什么是植被管理？

植被管理是有针对性地控制或清除不需要的植被。它涉及各种控制方法，以降低过度生长或入侵性植物、危险树木、杂草和其他植被的风险。

许多行业都依赖植被管理来实现安全高效的运营。过度生长的植被会侵占道路、输电线路和铁路等公共事业用地。这种过度生长可能会造成危险的后果，例如交通事故、野火和停电。不需要的或侵入性的植被也会危及生物多样性和当地野生动物的栖息地。

虽然人工检查植被是常规做法，但这种方法可能既费钱又费时。如今，各种组织可以采用综合植被管理方法，这种方法结合了多种控制方法：生物、化学、机械和栽培。

他们还可能通过收集地理空间数据（例如来自激光雷达无人机的数据）来监测植被生长，从而采用数据驱动的方法进行植被管理。人工智能 (AI) 驱动的洞察分析还可以帮助企业做出更明智、更积极主动的植被管理决策。

植被过度生长会影响许多行业、社区和关键基础设施的安全、效能和运营。有效的植被管理对于以下方面非常重要：

• 电网稳定
• 交通运输
• 降低野火风险
• 栖息地和土地保护

电力公司拥有庞大的电网基础设施，故障可能会影响数百万人和企业。过度生长的树木接触电线会导致经常停电。在某些地区，植被导致的停电占停电总数的一半，而在美国，据联邦能源委员会报告，这一数字高达 92%。

一些地区按联邦政府规定必须进行输电线路或公用设施植被管理。北美电力可靠性委员会 (NERC) 制定的美国电力可靠性标准 FAC-003-4 要求公用事业公司修剪输电线路周围的植被，以防止停电。每家公用事业公司都必须制定和实施自己的植被管理计划，该计划应符合当地要求以及与业主达成的任何公共事业用地或地役权协议。¹

植被管理对于交通运输部门的安全和效率也至关重要。大风或其他极端天气可能会吹倒树木，从而阻塞铁路或高速公路。当这些基础设施关闭时，铁路和收费路桥运营将损失收入，并可能产生大量的清理费用。

道路堵塞也是一个公共安全隐患。道路堵塞会导致人们无法及时就医，还可能妨碍救护车和消防车到达紧急地点。

过度生长的植物在与公用设施线路接触时会造成火灾隐患，特别是在容易发生野火的气候条件下，例如加利福尼亚州、加拿大和亚马逊雨林。根据加州公用事业委员会的数据，由输电线引起的野火约占该州“最具破坏性的火灾”的一半。²

野火会对社区和经济造成毁灭性破坏和严重干扰。而且，随着气候变化导致地球温度升高，野火季节的频率、严重程度和持续时间也会随之增加。

植被管理对于控制入侵植物物种至关重要，例如快速生长的葛藤。入侵物种可能会威胁当地生态系统、野生动物栖息地和生物多样性。

或者，种植适当的植被可以稳定土壤并防止侵蚀。增加植被还可以帮助恢复表层土壤健康并减缓或防止化学径流，从而改善该地区的水质。

综合植被管理 (IVM) 结合了几种不同的植被控制战略。IVM 方法通常可以创建更稳定和可靠的植物群落，同时还可以降低对人类的风险并促进环境管理。综合植被管理方案通常比传统的植被管理方案更具成本效益。³

例如，割草是印第安纳州 90,000 英里公路植被管理的主要方法。通过结合其他植被管理工具，如除草剂和原生植物，该州发现“成本大幅降低”。特别是，该州通过施用一次除草剂而减少一次割草周期，节省了 40% 以上的成本。⁴

植被管理控制方法分为四种。每种方法都包含不同的处理方法。⁵

通常情况下，植被控制方法需要耗费大量人力物力，而且无法充分实时应对风险。例如，铁路部门可能有一个植被管理计划，其中包括定期清除铁轨附近的树枝。有时，工作完成得过早，导致不必要的财务费用。其他时候，由于极端天气导致轨道上出现意外植被可能意味着预定检查做得太晚了。

通过将数据驱动的方法与正确的科技相结合，组织可以更主动地管理植被，在植被过度生长成为问题之前识别它，并根据风险确定工作优先顺序。

组织可以使用多个地理空间数据源来远程获得有关植被及其风险的洞察分析。

例如，激光雷达数据和卫星图像可以帮助企业根据各种指标评估植被，例如工厂与输电线的距离或植被侵占公共事业用地的程度。天气数据还可以提供有关植被的宝贵信息。它可以帮助模拟强风或洪水带来的风险并预测增长模式。

这些数据源使组织能够更有效地利用有限的预算，并减少对其基础设施和资产的威胁。在公用事业等受到严格监管的行业中，它还可以帮助满足监管要求。

通过将预测性分析与地理空间数据相结合，组织可以获得关于植被的 AI 驱动的洞察分析。这些洞察分析使他们能够就植被管理做出更明智、更主动的决策，在侵占或过度生长发生之前即做出预测。

AI 还可用于增强地理空间数据。例如，当植被或云层遮挡资产图像时，AI 可以填补卫星图像中的空白。