植生管理とは何ですか？ – IBM ブログ

北米が被害を受けたとき、 最大規模の停電、費用は6億ドル以上  そして50万人が最大XNUMX日間停電したままとなった。停電の原因は何ですか?生い茂った木が電線に接触した。  

生い茂った植生は停電を引き起こすだけでなく、土壌浸食や水質問題を引き起こし、経済と環境の両方に混乱をもたらす可能性があります。 

植生管理はこれらのリスクを軽減することを目的としています。しかし、正確に何をするのか 植生管理 平均？これには、環境に配慮した費用対効果の高い制御方法を使用して、望ましい安定した低成長の植物群落を促進することが含まれます。  

このブログでは、植生管理の重要性、植生管理が複数の業界に与える影響、植生管理がもたらす課題、そしてこの手作業で骨の折れるプロセスをテクノロジーでどのように合理化できるかについて探っていきます。  

なぜ植生管理が重要なのでしょうか? 

植生の繁茂は多くの産業に影響を与えるため、事前の管理が必要です。 

電力会社には広大なエリアにまたがるインフラがあり、障害が発生すると多くの企業や消費者に影響を与える可能性があります。前述した 2003 年の停電は特別なケースではありませんでした。一部の地域では、停電の最大半分が植生によって引き起こされており、米国では、この数字は最高に達します。 視聴者の３８%が、連邦エネルギー委員会の報告によると。さらに、管理が不十分な植生は送電線に接触すると火災の危険をもたらします。  

運輸部門も打撃を受ける。強風やその他の異常気象により木が倒れ、鉄道や高速道路が妨害されることがあります。これは、鉄道および有料道路の運営に収益の損失をもたらすだけでなく、多額の除染費用も発生します。道路や鉄道などの重要なインフラが停止すると、社会的および経済的ネットワークが混乱します。たとえば、道路が封鎖されると、人々は重要な病院の予約、会議、家族のお祝いに出席できなくなり、救急車や消防車などの救急車が緊急事態に到着するのが妨げられる可能性があります。 

石油およびガス産業では、特にカリフォルニアなど山火事が発生しやすい気候では、建物の周囲にある不要な植生が火災の危険となる可能性があります。山火事は壊滅的な被害や重大な混乱を引き起こす可能性があります。地域社会にとって日常生活が困難になる可能性があり、例えばアクセスできなくなると地元企業が損失を被る可能性があります。植生管理は、地域の生態系や野生動物の生息地を脅かす米国のクズなどの外来植物種を管理する上でも重要です。土地所有者は、責任を持って敷地内の植生を管理することで、地元の植物、野生生物、生物多様性を支援することができます。 

植生管理の課題 

サービスを継続して公共の安全を確保するために、多くの組織は植生の繁茂を予防するための予算を割り当てています。しかし、従来の管理方法は多大な労力を要し、実際のリスクに適切に対応できません。 

鉄道事業者を例に挙げると、線路近くの木の枝を定期的に除去するなどの植生管理計画を立てている場合があります。場合によっては、作業が時期尚早に完了し、不必要な経済的コストが発生することがあります。また、より頻繁に発生する異常気象により、植物が予想外に急速に成長し、予定されていた検査が遅れ、検査と過成長の管理が困難になる場合もあります。  

多くの業界では手動による植生チェックが標準となっていますが、このアプローチにはコストと時間がかかります。また、組織が植生リスクを自信を持って理解することも難しい場合があります。  

植生リスクの影響を受ける組織は、最も脆弱なエリア、または繁茂しやすいエリアを特定する必要があります。そのためには、より効率的で費用対効果の高い植生管理計画システムを開発する必要があります。多くの組織は、内部システムに潜在的に有用なデータを豊富に保有していますが、このデータを使用して植生管理の意思決定を行うことは依然として大きな課題です。 

テクノロジーは植生管理をどのようにサポートできるでしょうか? 

適切なテクノロジーを実装することで、組織は植生管理を手動でなく、よりデータ主導型に変えることができます。たとえば、次のようなものを採用できます。 

• 衛星データとガイガーモード LiDAR データにより、インフラストラクチャや資産の周囲の植生の成長を監視し、衛星データを使用して包括的な最新情報を提供します。 
• 気象データを使用して成長パターンを予測し、強風や洪水による倒木の危険性のある樹木をモデル化します。 
• 植物と樹木の種のデータにより、植生の成長率を予測し、いつ伐採するかを計画するのに役立ちます。 

植生や雲に覆われて資産の視界が遮られる場合、AI は衛星画像の隙間を埋め、樹種を識別することもできるため、成長パターンの予測に役立ちます。 

データ主導の戦略により、組織はより積極的に行動できるようになります。彼らは、問題になる前に繁茂を特定し、リスクに基づいて植生作業に優先順位を付けることができます。これらの事前対策は、限られた予算のより効率的な使用につながり、組織がインフラストラクチャや資産に対する脅威を軽減するのに役立ちます。規制の厳しい業界では、報告要件を満たすのにも役立ちます。 

AI を活用した洞察は、拡張の機会を特定するのにさらに役立ちます。新しい橋や携帯電話サイトを建設する場所を決定する際、組織は植生の脅威が少なく、管理が容易な場所を選択できます。  

連結 地理空間データ などのツールを使用して、 IBM® 環境インテリジェンス スイート 組織が植生をより効果的に管理できるようになります。資産を植生データと並べて表示し、侵入や繁茂の危険がある場合に通知を受け取ることができるため、手動検査のプロセスを自動化できます。この方法は財務コストを削減するだけでなく、固定スケジュールに従うのではなく実際のリスクに合わせて植生管理を調整します。  

植生の成長は多くの産業に影響を与えます。従来の植生管理は労働集約的でコストがかかる場合がありますが、必ずしもそうである必要はありません。リモート センシング データと AI を使用すると、組織は実際の問題を予測して回避し、予算の効率的な活用を実現できます。この件についてさらに詳しく知りたい場合は、 IBM Environmental Intelligence Suite 植生管理電子ブック.

植生管理について詳しくはこちら