Poročilo za zavarovanje proti poplavam
GeoPard pomaga zaznati poplavne dogodke, oceniti škodo, podpreti zavarovalna poročila in na daljavo preveriti zahtevke.
Priročnik za uporabo: Zaznavanje poplav in poročanje za zavarovalnice z GeoPard Agriculture
Ta priročnik ponuja vodnik po korakih za uporabo GeoPard Agriculture pri zaznavanju poplav in poročanju za zavarovalnice. Temelji na resničnem primeru iz doline Salinas v Kaliforniji po poplavnem dogodku marca 2023. Analiza poplavnih zemljevidov GeoPard pomaga prepoznati območja s presežno vodo, ki lahko povzročijo poškodbe posevkov, kar kmetom omogoča vlaganje zavarovalnih zahtevkov in zavarovalnicam učinkovito ocenjevanje poplavnih primerov.
Kdo lahko uporablja ta modul?
Kmetje: Za dokumentiranje škode zaradi poplav in oddajo zavarovalnih zahtevkov.
Zavarovalnice: Za zaznavanje poplavnih primerov, preverjanje zahtevkov in oceno obsega škode na posevkih.
Pregled
GeoPardova analiza poplavnih zemljevidov uporablja napredno daljinsko zaznavanje in analitiko za prepoznavanje poplavljenih območij, spremljanje napredovanja poplav in kvantificiranje škode. Ta priročnik prikazuje, kako ta orodja uporabiti za:
zaznavanje poplav na kmetijskih površinah.
analizo intenzivnosti poplave z uporabo podatkovnih plasti in statistike.
ustvarjanje poročil za zavarovalne zahtevke.
načrtovanje ukrepov za zmanjšanje prihodnjih tveganj.
Primer se osredotoča na polje "Potter Rd (342,93 ha)" v dolini Salinas in primerja poplavne zemljevide iz 15. marca 2023, in 25. marca 2023, da se vizualizira napredovanje poplave.
Korak 1: Dostop do platforme GeoPard
Prijavite se v platformo GeoPard Agriculture s svojimi podatki na GeoPard Agriculture.
Pomaknite se do razdelka "Polja" v stranski vrstici.
Izberite posamezno polje ali območje, ki ga želite analizirati. V tem primeru izberite polje "Potter Rd (342,93 ha)" v dolini Salinas.
Korak 2: Izbira podatkovnih plasti za zaznavanje poplav
GeoPard ponuja različne podatkovne plasti za daljinsko zaznavanje in analitiko. Za zaznavanje poplav je plast NDWI (normalizirani diferenčni indeks vode) najprimernejša, saj izpostavlja območja z visoko vsebnostjo vode.
Izberite datum satelitskega posnetka.
Izberite plast NDWI .
Po potrebi raziščite tudi druge plasti, kot sta RGB ali NDVI za dodatne vpoglede v zdravje posevkov po poplavi.
Korak 3: Primerjava plasti za spremljanje napredovanja poplave
Uporabite funkcijo "Primerjaj plasti" za analizo napredovanja poplave skozi čas.
Za primerjavo izberite do štiri plasti. V tem primeru primerjajte plasti NDWI iz:
15. marca 2023 (pred vrhuncem poplav).
25. marca 2023 (po vrhuncu poplav).
Ta primerjava vizualizira, kako se je poplava razvijala, pri čemer so poplavljena območja označena s svetlo modro/modro barvo.
Korak 4: Analiza poplavnih zemljevidov
Poplavni zemljevidi prikazujejo območja s presežno vodo v svetlo modri barvi, pri čemer barvna lestvica sega od črne (brez vode) do svetlo modre (velika prisotnost vode).
Uporabite funkcijo funkcijo povečave za osredotočenje na določena območja, na primer polja v bližini reke Salinas.
Oglejte si legendo za barvno lestvico, ki prikazuje vrednosti intenzivnosti vode, na primer od 0 do 1.
Preglejte statistične podatke ki so podani:
Povprečje: 0,067
Mediana: 0,035
Standardni odklon: 0,095 Ta merila pomagajo kvantificirati intenzivnost poplave.
Če je
NDWI > 0, to običajno pomeni poplavni dogodek ali stoječo vodo.
Korak 5: Ustvarjanje poročil za zavarovalne zahtevke
Kmetje:
Uporabite poplavne zemljevide in statistične podatke za dokumentiranje škode na posevkih za zavarovalne zahtevke.
Uporabite funkcijo funkcijo "Izvozi podatke" za prenos poplavnih zemljevidov in ustrezne analitike.
Možnosti: PDF, Shapefile ali GeoJSON
Izvožena poročila predložite svoji zavarovalnici kot dokazilo o škodi zaradi poplave.
V spodnjem primeru niso bila poškodovana vsa kmetijska območja.
Izvoz analize poplav v PDF z vrednostmi indeksa in poškodovanimi območji
Zavarovalnice:
Uporabijo iste podatke za preverjanje zahtevkov, oceno obsega škode in pospešitev postopka obravnave zahtevkov.
Optimizirajte procese z uporabo zanesljive programske opreme za daljinsko zaznavanje in analitiko za katero koli območje. GeoPard podpira več kot 50 držav.
Korak 6: Izvedite korektivne ukrepe in analizirajte območje (zgodovina in topografija)
Poleg poročanja za zavarovalnico uporabite poplavne zemljevide za prepoznavanje območij, ki potrebujejo takojšnjo pozornost, kot je vztrajno zastajanje vode.
Načrtujte popravljalne ukrepe, kot so:
izboljšanje drenažnih sistemov.
prilagoditev praks upravljanja posevkov za zmanjšanje prihodnjih tveganj.
Analizirajte zgodovinsko produktivnost polja in topografijo.
Poudarjene ključne funkcije
plast NDWI: ključna za zaznavanje prisotnosti vode in obsega poplav.
primerjava plasti: omogoča spremljanje napredovanja poplave skozi čas.
statistični podatki: zagotavljajo kvantitativne vpoglede v intenzivnost poplave.
funkcija izvoza: omogoča enostavno deljenje podatkov za zavarovalne zahtevke.
Zakaj je to pomembno
Pravočasna analiza: zgodnje zaznavanje poplav omogoča hitrejši odziv in zmanjšuje izgube pridelka.
Učinkovitost pri zavarovanju: poenostavi postopek zahtevkov tako za kmete kot zavarovalnice.
Zmanjšanje tveganj: pomaga kmetom in lokalnim službam pri proaktivnih ukrepih za zaščito pridelkov in zagotavljanje prehranske varnosti.
Zunanja gradiva o primeru:
The Guardian: Kalifornijski kmetijski delavci in poplave Obravnava vpliv poplav na kmetijske delavce v Pajaru v Kaliforniji.
LA Times: Poplavljanje reke Salinas Pokriva priprave na poplave in izgube pridelka ob reki Salinas.
YouTube video: Markon Cooperative o vplivu poplav Ponuja vpogled v vpliv poplav na kmetijstvo v dolini Salinas.
Zaključek
GeoPardova orodja za zaznavanje poplav in poročanje za zavarovalnice pomagajo kmetom in zavarovalnicam učinkovito se odzvati na naravne nesreče. Z uporabo naprednega daljinskega zaznavanja in analitike ekipe lahko zgodaj zaznajo poplave, natančno ocenijo škodo in izvedejo korektivne ukrepe za zaščito kmetijske produktivnosti in preživetja. Ta priročnik prikazuje, kako uporabiti GeoPard v resničnem scenariju poplave in pridobiti hitrejše, zanesljivejše poročanje.
Nazadnje posodobljeno
Je bilo to koristno?