土地流转的方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种土地流转的方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着市场经济的发展，人民生活水平的提高以及农村人员逐渐的走向城市，使得农业得不到很好的发展，为了发展各地的农业特点，推广农户发展农业，国家促进农业的发展，特别是“普惠金融”发展战略的提出，农村金融改革得到进一步深化。在政策号召下，实施土地流转，以支持大批合作社、家庭农场、涉农小微企业、专业大户等新型农业经营主体。
3.因此，土地流转是否顺利安全已经成为影响经济活力的一大重要因素。但是，目前土地流转过程中依旧存在信息不通畅、交易不方便、交易双方不信任等问题，造成土地流转不通畅，故如何提升土地流转的效率及安全性是目前需要解决的问题。


技术实现要素：

4.本技术提供一种土地流转的方法、装置、电子设备及存储介质，用以提升土地流转的效率及安全性。
5.第一方面，本技术实施例提供一种土地流传的方法，该方法包括：
6.基于获取的各个土地遥感影像图，分别识别相应的土地属性信息；
7.基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息；
8.将至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息；
9.响应土地流转指令，在候选地源信息中，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理。
10.在本技术实施例中，获取各个土地遥感影像图，并分别识别相应的土地属性信息，采用遥感技术，更加精准的确定农户的土地属性信息，然后，基于土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息；并将筛选出的至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息；响应土地流转指令，在候选地源信息中，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理；在精确的确定农户的土地属性信息的前提下，可提升土地流转效率和安全性。
11.在一种可能的实现方式中，基于获取的各个土地遥感影像图，分别识别相应的土地属性信息，包括：
12.针对任一土地遥感影像图，将土地遥感影像图，输入至土地识别模型，获得土地属性信息；
13.其中，土地识别模型是通过带有标注的土地属性信息进行训练得到的。
14.在本技术实施例中，基于预先训练的土地识别模型，准确获得各个土地遥感影像图对应的土地属性信息。
15.在一种可能的实现方式中，土地属性信息包括农业用地信息；
16.基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息，包括：
17.筛选出土地属性信息为农业用地信息的至少一个地源信息，并作为符合土地流转条件的至少一个地源信息。
18.在本技术实施例中，提供一种土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息的实现方式，以准确的筛选出可进行土地流转的地源信息，加快土地流转的效率和安全性。
19.在一种可能的实现方式中，基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息之后，将至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配之前，还包括：
20.基于土地属性信息，和/或相应的农林作物品类，对至少一个地源信息进行分类处理，确定至少一个地源信息组；
21.将地源信息与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息，包括：
22.将至少一个地源信息组，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定与土地需求信息匹配的目标地源信息组，并将目标地源信息组中包含的各个地源信息，作为候选地源信息。
23.在本技术实施例中，基于土地属性信息，和/或相应的农林作物品类信息，对地源信息进行分类处理，确定至少一个地源信息组，此时每个地源信息组中包含的地源信息为同类别的地源信息，因此，在将地源信息与目标对象的土地需求信息进行匹配时，仅将目标对象的土地需求信息与地源信息组对应的类别标签进行匹配，确定与土地需求信息匹配的目标地源信息组，并将目标地源信息组中包含的各个地源信息，作为候选地源信息，无需将土地需求信息与所有的地源信息进行匹配，节约计算成本，加快筛选速度，进一步提升土地流转的效率。
24.在一种可能的实现方式中，将地源信息与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息之后，还包括：
25.针对候选地源信息，确定候选地源信息对应的历史农林作物品类，以及相应的历史产量信息；
26.基于历史农林作物品类，以及相应的历史产量信息，对候选地源信息进行价值评估，并确定相应的目标评估值；
27.基于目标评估值，在候选地源信息中，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息。
28.在本技术实施例中，在确定匹配成功的候选地源信息后，基于候选地源信息对应的历史数据，进行智能分析，确定各个候选地源信息对应的目标评估值，并基于目标评估值，再次进行筛选，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息，基于候选地源信息的农林作物品类以及相应的历史产量信息，进行智能预估，保证土地流转的安全性。
29.在一种可能的实现方式中，基于目标评估值，在候选地源信息中，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息之后，还包括：
