衛(wèi)星遙感在金融領域的應用

【摘 要】在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術快速發(fā)展的背景下，衛(wèi)星遙感等技術逐漸興起，并開始在金融領域得到應用和探索。通過獲取和分析衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，金融機構可以獲得更準確的信息，以輔助投資決策和風險評估。因此，論文主要對衛(wèi)星遙感進行介紹，探討衛(wèi)星遙感在金融領域的應用，包括農(nóng)情遙感監(jiān)測、農(nóng)業(yè)設施監(jiān)測、地產(chǎn)建設信貸監(jiān)管、石油庫存遙感監(jiān)測等，分析衛(wèi)星遙感技術應用面臨的困境，進而提出衛(wèi)星遙感技術在金融領域的應用建議。

【關鍵詞】衛(wèi)星遙感；金融；農(nóng)業(yè)；信貸監(jiān)管

【中圖分類號】F832；TP79 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2024）04-0138-04

1 引言

衛(wèi)星遙感作為一項高新技術，具有廣泛的應用價值。在金融領域，衛(wèi)星遙感技術的應用正在逐步得到關注和重視，為金融行業(yè)帶來新的機遇。傳統(tǒng)的金融分析方法主要依賴于經(jīng)濟數(shù)據(jù)和公司財務報告，這些數(shù)據(jù)存在時滯和不準確的問題，而衛(wèi)星遙感技術可以提供高分辨率、實時的地球觀測數(shù)據(jù)，為金融機構提供更全面、更及時的信息，幫助他們更好地理解市場和風險，從而作出更明智的決策。然而，金融機構在應用衛(wèi)星遙感技術時，需要綜合考量自身業(yè)務特性、技術專長、數(shù)據(jù)可得性等多面性因素，以實現(xiàn)最佳的投入產(chǎn)出效益。本文探討了衛(wèi)星遙感在金融領域的應用，并提出了一些建議，以幫助金融機構選擇合適的場景進行試點先行，提升衛(wèi)星遙感技術的應用效果。

2 衛(wèi)星遙感概述

衛(wèi)星遙感是利用衛(wèi)星搭載的遙感傳感器獲取地球表面信息的技術，可以通過感知和記錄地球表面的電磁輻射，包括可見光、紅外線、微波等，然后將獲取的數(shù)據(jù)傳輸回地面進行處理和分XKfAYIm/L13l4CXDQBMhegGVS6J6k0THEmKP5GaJmOQ=析。通常，衛(wèi)星遙感系統(tǒng)由衛(wèi)星、傳感器、數(shù)據(jù)傳輸和處理系統(tǒng)組成，其中衛(wèi)星是遙感數(shù)據(jù)獲取的平臺，其可以攜帶多種傳感器，以獲取不同波段的電磁輻射；傳感器是衛(wèi)星上的設備，用于感知并記錄地球表面的輻射信息；數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)負責將獲取的遙感數(shù)據(jù)傳輸回地面，以供后續(xù)處理和分析；數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是對回傳的遙感數(shù)據(jù)進行處理和分析的軟硬件設備。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)可以分為光學數(shù)據(jù)和雷達數(shù)據(jù)兩類，前者主要是通過感知可見光和紅外線輻射來獲取地表信息，具有顏色和紋理等可見特征；后者則是利用微波輻射來感知地表，具有穿透云霧等優(yōu)勢，可以在各種天氣條件下獲取數(shù)據(jù)。

現(xiàn)階段，衛(wèi)星遙感技術在地球科學、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)、城市規(guī)劃等領域已有廣泛的應用，可以提供大范圍、高分辨率、實時的地球觀測數(shù)據(jù)，幫助人們更好地理解和管理地球資源。在衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展和支持下，人們可以獲取全球范圍內的地表信息，并進行高精度的地表監(jiān)測和分析。同時，通過衛(wèi)星遙感，人們可以監(jiān)測自然災害、農(nóng)作物生長、城市擴張等情況，為決策者提供重要的參考數(shù)據(jù)。

3 衛(wèi)星遙感在金融領域的應用

在信息技術的不斷發(fā)展下，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在金融領域的應用效果逐漸凸顯，能夠為金融信貸提供新的數(shù)據(jù)源，幫助金融機構更好地評估風險和機會，并作出更準確的貸款決策。

