전선, 발전소 및 기타 공공시설 자산을 불필요한 초목으로부터 보호하는 것은 공공 안전의 문제입니다. 전선 근처에 나뭇가지가 떨어지거나 무성한 덤불이 있으면 정전, 산불 위험, 인명 및 재산 위험 증가로 이어질 수 있습니다. 그러나 식생 관리와 관련된 의사 결정을 내리는 기존의 방법은 주기적인 일정과 수동 검사에 의존하여 비효율적이고 비용이 많이 듭니다.
식생 관리 기능이 있는 IBM Environmental Intelligence Suite®는 위성 데이터와 가이거 모드 LiDAR 예측 분석을 기상 인사이트와 결합하여 식생 성장에 관한 인공 지능 기반 인사이트를 제공하므로, 유틸리티 식생 관리에 대해 더욱 정보에 입각한 선제적 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 비용 효율적인 솔루션은 방대하고 복잡한 지리 공간 및 시간 기반 데이터 세트를 처리하고, AI와 분석을 적용하여 식생의 영향을 계산하고 점수를 매기며, 나무 다듬기나 유지 관리 작업으로 최대한 문제를 해결할 수 있는 고위험 회로 또는 통로를 파악하도록 지원하는 플랫폼에 구축됩니다.
Environmental Intelligence Suite는 관리자와 이해관계자가 유틸리티 서비스에 위협이 될 수 있는 나무의 평균 높이 및 최대 높이와 자산 주변에 설정된 완충 구역의 식생 침해 상황 요약을 포함하여 구역 전체의 식생 현황을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다. 이 툴은 자동으로 확장되어 수백 마일의 송전선에 걸쳐 식생 성장 상태를 평가하고 나무 가지치기 및 제거 작업의 우선순위를 통로, 세그먼트 및 구역별로 지정할 수 있습니다.
위성 이미지 및 LiDAR 데이터는 전력 컨덕터까지의 거리 또는 완충 구역으로의 침범 정도와 같은 다양한 지표 및 KPI에 따라 식생의 범위를 평가하는 데 사용되며, 점수를 배정하여 덤불 제거 작업을 집중적으로 수행해야 하는 곳을 파악합니다. 사용자는 이러한 인사이트를 다른 정보 계층과 결합하여 사용자 지정 대시보드, 알림 및 의사 결정 지표를 설계하고 필요에 따라 데이터를 내보내는 방식으로 통합 식생 관리 계획을 수립할 수 있습니다.
이 툴은 쓰러질 위험이 있는 나무를 파악하고, 나뭇가지를 다듬으면 송전선 및 기타 자산을 보호할 수 있는 구역을 예측하는 등 수종에 관한 인사이트를 제공합니다. 대시보드 보기 및 알림을 통해 관리자는 예방적 유지보수 및 트리밍 주기를 최적화하고, 선제적 자산 관리 전략을 수립하며, 신속하게 대응하고, 비용이 많이 드는 수동 점검의 필요성을 줄일 수 있습니다.
IBM Vegetation Management는 가이거 모드 데이터 및 Linear LiDAR를 비롯한 인공 지능, 위성 영상 기법 및 선형 LiDAR 데이터를 활용하여 수목을 평가 및 모니터링하고 작업 우선순위 지정을 개선합니다.