30.将推荐地源信息，以及相应的目标评估值推送给目标对象，以使目标对象针对推
荐地源信息触发土地流转指令。
31.在本技术实施例中，将筛选出的推荐地源信息，以及相应的目标评估值推送给目标对象，进行可是可视化展示，方便目标对象针对推荐地源信息触发土地流转指令，保证土地流转的安全性，提供更好的使用体验。
32.第二方面，本技术实施例提供一种土地流转的装置，该装置包括：
33.识别单元，用于基于获取的各个土地遥感影像图，分别识别相应的土地属性信息；
34.筛选单元，用于基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息；
35.确定单元，用于将至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息；
36.流转单元，用于响应土地流转指令，在候选地源信息中，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理。
37.在一种可能的实现方式中，识别单元具体用于：
38.针对任一土地遥感影像图，将土地遥感影像图，输入至土地识别模型，获得土地属性信息；
39.其中，土地识别模型是通过带有标注的土地属性信息进行训练得到的。
40.在一种可能的实现方式中，土地属性信息包括农业用地信息；
41.筛选单元具体用于：
42.筛选出土地属性信息为农业用地信息的至少一个地源信息，并作为符合土地流转条件的至少一个地源信息。
43.在一种可能的实现方式中，筛选单元，基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息之后，将至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配之前，还用于：
44.基于土地属性信息，和/或相应的农林作物品类，对至少一个地源信息进行分类处理，确定至少一个地源信息组；
45.确定单元，具体用于：
46.将至少一个地源信息组，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定与土地需求信息匹配的目标地源信息组，并将目标地源信息组中包含的各个地源信息，作为候选地源信息。
47.在一种可能的实现方式中，确定单元，将地源信息与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息之后，还用于：
48.针对候选地源信息，确定候选地源信息对应的历史农林作物品类，以及相应的历史产量信息；
49.基于历史农林作物品类，以及相应的历史产量信息，对候选地源信息进行价值评估，并确定相应的目标评估值；
50.基于目标评估值，在候选地源信息中，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息。
51.在一种可能的实现方式中，确定单元，基于目标评估值，在候选地源信息中，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息之后，还用于：
52.将推荐地源信息，以及相应的目标评估值推送给目标对象，以使目标对象针对推荐地源信息触发土地流转指令。
53.第三方面，本技术实施例提供一种土地流转设备，包括：存储器和处理器，其中，存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现本技术实施例提供的土地流转方法的步骤。
54.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本技术实施例提供的土地流转方法的步骤。
55.第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，其包括计算机程序，计算机程序存储在计算机可读存储介质中；当电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取计算机程序时，处理器执行该计算机程序，使得电子设备执行本技术实施例提供的土地流转方法的步骤。
56.本技术的其它特征向量和优点将在随后的说明书中阐述，并且，子模型地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
57.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
58.图1为本技术实施例中一种应用场景示意图；
59.图2为本技术实施例提供的一种土地流转的方法流程图；
60.图3为本技术实施例提供的另一种土地流转的方法流程图；
61.图4为本技术实施例提供的一种土地流转的系统结构图；
62.图5为本技术实施例提供的另一种土地流转的系统结构图；
63.图6为本技术实施例提供的一种土地流转的装置结构图；
64.图7为本技术实施例提供的一种电子设备的结构图；
65.图8为本技术实施例提供的另一种电子设备的结构图。
具体实施方式
66.为了使本技术的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术部分实施例，并不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
67.为了便于本领域技术人员更好地理解本技术的技术方案，下面对本技术涉及的部分概念进行介绍。
68.遥感影像图：(remote sensing image，rs)指记录各种地物电磁波大小的胶片或
照片，主要分为航空像片和卫星相片。在遥感影像图中，图面内容要素主要由影像构成，辅助以一定地图符号来表现或说明制图对象，与普通地图相比，影像地图具有丰富的地面信息，内容层次分明，图面清晰易读，充分表现出影像与地图的双重优势。
69.土地流转：是指土地使用权流转。土地使用权流转的含义，是指拥有土地承包经营权的农户将土地经营权(使用权)转让给其他农户或经济组织，即保留承包权，转让使用权。