3.1 農(nóng)情遙感監(jiān)測

在金融信貸領域，應用衛(wèi)星遙感技術可以實現(xiàn)對農(nóng)情的遙感監(jiān)測，根據(jù)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對農(nóng)作物種植結構、長勢、產(chǎn)量等進行監(jiān)測，了解農(nóng)業(yè)發(fā)展情況，評估農(nóng)業(yè)項目的風險和潛在收益，提供農(nóng)業(yè)信貸服務。例如，針對吉林省梨樹縣玉米開展農(nóng)情遙感監(jiān)測，依據(jù)“吉林一號”衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，從墑情監(jiān)測、長勢監(jiān)測、災害監(jiān)測、產(chǎn)量估算等多方面，對梨樹縣玉米開展全生長周期監(jiān)測工作，為推進農(nóng)業(yè)種植結構調整、防災減災，最終實現(xiàn)糧食穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支撐。在這個過程中，標的核驗可以確保農(nóng)田的真實存在并掌握其種植情況，從而提供準確的保險服務；農(nóng)作物長勢監(jiān)測可以了解農(nóng)作物的生長狀況和健康程度，為保險公司提供農(nóng)作物產(chǎn)量預測和風險評估依據(jù)；墑情監(jiān)測可以提供土壤濕度和水分狀況等信息，幫助保險公司了解農(nóng)田的灌溉情況等（見圖1）。通過遙感監(jiān)測服務，可以提高保險公司對農(nóng)作物風險的識別和評估能力，幫助保險公司設計并推出更準確的農(nóng)業(yè)保險服務。同時，這能夠幫助農(nóng)戶獲得更好的農(nóng)業(yè)保險保障，提高農(nóng)業(yè)領域的風險管理能力，促進農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

3.2 農(nóng)業(yè)設施監(jiān)測

在金融信貸領域，衛(wèi)星遙感技術在農(nóng)業(yè)設施監(jiān)測中的應用可以幫助金融機構更好地評估農(nóng)業(yè)項目的可行性和風險，從而更準確地進行信貸決策。具體來說，在農(nóng)業(yè)設施監(jiān)測方面，衛(wèi)星遙感技術可以通過獲取地表信息來監(jiān)測農(nóng)業(yè)設施的狀況，如溫室、大棚、灌溉系統(tǒng)等，借助衛(wèi)星圖像，實時監(jiān)測這些設施的數(shù)量、位置、覆蓋面積和使用情況等，以及其與周圍環(huán)境的關系，可用于評估農(nóng)業(yè)項目的規(guī)模和效益。例如，利用“吉林一號”衛(wèi)星完成全國范圍內農(nóng)業(yè)大棚提取（見圖2），可知全國大棚數(shù)量總計約1 300萬個，其中山東的棚膜經(jīng)濟遠超其他省份，北京、天津、上海等人口密集的直轄市也具有相當規(guī)模的蔬菜棚膜經(jīng)濟。在土地利用評估方面，衛(wèi)星遙感技術可以提供土地利用和土地覆蓋的詳細信息，如農(nóng)田面積、作物類型、土地質量等，金融機構可以利用這些數(shù)據(jù)來評估農(nóng)業(yè)項目的土地資源利用情況，進一步分析項目的可行性和潛在風險。此外，衛(wèi)星遙感技術可以提供大量的空間數(shù)據(jù)，與其他數(shù)據(jù)源（如氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等）進行綜合分析，為金融機構提供決策所需的全面和準確的信息，幫助金融機構更好地了解農(nóng)業(yè)項目的潛力、市場前景和風險，從而作出更明智的信貸決策。

3.3 地產(chǎn)建設信貸監(jiān)管

在地產(chǎn)建設信貸監(jiān)管方面，衛(wèi)星遙感技術的應用能夠幫助金融機構更好地監(jiān)測和評估地產(chǎn)建設項目的進展和合規(guī)性，以降低信貸風險。具體來說，衛(wèi)星遙感技術可以提供詳細的土地利用和土地覆蓋信息，包括土地用途、建筑物分布、土地利用強度等，金融機構可以利用這些數(shù)據(jù)來監(jiān)測地產(chǎn)建設項目是否符合土地利用規(guī)劃和政策要求，以降低項目違規(guī)的風險。同時，在建筑物建設與施工的監(jiān)測中，衛(wèi)星遙感技術可以提供高分辨率的建筑物圖像，幫助金融機構監(jiān)測和評估地產(chǎn)建設項目的建筑物數(shù)量、類型、高度等信息，判斷建筑面積、高度是否發(fā)生變化，并通過多時相的圖像對比，監(jiān)測地產(chǎn)建設項目的施工進展情況，金融機構可以利用這些數(shù)據(jù)來評估項目的進展是否與計劃相符，以及是否存在延期等風險。表1為某地區(qū)金融機構應用衛(wèi)星遙感技術監(jiān)測得到的建筑施工結果，相關遙感影像如圖3～9所示。

