保护输电线路、发电厂及其他公用事业资产免受多余植被的影响是涉及公共安全领域的问题：电线附近掉落的树枝和过度生长的灌木丛可能会导致断电和野火风险，对人员和财产造成更大的危害。但是，依靠周期调度和人工检查、围绕植被控制的传统决策方法其实可以更高效、更实惠。
带植被管理平台的 IBM Environmental Intelligence Suite 将卫星数据、盖格模式 LiDAR 预测分析和天气洞察相结合，可提供人工智能驱动的植被生长洞察，以便您做出更明智、更具前瞻性的公用事业植被管理决策。这个经济高效的解决方案建立在一个平台上，可处理：
- 复杂的地理空间数据集和基于时间的数据集
- 应用 AI 和分析技术计算植被的影响并进行评分
- 帮助识别从修整或维护操作过程中获益最多的高风险环路或廊道
IBM Environmental Intelligence Suite 可帮助管理人员和利益相关方更充分地了解整个地区的植被现状，比如，提供平均树高和最大树高。这种理解对于识别可能对公用事业服务构成威胁的树木以及总结资产周围限定缓冲区内的植被侵占情况至关重要。该工具可自动扩展，用以评估数百英里长输电线附近的植被生长情况，并协助用户按廊道、路段和区域划分树木修剪和清除工作的优先事宜。
研究人员使用卫星图像和 LiDAR 数据，并根据各种指标和 KPI（例如到供电导线的距离或对缓冲区的侵入度），来评估植被跨度并进行评分。他们通过评分来帮助识别并专注于清除灌木的工作。用户可以将这些洞察与其他信息相结合，以设计自定义仪表板、警报和决策指标，并根据需要导出数据，从而构建一体化植被管理计划。
该工具提供有关树木种类的洞察，包括识别存在倒伏风险的危险树木，并预测可通过修剪树木来保护输电线路及其他资产的区域。借助仪表板视图和警报，管理人员可以优化预防性维护和修剪周期，制定主动资产管理策略，提高响应速度，降低手动检查的需求和成本。
植被过度生长可能会给公用事业造成数十亿美元的损失，并导致破坏性停电。我们来了解一下，公用事业机构如何使用 IBM Environmental Intelligence Suite 和 IBM Maximo 缓解此类问题。
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