70.土地需求信息：是指在一定的历史发展阶段，国民经济各产业部门为了维持其生产活动和人类生活所需对土地需要的总量。随着社会经济的发展，人类社会对土地的需求从简单到复杂、从单一到多样化。原始社会土地仅作为人类的栖身之地；之后出现了农地、放牧地；再后出现了作坊用地、住宅用地。随着生产力和工业的发展，工业用地、城市建设用地、交通运输用地等相继出现。现代的用地有增无减，如旅游观光用地、疗养别墅用地、自然保护区用地等等。
71.下文中所用的词语“示例性”的意思为“用作例子、实施例或说明性”。作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
72.文中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为明示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本技术实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
73.下面对本技术实施例的设计思想进行简要介绍：
74.相关技术中，随着市场经济的发展，人民生活水平的提高以及农村人员逐渐的走向城市，使得农业得不到很好的发展，为了发展各地的农业特点，推广农户发展农业，国家促进农业的发展，特别是“普惠金融”发展战略的提出，农村金融改革得到进一步深化。在政策号召下，实施土地流转，以支持大批合作社、家庭农场、涉农小微企业、专业大户等新型农业经营主体。
75.因此，土地流转是否顺利安全已经成为影响经济活力的一大重要因素。但是，目前土地流转过程中依旧存在信息不通畅、价格不透明、政策不了解、交易不方便、合同条款不明确、交易双方不信任等问题，造成土地流转不通畅。
76.有鉴于此，本技术实施例，为推进国家乡村振兴战略的相关精神，落实“普惠金融”发展战略，深化县域农户金融服务，提高市场竞争力，提供一种土地流转的方法、装置、电子设备及存储介质，用以提升土地流转的效率及安全性。
77.在本技术实施例中，引入遥感技术，基于获得的各个土地遥感影像图，分别识别相应的土地属性信息；基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息；将至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息；响应土地流转指令，在候选地源信息中，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理。
78.将土地流转的实施转换到线上进行，且引入遥感技术，准确及时的识别土地资源信息，快速获取地源信息，且对地源信息进行筛选，将筛选得到的候选地源信息展示给用户，由用户触发土地流转指令，然后响应用户的土地流转指令，确定与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将匹配的目标地源信息对应的土地进行流转，保证土地流转的安全性，且提升土地流转的效率。
79.在本技术实施例中，基于土地遥感影像，识别相应的土地属性信息的过程中，基于人工智能(artificial intelligence，ai)中的计算机视觉技术和机器学习技术(machine learning，ml)而设计。
80.人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
81.人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术主要包括计算机视觉技术、以及机器学习/深度学习等几大方向。随着人工智能技术研究和进步，人工智能在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能客服、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、机器人、智能医疗等，相信随着技术的发展，人工智能将在更多的领域获得应用，并发挥越来越重要的价值。
82.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够自动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。
83.机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习等技术。强化学习(reinforcement learning,rl)，又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
84.在介绍完本技术实施例的设计思想之后，下面对本技术实施例的技术方案能够适用的应用场景做一些简单介绍，需要说明的是，以下介绍的应用场景仅用于说明本技术实施例而非限定。在具体实施过程中，可以根据实际需要灵活地应用本技术实施例提供的技术方案。
85.参阅图1，图1为本技术实施例的应用场景示意图。该应用场景中包括多个终端设备110和一个服务器120，终端设备110与服务器120之间可以通过通信网络进行通信。
86.在一种可选的实施方式中，通信网络可以是有线网络或无线网络。因此，终端设备110和服务器120可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接。比如，终端设备110可以通过无线接入点与服务器120间接地连接，或发终端设备110通过因特网与服务器120直接地连接，本技术在此不做限制。
87.在本技术实施例中，终端设备110包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、电子书阅读器、智能语音交互设备等设备；
88.服务器120则是专门用于进行地源信息推荐的服务器，本技术不做具体限定。服务器120可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(contentdeliverynetwork，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