3.4 石油庫存遙感監(jiān)測

在金融信貸領域，衛(wèi)星遙感技術在石油庫存遙感監(jiān)測方面的應用可以提供全面、準確的石油庫存數(shù)據(jù)，幫助金融機構更好地了解石油市場的供需情況，降低信貸風險，從而更科學地進行信貸決策，有助于促進石油市場的穩(wěn)定發(fā)展和金融機構的風險管理。具體而言，在數(shù)據(jù)分析方面，可以對EIA多個維度近20年的原油數(shù)據(jù)和長光衛(wèi)星的滿油率數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)全面的分析，總結各個數(shù)據(jù)維度的特征，為數(shù)據(jù)應用特別是相關模型的構建打下基礎。在模型構建方面，采用線性回歸模型+隨機森林的組合模型，使用滿油率和多元經(jīng)濟數(shù)據(jù)對庫欣區(qū)庫存進行預測，擬合度為93.8%，方向準確率為74.2%，數(shù)據(jù)公布較EIA提前4～12天。圖10為油罐提取示意圖。

4 衛(wèi)星遙感技術應用的困境

4.1 技術應用門檻較高

衛(wèi)星遙感技術，作為多學科交融的尖端科技，其應用門檻相對較高，這一點在系統(tǒng)建設的視角下尤為明顯。該技術不僅融合了地理信息、人工智能、圖像處理、遙感技術、空間數(shù)據(jù)庫、視覺分析等多元化領域，而且?guī)砹思夹g和資源雙重層面的挑戰(zhàn)，導致相關系統(tǒng)的建設成本相對較高，為廣泛的行業(yè)應用設置了一定的門檻。從數(shù)據(jù)獲取維度來看，衛(wèi)星遙感技術不僅依賴于高質量的遙感數(shù)據(jù)，還需要確保擁有精準的地理信息數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)確權數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等全方位信息。而這些數(shù)據(jù)在獲取過程中，往往涉及復雜的保密協(xié)議、隱私授權等法律與倫理考量，無疑進一步增加了數(shù)據(jù)獲取的難度和復雜性。此外，在數(shù)據(jù)處理這一關鍵環(huán)節(jié)，衛(wèi)星遙感技術同樣面臨多重挑戰(zhàn)。在處理過程中需要綜合考慮傳感器參數(shù)、輻射校正系數(shù)、數(shù)字高程模型等關鍵要素，加之原始衛(wèi)星影像需要經(jīng)過一系列精細化的操作，如正射糾正、輻射校正、配準以及全色影像和多光譜影像的數(shù)據(jù)融合等，才能將非標準格式的影像轉化為標準格式，這一操作過程極為復雜，對操作人員的專業(yè)技能和經(jīng)驗要求極為嚴格，從而進一步提高了技術應用的門檻。

4.2 短期內無法評估效果

通常而言，衛(wèi)星遙感技術在金融領域的應用，需要有具體的操作流程與策略作為支撐，將衛(wèi)星遙感技術作為新的評判標準融入其中難度較大。金融業(yè)作為一個信息密集的行業(yè)，對于大范圍的數(shù)據(jù)和準確的信息有著較高的需求，比較重視監(jiān)管和穩(wěn)定性，加之這種新技術的應用尚缺少具體的管理模式，還需要在后期實踐中不斷探索。綜合考慮衛(wèi)星遙感技術管理的特殊性，在投入應用時需要對投資回報率進行可行性分析，特別是數(shù)據(jù)獲取、系統(tǒng)升級、流程優(yōu)化等方面的成本數(shù)據(jù)。因此，對于面向長尾客戶的金融服務而言，衛(wèi)星遙感技術的應用效果無法在短時間內進行評估。

