人工智能驱动的数据洞察如何帮助改善植被管理

更准确地进行预测，改善植被管理策略

对许多组织而言，植被管理 (Vegetation Management, VM) 需要庞大的非燃料相关运营成本。为了确定植被管理工作的优先次序，企业必须从多个来源采集和合并数据，包括图像、工作管理系统中的数据、法规要求、天气信息、风险模型、地理空间数据等。然后，企业必须能够利用这些数据，通过仔细注册并组合网络及其周围植被的 3D 模型，准确地规划和预测资产与植被之间的距离。通过利用来自地形调查的数据以及分析（例如，植物健康指数），公用事业企业可以优化其植被维护资源、预算和工作例程。

利用进阶的图像处理技术，降低成本并改善植被管理策略

作为植被管理计划的一部分，评估树冠高度，或更广泛地说，评估任何类型植被的高度，是光探测与测距 (LiDAR) 和摄影测量广为人知的应用之一。这两种技术通常结合使用，需要进阶的分类和过滤算法，才能准确推算出植被高度和状况。公用事业企业使用这些技术来识别结构不健全的树木，分析可能会影响电线和开关设备组件的藤本植物，并管理植被，以免吸引野生动物在关键设备附近出没。

以下架构演示了如何使用 Oracle Modern Data Platform 与进阶的 ML/AI 技术和 NVIDIA GPU 结合使用，不仅能得出植被的 2D 图像，还能添加 3D 图像，提供更精细的细节。这些细节有助企业更准确地确定树木的类型、生长情况、与基础设施的距离以及其他详细信息。

此图显示了如何使用面向能源和水资源的 Oracle Data Platform 来支持植被管理用例。该平台包括以下五个支柱：

1. 1. 数据源、探索
2. 2. 摄取、转换
3. 3. 持久保存、整理、创建
4. 4. 分析、学习、预测
5. 5. 评估、行动

“数据源、探索”支柱包括三类数据。

1. 1. 第一方数据由资产元数据、GIS 数据、LiDAR 图像和卫星图像组成。
2. 2. 应用包括停机和维护管理系统。
3. 3. 第三方数据包括天气来源数据。

“摄取、转换”支柱包括两个功能。

1. 1. 批量摄取使用 Oracle Integration Cloud、Spatial Studio、OCI Data Integration 和 Data Studio。
2. 2. 更改数据捕获使用 OCI GoldenGate 和 Oracle Data Integrator。

这两个功能均单向连接到“持久保存、整理、创建”支柱中的服务数据存储和云端存储。

“持久保存、整理、创建”支柱包括四个功能。

1. 1. 服务数据存储使用 Oracle Autonomous Data Warehouse。
2. 2. 云端存储使用 OCI Object Storage。
3. 3. 批处理使用 OCI Data Integration、Functions 和 Data Flow。
4. 4。监管使用 OCI Data Catalog。

这些功能在支柱内互联。云端存储不仅单向连接至服务数据存储，还双向连接至批处理。

元数据线从服务数据存储和云端存储单向连接到治理。

有两个功能连接至“分析、学习、预测”支柱：服务数据存储和云端存储能够单向连接至分析和可视化功能，低代码 AppDev、预测、学习和 AI 服务。

“分析、学习和预测”支柱包括六个功能。

1. 1. 分析和可视化使用 Spatial Studio、Oracle Analytics Cloud 和 ISV。
2. 2. 数据产品、API 使用 OCI API Gateway、Oracle Integration Cloud 和 OCI Functions。
3. 3. 低代码 AppDev 使用 APEX 和 Oracle Visual Builder。
4. 4. 预测使用 OCI Data Science 和 Oracle Machine Learning 服务。
5. 5. 学习使用 OCI Data Science 和 Oracle Machine Learning 记事本。
6. 6. AI 服务使用 OCI Vision、OCI Language 和第三方服务。

数据产品、API 功能与预测能力是单向连接的。

服务数据存储和对象存储为 OCI Data Catalog 提供元数据。

“评估、行动”支柱包含如何应用数据分析来支持植被管理交付模型和监控绩效。这些应用分为两组。

1. 1. 第一组“人员和合作伙伴”包括植被管理团队、系统可靠性以及运营和维护。
2. 2. 第二组应用包括 Oracle Field Service、Oracle Utilities Work and Asset Management、企业资产管理、工作管理系统和现场服务管理。