89.需要说明的是，本技术提供的土地流转的方法中，包括地源信息推荐的方法即筛选候选地源信息，地源信息推荐的方法可以由电子设备执行，该电子设备可以为服务器120或者终端设备110，即，该方法可以由服务器120或者终端设备110单独执行地源信息推荐，也可以由服务器120和终端设备110共同执行。
90.需要说明的是，在下文中，主要是以服务器单独执行为例进行举例说明的，在此不做具体限定。
91.本技术实施例中，当服务器120的数量为多个时，多个服务器120可组成为一区块链，而服务器120为区块链上的节点；如本技术实施例所公开的土地流转的方法，其中所涉及的各个数据可保存于区块链上。
92.下面结合上述描述的应用场景，参考附图来描述本技术示例性实施方式提供的土地流转方法，需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本技术的精神和原理而示出，本技术的实施方式在此方面不受任何限制。并且，本技术实施例可应用于各种场景，不仅包括土地流转场景，还包括但不限于云技术、人工智能等各种场景。
93.参阅图2，图2示例性提供了本技术实施例中一种土地流转的方法流程图，该方法的具体实施流程如下：
94.步骤s200，基于获取的各个土地遥感影像图，分别识别土地属性信息。
95.在一种可能的实现方式中，接收卫星传输的土地遥感影像图，或接收航空设备拍摄的土地遥感影像图；
96.在获取到多个土地遥感影像图后，将获取到的各个土地遥感影像图，分别输入到土地识别模型中，获取相应的土地属性信息；其中，土地识别模型是基于带有标注的土地属性信息的土地遥感影像图进行训练得到的；
97.土地属性信息包括但不限于如下中的一种或多种：地域信息、面积、用途等，其中用途又包括：房屋建筑用地、农业用地等等。
98.需要说明的是，农业为：种植业、林业、畜牧业、渔业、以及其他一部分副业。
99.步骤s201，基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息。
100.在一种可能的实现方式中，土地属性信息包括农业用地信息；
101.此时，筛选出土地属性信息为农业用地信息的至少一个地源信息，并作为符合土地流转条件的至少一个地源信息。
102.需要说明的是，基于农业用地信息进行筛选仅是一种可实现的方式，在实际的土地流转过程中，还可以参考土地性质、土地类型、土地利用类型、土地多有权性质等与土地流转相关的信息进行筛选。
103.步骤s202，将至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息。
104.在一种可能的实现方式中，接收目标对象输入的土地需求信息，然后将确定的至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配；比如，目标对象的土地需求信息对应耕地；因此，将在基于农业用地信息筛选出的地源信息中，筛选出用于种植业的地源信息，作为匹配成功的候选地源信息。
105.在一种可能的实现方式中，还可以加入耕地面积、种植的作物种类等等信息。
106.步骤s203，响应土地流转指令，在候选地源信息中，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理。
107.在本技术实施例中，将筛选出的候选地源信息展示给目标对象，引用可视化技术，使筛选出的候选地源信息更直观的显示，保证信息的安全性，便于目标对象触发土地流转指令，并响应目标对象触发的土地流转指令，在候选地源信息中，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理。
108.为了进一步提升土地流转的效率和安全性，本技术实施例提供另一种土地流转的方法；参阅图3，图3示例性提供本技术实施例中另一种土地流转的方法流程图，包括如下步骤：
109.步骤s300，基于获取的各个土地遥感影像图，分别识别相应的土地属性信息，以及与土地属性信息相应的农林作物品类。
110.在一种可能的实现方式中，将获取的各个土地遥感影像图，分别输入至土地识别模型，获得土地属性信息，以及农林作物品类；
111.其中，土地识别模型是基于标注有土地属性信息，以及农林作为品类的土地遥感影像图进行训练后获得的。
112.土地属性信息包括但不限于如下中的一种或多种：地域信息、面积、用途等。
113.步骤s301，基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息。
114.在一种可能的实现方式中，土地属性信息包括农业用地信息，筛选出土地属性信息为农业用地信息的至少一个地源信息，并将筛选出的至少一个地源信息，作为符合土地流转条件的至少一个地源信息。
115.步骤s302，基于土地属性信息，和/或相应的农林作物品类，对至少一个地源信息进行分类处理，确定至少一个地源信息组。
116.比如，将基于农业用地信息筛选出的至少一个地源信息进行分类时，可以确定至少一个地源信息对应的农林作物品类，将对应同一农林作物品类的地源信息划分到同一地源信息组中。
117.比如，基于土地属性信息中的地域信息，将筛选出的至少一个地源信息进行分类处理。由于筛选出的至少一个地源信息，对应的地域信息不同，因此，可以基于地域信息对筛选出的至少一个地源信息进行分类；比如，将对应同一地域信息的地缘信息划分到同一地源信息组中。
118.需要说明的是，上述情况仅是举例说明，由于土地属性信息时一个大的概念，其中可包括多种信息，因此存在多种分类情况，在此不再一一列举。
119.步骤s303，将至少一个地源信息组，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定与土地需求信息匹配的目标地源信息组，并将目标地源信息组中包含的各个地源信息，作为候选地源信息。
120.在本技术实施例中，在确定至少一个地源信息组后，将相应的土地属性信息和/或农林作物品类，作为地源信息组的类别标签，在获取到目标对象的土地需求信息后，将目标对象的土地需求信息与各个地源信息组的类别标签进行匹配；将类别标签匹配成功的地源信息组，确定为与土地需求信息匹配的目标地源信息组，并将目标地源信息组中包含的各