4.3 多場景通用性偏低

相較于其他行業(yè)而言，衛(wèi)星遙感技術在金融領域的應用，其識別目標雖具體且詳盡，卻更偏向于微觀層面。因此，現(xiàn)有的模型在精確性和通用性方面存在一定的局限性，導致金融業(yè)在實際應用中缺乏成熟、可直接應用的模型，要求金融行業(yè)在引入衛(wèi)星遙感技術時，必須結合具體場景，針對性地制作與開發(fā)相應的模型。受訓練數(shù)據(jù)不足的限制，在初始應用階段，衛(wèi)星遙感技術的應用模型的準確度存在較大的不確定性，特別是一些小型監(jiān)控目標，如小型車輛，盡管相機設置的分辨率較高，但是由于距離與大小問題，導致圖像像素偏低，無法全面呈現(xiàn)出相關數(shù)據(jù)信息，識別效果還需進一步完善。

5 衛(wèi)星遙感技術在金融領域的應用建議

5.1 加強數(shù)據(jù)能力與技術體系建設

為優(yōu)化遙感數(shù)據(jù)的品質與可用性，以更好地為金融行業(yè)提供精確、高效、安全且經(jīng)濟的衛(wèi)星遙感金融數(shù)據(jù)服務，必須持續(xù)強化衛(wèi)星遙感技術的數(shù)據(jù)與技術基礎。

第一，規(guī)范遙感數(shù)據(jù)來源。將金融行業(yè)與衛(wèi)星運營商聯(lián)合起來，制定金融行業(yè)專用衛(wèi)星聯(lián)合發(fā)射計劃，確保金融行業(yè)能夠獲得高質量的遙感數(shù)據(jù)，并有效降低衛(wèi)星遙感技術的應用成本投入。同時，加強對數(shù)據(jù)采集的監(jiān)管，確保數(shù)據(jù)來源的合法性和可靠性。

第二，制定指標要求和評估方法。在圖像分類方面，要求系統(tǒng)能夠準確地將遙感影像中的不同類別進行劃分，例如，將土地用途分類為商業(yè)用地、住宅用地等，采用混淆矩陣及準確率、召回率等指標來評估系統(tǒng)的分類準確性，同時，可以使用交叉驗證和測試數(shù)據(jù)集進行驗證。在目標檢測精度方面，系統(tǒng)能夠準確地檢測出遙感影像中的特定目標物，如建筑物、道路等，使用目標檢測的指標，如精度、召回率、F1值等，評估系統(tǒng)的目標檢測精度，同時，可以使用真實標注數(shù)據(jù)進行驗證和比對。在變化監(jiān)測精度方面，系統(tǒng)能夠準確地檢測和分析遙感影像的變化信息，例如，土地利用變化、建筑物新增等，使用變化監(jiān)測的指標，如Kappa系數(shù)、精度、召回率等，評估系統(tǒng)的變化監(jiān)測精度，并使用多期遙感影像進行驗證和比對。在數(shù)據(jù)一致性和可靠性方面，系統(tǒng)能夠處理和融合不同傳感器、不同分辨率的遙感影像數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可靠性，通過比對同一區(qū)域的不同數(shù)據(jù)源和分辨率的影像數(shù)據(jù)，評估系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性和融合效果。

第三，完善數(shù)據(jù)采集技術標準體系。建立統(tǒng)一的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集技術標準體系，包括數(shù)據(jù)采集設備的選型、數(shù)據(jù)處理流程和數(shù)據(jù)傳輸安全等方面，以提高金融行業(yè)對遙感數(shù)據(jù)的采集和應用能力。首先，標準體系應明確規(guī)定適用于金融行業(yè)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集設備的技術規(guī)范和要求。例如，對于金融行業(yè)而言，數(shù)據(jù)采集設備需要具備高分辨率、多光譜、高精度定位等特點，以滿足金融行業(yè)對于地理空間數(shù)據(jù)的精細化需求。其次，標準體系應規(guī)范數(shù)據(jù)采集后的處理流程，包括數(shù)據(jù)預處理、質量控制、幾何校正、輻射校正、數(shù)據(jù)配準等環(huán)節(jié)，通過規(guī)范化的數(shù)據(jù)處理流程，可以確保采集到的遙感數(shù)據(jù)具有較高的準確性和可用性，從而提高金融行業(yè)對于遙感數(shù)據(jù)的應用效果。最后，標準體系應明確規(guī)定數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全要求，包括數(shù)據(jù)加密、網(wǎng)絡安全、權限控制等方面，由于金融行業(yè)對于數(shù)據(jù)安全的要求較高，確保遙感數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性是至關重要的。