“摄取、转换”、“持久保存、整理、创建”及“分析、学习、预测”这三大核心支柱由基础设施、网络、安全和 IAM 提供支持。

植被管理逻辑架构

将数据注入架构的方法主要有两种，有助公用事业企业有效地制定植被管理策略。

• 我们将使用批量摄取功能，从无法支持流处理的系统中导入数据，例如较旧的监控和数据采集 (SCADA) 系统或维护管理系统。在此用例中，将以不同的时间间隔摄取高分辨率图像、天气数据以及来自 GPS、维护和停机管理系统的数据。我们将使用 Oracle Integration Cloud 将这些数据集加载到 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage 或直接加载到 Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW)。我们还将捕获相关基础设施和周围植被的光探测和测距 (LiDAR) 和其他图像，并通常通过 API 或 OCI 命令行界面将其加载到 OCI Object Storage 中。
• 此外，我们还将使用 Oracle Cloud Infrastructure GoldenGate，通过更改数据捕获，从停机系统、维护管理系统和资源规划系统等运营系统中摄取数据。

数据持久性和处理建立在三个组件之上。

• 从所有来源获取的原始数据均存储在云端存储中。最初，我们将直接使用 OCI Vision 或第三方选项对图像进行标注或注释。在标注过程中，每幅图像的不同区域将按照植被类型、输电线、配电线、电线杆等进行分类。在此用例中，我们将结合使用 OCI Data Science 和 NVIDIA 平台及库来提供 3D 图像。然后，我们将使用 OCI Data Integration 或 OCI Data Flow 进行批处理，根据需要整合、整理或增强所收集的数据。OCI Data Integration 是建立和维护数据管道的平台。尽管 OCI Data Integration 为各种数据资产（数据库、应用、对象存储、REST API 等）提供了多种连接器，但它可能无法满足您的所有需求。如果是这种情况，您可以构建一个 OCI Data Flow 应用，利用 Spark 提供的所有连接器。在此示例中，图像处理、GPS、历史停机和维护数据的结果将被结合起来，以建立一个模型来识别需要关注的实体资产位置，以作为植被管理解决方案的一部分。
• 我们创建了经过处理的数据集，这些数据集已准备好以优化的关系形式持久保存，以在 ADW 提供的服务数据存储中进行管理和查询性能。这样一来，我们就可以直观地看到模型预测的结果。我们甚至可以使用内置的空间功能来可视化可能需要立即关注的热点。

分析、学习和预测能力建立在三种技术方法之上。

• Oracle Analytics Cloud、Spatial Studio 和 Oracle APEX 等分析和可视化服务可提供交互式仪表盘，用于将图像信息可视化，并预测植被未来对特定输电或传输资产的影响。这些服务提供：
  • 描述性分析：我们可以用柱状图和图表说明当前的生长和侵占率，以帮助确定需要立即维护的区域
  • 预测性分析：我们可以通过预测未来的生长和侵占情况、识别趋势并确定不确定结果的概率，以规划和确定长期的维护需求
  • 规范性分析：提出适当的行动建议，帮助优化植被管理决策
• 除了使用高级分析之外，我们还使用 OCI Data Science 来开发、训练和部署机器学习模型。这些模型利用人工智能分析大量 LiDAR 图像数据，生成 3D 图像，从而准确了解植被与关键基础设施之间的距离。此精细的测量方法与监管要求、天气数据、维护计划和其他宝贵数据相结合，有助公用事业企业持续优先考虑要完成的工作，以及确定哪些团队能够以具成本效益的方式高效完成工作。这些模型经过训练后，则可根据用户的喜好以多种方式进行部署。用户可以使用 OCI Data Science 平台或数据库内 Oracle Machine Learning Services REST API，通过 REST 端点调用模型。此外，用户还可以将这些模型打包为开放神经网络交换 (ONNX) 格式，并将其作为应用的一部分进行部署。
• 您可以使用 OCI Data Catalog 以及其他服务，对经过整理、测试的高质量数据和模型应用治理规则和策略，将其作为数据网格架构中的“数据产品” (API) 公开，以便在整个组织中分发。

利用 Oracle Modern Data Platform，增强植被管理策略

高效、及时的资产管理一直以来都是企业的重点关注领域，尤其是当电线因植被过度生长而引发火灾或停电时，资产管理就显得更为重要。对于美国电力公司而言，预防性维护费用占比最大的为植被管理支出，其中许多大型电力公司每年的植被管理费用超过 1 亿美元。然而，为了确保公用事业系统可靠运行及有效管理停机，植被管理起着关键作用。借助 Oracle Modern Data Platform，您可以收集基础设施及其周围植被的详细信息，并通过以下方式利用这些数据帮助改进植被管理策略和结果：

• 减少植被对电线的破坏
• 验证预期的植被生长率
• 促进有效的植被规划和监测
• 减少停电造成的收入损失
• 减少年度植被管理预算
• 提高客户满意度，保障工人安全