个地源信息，作为候选地源信息。
121.比如，目标对象的土地需求信息对应耕地，则在地源信息组对应的类别标签中，查找耕地类别标签，并在确定查找到耕地类别标签后，确定耕地类别标签对应的地源信息组，并将该地源信息组，确定为与土地需求信息匹配的目标地源信息组，然后并将目标地源信息组中包含的各个地源信息，作为候选地源信息。
122.将目标对象的土地需求信息与地源信息组对应的类别标签进行匹配，确定与土地需求信息匹配的目标地源信息组，并将目标地源信息组中包含的各个地源信息，作为候选地源信息，无需将土地需求信息与所有的地源信息进行匹配，节约计算成本，加快筛选速度，进一步提升土地流转的效率。
123.步骤s304，确定候选地源信息对应的目标评估值，基于目标评估值，在候选地源信息中，筛选值推荐地源信息。
124.在一种可能的实现方式中，针对候选地源信息，确定候选地源信息对应的历史农林作物品类，以及相应的历史产量信息，然后，基于历史农林作物品类以及相应的历史产量信息，对候选地源信息进行价值评估，确定相应的目标评估值。最后，基于目标评估值，在候选地源信息中，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息。
125.基于候选地源信息对应的历史数据，进行智能分析，确定各个候选地源信息对应的目标评估值，并基于目标评估值，再次进行筛选，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息，基于候选地源信息的农林作物品类以及相应的历史产量信息，进行智能预估，保证土地流转的安全性。
126.步骤s305，将推荐地源信息，以及相应的目标评估值推送给目标对象。
127.步骤s306，响应土地流转指令，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理。
128.将筛选出的推荐地源信息展示给目标对象，引用可视化技术，使筛选出的推荐地源信息更直观的显示，保证信息的安全性，便于目标对象触发土地流转指令，并响应目标对象触发的土地流转指令，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理。
129.在本技术实施例中，基于计算机视觉、遥感技术，实现从土地遥感影像图中，智能化提取土地属性信息，保证识别的土地属性信息的准确性，在识别土地属性信息后，基于土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息，然后将筛选出的至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息，以及基于可视化技术，将候选地源信息展示给目标对象，以使目标对象触发土地流转指令，并响应流转指令，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理，保证土地流转的安全性，且提升使用体验。
130.与本技术上述方法实施例基于同一发明构思，关于推进国家乡村振兴战略的相关精神，落实“普惠金融”发展战略，深化县域农户金融服务，提高市场竞争力，在防控风险的前提下依托金融科技手段和金融服务平台，搭建了农村土地承包经营权流转交易系统，还提供一种土地流转系统，参阅图4，图4示例性提供本技术实施例中一种土地流转系统的结构图，该土地流转系统40中，包括：地源信息收集模块41、土地需求发布模块42、检索匹配模块43、地源推荐模块44以及交易模块45；其中：
131.地源信息收集模块41，用于收集整理需要出售和/或转让的地源信息；
132.土地需求发布模块42，用于整理土地需求信息；
133.检索匹配模块43，用于检索符合条件要求的地源信息和/或土地需求信息；并将检索出的符合条件的地源信息和土地需求信息进行匹配；
134.地源推荐模块44，用于将与土地需求信息匹配的地源信息进行推荐展示；
135.交易模块45，用于帮助完成土地流转交易并保证交易安全。
136.本技术实施例中，还提供另一种土地流转系统，参阅图5，图5示例性提供本技术实施例中一种土地流转系统的结构图，该土地流转系统50包括：数据层51、用户层52以及应用层53，其中：
137.数据层51中至少包括：用户信息库510、权证信息登记库511、土地流转档案管理库512和备份库513；
138.其中，数据层基于区块链技术存储用户信息和地源信息，以及土地流转过程中的流转信息、流程节点信息、流程审核信息、历史任务信息等数据。
139.应用层53中至少包括：土地信息模块530、土地流转模块531、土地流转信息管理模块532、土地流转监管模块533、土地纠纷仲裁模块534、土地流转数据分析模块535、土地价值评估模块536、土地查询模块537、电子地图模块538和系统管理模块539；
140.其中，土地流转监管模块533，用于对已经备案的土地流转项目进行跟踪管理，包括土地产权交易单元、数据安全监管单元、土地实时信息上传单元及土地流转异议单元；土地产权交易单元基于区块链技术对土地承包经营权的交易进行追溯，记录土地经营权的交易数据，实现土地使用权数据的可信交易；数据安全及监管单元通过区块链技术的应用，各流程节点对其存储的数据进行管理；土地承包方定期对承包土地的使用现状采用图片或影像信息形式上传；土地流转双方对已备案的土地流转项目产生异议时，通过土地流转异议单元向上级部门提出异议，上一级部门接收到异议请求后可对备案后的土地流转项目进行再审。
141.在一种可能的实现方式中，应用层53与数据层51信号连接。
142.在本技术实施例中，土地流转系统中引用计算机视觉、遥感技术以及视化技术，同时整合地源信息与土地需求信息，搭建一站式服务平台，为土地流转构建方便、快捷、安全的交易平台，促进资金和地源的流通，优化配置资源，加快社会经济发展。