第四，制定數(shù)據(jù)服務目錄和標準。制定統(tǒng)一的遙感應用相關數(shù)據(jù)服務目錄和標準，包括數(shù)據(jù)采集設備的選型、數(shù)據(jù)處理流程、數(shù)據(jù)傳輸安全、數(shù)據(jù)格式和元數(shù)據(jù)標準及數(shù)據(jù)質量評估標準等方面的規(guī)范，對數(shù)據(jù)進行分級分類，根據(jù)金融業(yè)務的需求和敏感程度提供不同級別的數(shù)據(jù)服務，以滿足金融行業(yè)各方對數(shù)據(jù)的不同需求。

第五，發(fā)布建設和應用指南。對行業(yè)內的衛(wèi)星遙感技術應用案例進行總結與分析，發(fā)布具體建設與應用指南，提供具體的技術實施方案和操作指南，為金融行業(yè)提供參考和指導，促進遙感技術在金融業(yè)務中的應用。

5.2 實施產(chǎn)學研聯(lián)動與關聯(lián)數(shù)據(jù)融合

通過加強產(chǎn)學研聯(lián)動和關聯(lián)數(shù)據(jù)融合，有利于降低金融機構在衛(wèi)星遙感金融服務領域的準入門檻，提高監(jiān)控管理目標的準確性和決策能力。具體來說，積極倡導并鼓勵金融機構與技術先進的互聯(lián)網(wǎng)公司攜手合作，共同開源遙感影像分析算法，從而降低一些中型、小型銀行參與金融服務的門檻，通過開源算法，各金融機構和互聯(lián)網(wǎng)公司可以共享遙感影像分析工具和技術，降低開發(fā)成本，提高服務質量。同時，為有效提升金融機構在風險管理、決策及服務創(chuàng)新方面的能力，應鼓勵其與相關政府部門進行數(shù)據(jù)聯(lián)動合作，以獲取更多的數(shù)據(jù)資源，這能夠降低農(nóng)業(yè)土地權屬認定成本，并且在衛(wèi)星遙感技術的應用下，促使金融機構獲取更加精準的農(nóng)業(yè)土地權屬信息，有效提升認定效率，并保證認定準確度。此外，為進一步優(yōu)化農(nóng)業(yè)風險管理，可以構建種植業(yè)保險“一張圖”的管理模式，將村級行政區(qū)劃數(shù)據(jù)、高精度的遙感影像數(shù)據(jù)及詳盡的農(nóng)村地籍調查數(shù)據(jù)等多維度信息進行有機融合，通過構建地塊信息與農(nóng)業(yè)信貸或農(nóng)險信息的可視化數(shù)據(jù)圖，打造基于耕地地塊的“地塊+農(nóng)戶+標的物”一體化空間信息數(shù)據(jù)庫，為金融機構在風險管理、信貸決策及綜合策略制定等方面提供全面、高效的數(shù)據(jù)支持。

5.3 選擇合適場景試點研究

在選擇衛(wèi)星遙感應用場景時，金融機構應該考慮以下因素：第一，自身經(jīng)營特點。金融機構應根據(jù)自身業(yè)務特點，選擇與其業(yè)務密切相關的場景進行試點。例如，農(nóng)業(yè)貸款機構可以選擇與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營相關的場景，如土地流轉、種植大戶等。第二，遙感技術特點。金融機構應了解衛(wèi)星遙感技術的特點和應用范圍，選擇適合該技術的場景進行試點。遙感技術在農(nóng)業(yè)、環(huán)境、氣象等領域具有廣泛應用，金融機構可以根據(jù)自身需求選擇合適的場景。第三，數(shù)據(jù)可獲取性。金融機構在選擇場景時需要考慮數(shù)據(jù)的可獲取性。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)需要與金融機構的業(yè)務數(shù)據(jù)相結合，因此，金融機構需要確保能夠獲得可靠的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。第四，投入產(chǎn)出評估。金融機構在選擇場景時應進行投入產(chǎn)出評估，綜合考慮投入與收益的比例。金融機構可以選擇一些較發(fā)達的地區(qū)進行試點，以積累經(jīng)驗并逐步推廣應用。

6 結語

衛(wèi)星遙感在金融領域的應用具有巨大的潛力。通過利用衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，金融機構可以更好地理解市場和風險，提高投資決策的準確性和效率。然而，衛(wèi)星遙感技術仍面臨數(shù)據(jù)處理和分析的挑戰(zhàn)，需要進一步發(fā)展和完善。未來，隨著衛(wèi)星遙感技術的不斷進步和數(shù)據(jù)的可獲取性提高，相信其在金融領域的應用將更加廣泛和深入。

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