管理铁路沿线的树木、灌木和植物对任何网络公司都是至关重要的。大约有1400万棵树覆盖了英国两万多英里的铁路．英国铁路公司面临的挑战是从环境和商业的角度来评估这一覆盖范围的风险。
秋天落叶的原因信号系统的操作问题并减少火车的抓地力。较差的铁路头部条件引起的低附着力可以以多种方式影响列车性能和准时，乘客面临因延迟培训服务而面临的破坏，经过最后一刻的改变甚至取消。如果没有削减，过度的树木和灌木可以掩盖信号，如果没有削减。
另一个原因是为了防止树木因年龄、疾病或刮风天气而倒在铁轨上的危险。树木或树木的一部分掉到铁路上不仅会造成安全风险。它们可能会造成数千磅的损失和数千分钟的客运和货运服务延误。
2016年4月至2017年3月期间，涉及铁路植被的事故超过470起(来源:铁路网)。每年植被对英国经济造成的影响估计在1亿英镑左右。
寻求提供解决方案，空中客车已经开发了一个ag万博官网高级植被管理工具与FLAC(树木种植伙伴)合作，确保铁路的安全和运营;这一解决方案于2015年在英国全国推广。
解决方案,“树工厂”具有沿着各种分辨率和尺度沿主线获取的远程感测数据的能力。从国家级别评估到地方研究。
该产品的整个概念是预测哪种树木具有潜在的潜力 - 例如 - 在风暴期间落下，允许网轨采取先发制人的动作并在风暴之前削减任何危险的树木。
“从第一次使用这些数据开始，我就能够确定需要管理的区域，并消除了在这些地区进行树木调查的需要。这可以立即为这条路线节省成本。”
“我们不能简单地把路边的每棵树都砍掉;我们必须考虑到自然环境和我们的工作对我们旁边邻居的影响。植被管理数据有可能彻底改变我们在整个路线上进行植被和树木管理的方式，并将成为一个宝贵的工具，可以与我们现有的检查记录和资产数据一起使用，帮助我们做出实际的资产管理决策。”
该解决方案需要新获取或归档数据。输入包括激光雷达DTM、DSM和分类LAS(用于存储机载激光雷达数据的行业标准二进制格式)、10cm空中或50cm Pléiades图像、铁路网络数据库和来自航空调查的资产测绘。
完全自动树几何提取捕获视表格树干位置作为一个点和树冠的程度，作为利用FLAC树木栽培模型的多边形。
然后用GIS属性填充树木，包括位置，高度和NDVI树的活力，到各种资产的邻近。危险因素是基于FLAC树木制模型计算的。
ag万博官网空客拥有在全国范围内开发和实施自动化解决方案的知识和经验。我们的植被风险数据库可以适用于任何国家的铁路，公路或公用事业网络世界。
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正如服务证明的那样可靠性，用户友好性和高价值的，Kumba也决定将它整合在他们的矿区，也是在Komela的。
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