143.在一种可能的实现方式中，上述方法和系统还可以应用于农户贷款的具体场景；将卫星遥感、人工智能、土地流转等数据与农业产业进行深度融合，为农户贷款赋能，且为农户经营地块确认、农林作物品类识别、种植情况监测评估、灾害预警分析、农业生产统计等功能提供支撑，更加精准地进行农户客群画像，实现土地流转管理和银行土地抵押类涉农信贷产品的在线抵押登记，提供监测预警、授信增强、电子证照、事项管理等服务，满足更多层次的农户贷款需要，将乡村振兴举措落到实处。进一步解决农村生产经营“监测难”、农业资源“整合难”、农业生产“融资难”，全面实现精准农村生产经营监测，强化农村生产经营指导，全面完善农业产业规划。
144.在银行端，通过创新贷款服务，将卫星遥感应用于涉农贷款贷前准入、授信审批、贷后监测全生命周期中，采用全线上移动端办理模式，为农户打造极致贷款办理体验；从源头上为农户增信，方便农户申请贷款，增加客户信贷可得率；构建动态监测风控体系，减少
涉农信贷风险，解决农户贷款难的问题。
145.本技术上述实施例至少具有以下有益效果：
146.(1)基于计算机视觉、遥感技术，实现从土地遥感影像图中，智能化提取农业用地信息、农业用地对应的作物品类信息；
147.(2)支持创新贷款服务体验，支持农户在贷前审核阶段以可视化勾画方式描述其经营地块所属区域，并自动化校验有效性；
148.(3)基于数据智能分析、遥感技术，实现农作物产量智能预估、农作物播种适宜性分析、农作物受灾影响智能分析，为贷前、贷中、贷后提供更多决策分析依据；
149.(4)基于数据智能分析与可视化技术，对分析过程和结果的核心信息进行可视化展示，为贷前、贷中、贷后的业务分析决策提供更良好的使用体验。
150.与本技术上述方法实施例基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种土地流转的装置，该装置解决问题的原理与上述实施例的方法相似，因此该装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。
151.参阅图6，为本技术实施例提供的一种土地流转的装置，该土地流转的装置600包括：识别单元601，筛选单元602，确定单元603以及流转单元604，其中：
152.识别单元601，用于基于获取的各个土地遥感影像图，分别识别相应的土地属性信息；
153.筛选单元602，用于基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息；
154.确定单元603，用于将至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息；
155.流转单元604，用于响应土地流转指令，在候选地源信息中，筛选出与土地流转指令匹配的目标地源信息，并将目标地源信息对应的土地进行流转处理。
156.在一种可能的实现方式中，识别单元601具体用于：
157.针对任一土地遥感影像图，将土地遥感影像图，输入至土地识别模型，获得土地属性信息；
158.其中，土地识别模型是通过带有标注的土地属性信息进行训练得到的。
159.在一种可能的实现方式中，土地属性信息包括农业用地信息；
160.筛选单元602具体用于：
161.筛选出土地属性信息为农业用地信息的至少一个地源信息，并作为符合土地流转条件的至少一个地源信息。
162.在一种可能的实现方式中，筛选单元602，基于各个土地属性信息，筛选出符合土地流转条件的至少一个地源信息之后，将至少一个地源信息，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配之前，还用于：
163.基于土地属性信息，和/或相应的农林作物品类，对至少一个地源信息进行分类处理，确定至少一个地源信息组；
164.确定单元603，具体用于：
165.将至少一个地源信息组，分别与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定与土地需求信息匹配的目标地源信息组，并将目标地源信息组中包含的各个地源信息，作为候选
地源信息。
166.在一种可能的实现方式中，确定单元603，将地源信息与目标对象的土地需求信息进行匹配，确定匹配成功的候选地源信息之后，还用于：
167.针对候选地源信息，确定候选地源信息对应的历史农林作物品类，以及相应的历史产量信息；
168.基于历史农林作物品类，以及相应的历史产量信息，对候选地源信息进行价值评估，并确定相应的目标评估值；
169.基于目标评估值，在候选地源信息中，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息。
170.在一种可能的实现方式中，确定单元603，基于目标评估值，在候选地源信息中，筛选出目标评估值达到设定阈值的推荐地源信息之后，还用于：
171.将推荐地源信息，以及相应的目标评估值推送给目标对象，以使目标对象针对推荐地源信息触发土地流转指令。
172.本技术实施例中，将遥感技术、人工智能与农业产业进行深度融合，提供土地使用情况监测、灾害预警分析、农业生产统计等功能，为土地流转提供安全预测，保证土地流转的效率和安全性。
173.为了描述的方便，以上各子模型按照功能划分为各单元(或模块)分别描述。当然，在实施本技术时可以把各单元(或模块)的功能在同每个或多个软件或硬件中实现。
174.在介绍了本技术示例性实施方式的土地流转的方法及装置后，接下来介绍本技术的另一示例性实施方式的土地流转的装置。
175.所属技术领域的技术人员能够理解，本技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本技术的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
176.与本技术上述方法实施例基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种电子设备，在一种实施例中，该电子设备可以是服务器，如图1所示的服务器120。
177.在一种可能的实现方式中，本技术实施例提供的一种土地流转的电子设备可以至少包括处理器和存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本技术中各种示例性实施方式的土地流转的方法中的每个步骤。
178.下面，参阅图7来描述根据本技术的这种实施方式的土地流转的电子设备700。如图7的土地流转的电子设备700仅仅是每个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
179.如图7所示，电子设备700可以包括但不限于：上述至少每个处理器701、上述至少每个存储器702、连接不同系统子模型(包括存储器702和处理器701)的总线703。
180.总线703表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
181.存储器702可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(ram)7021和/或高速缓存存储器7022，还可以进一步包括只读存储器(rom)7023。
182.存储器702还可以包括具有一组(至少每个)程序模块7024的程序/实用工具7025，
device，ccd)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，cmos)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给处理器880转换成数字图像信号。
193.终端设备还可以包括至少一种传感器850，比如加速度传感器851、距离传感器852、指纹传感器853、温度传感器854。终端设备还可配置有陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器、光传感器、运动传感器等其他传感器。
194.音频电路860、扬声器861、传声器862可提供用户与终端设备110之间的音频接口。音频电路860可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器861，由扬声器861转换为声音信号输出。终端设备110还可配置音量按钮，用于调节声音信号的音量。另一方面，传声器862将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路860接收后转换为音频数据，再将音频数据输出至通信组件810以发送给比如另一终端设备110，或者将音频数据输出至存储器820以便进一步处理。
195.蓝牙模块870用于通过蓝牙协议来与其他具有蓝牙模块的蓝牙设备进行信息交互。例如，终端设备可以通过蓝牙模块870与同样具备蓝牙模块的可穿戴电子设备(例如智能手表)建立蓝牙连接，从而进行数据交互。
196.处理器880是终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器820内的软件程序，以及调用存储在存储器820内的数据，执行终端设备的各种功能和处理数据。在一些实施例中，处理器880可包括一个或多个处理单元；处理器880还可以集成应用处理器和基带处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述基带处理器也可以不集成到处理器880中。本技术中处理器880可以运行操作系统、应用程序、用户界面显示及触控响应，以及本技术实施例的话题推荐方法。另外，处理器880与显示单元830耦接。
197.在一些可能的实施方式中，本技术提供的土地流转的方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括计算机程序，当程序产品在电子设备上运行时，计算机程序用于使电子设备执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的土地流转的方法中的步骤。
198.程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
199.本技术的实施方式的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括计算机程序，并可以在计算装置上运行。然而，本技术的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被命令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
200.可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信
号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由命令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
201.可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
202.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
203.此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本技术方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
204.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用计算机程序的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
205.尽管已描述了本技术的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。
206.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。