¿Hasta qué punto son precisas las estimaciones de biomasa aérea en proyectos basados en la naturaleza?

Muchas empresas han adoptado iniciativas contra el cambio climático. Pero, ¿realmente eliminan los gases de efecto invernadero (GEI) de la atmósfera y luchan contra el calentamiento global?

Esta cuestión ha impulsado la necesidad de créditos de carbono de alta integridad.

La cuestión es que no se pueden garantizar créditos de carbono de alta integridad sin modelos precisos de estimación de la biomasa forestal. Al fin y al cabo, las estimaciones de biomasa ayudan a predecir cuánto carbono puede secuestrar un proyecto basado en la naturaleza, lo que determina el número de créditos de carbono que genera.

Unfortunately, conventional biomass estimation methods, such as allometry and GEDI, fall short. That's why Sylvera developed Biomass Atlas - an innovative approach that uses proprietary multi-scale lidar data collected across 250,000+ hectares with deep ground-truthing. This leads to more accurate estimations in terms of aboveground biomass.

¿Qué significa todo esto para usted, el comprador o inversor empresarial? Unas estimaciones precisas de la biomasa producen créditos de carbono de mayor calidad, que tienen importantes implicaciones financieras y de mercado.

Por qué la precisión de la estimación de la biomasa forestal sobre el suelo es importante en los mercados de carbono

El término"biomasa" se refiere a la masa seca en pie, también conocida como materia muerta, de las plantas leñosas.

Suele expresarse como masa por unidad de superficie (por ejemplo, Megagramos por hectárea: Mg ha-1) y se utiliza para determinar la cantidad de carbono liberado y secuestrado por los ecosistemas forestales.

En pocas palabras, podemos utilizar las estimaciones de biomasa para determinar el almacenamiento físico de carbono en la madera. A continuación, podemos utilizar esta cifra para emitir créditos de carbono para proyectos basados en la naturaleza.

Por supuesto, si no podemos estimar la biomasa forestal por encima del suelo con una precisión fiable, tampoco podremos emitir créditos de carbono para proyectos basados en la naturaleza con una precisión fiable. Esto podría acarrear múltiples problemas, como la concesión de créditos excesivos o insuficientes, una mala reputación en el mercado para las empresas que adquieran créditos de baja calidad y, por supuesto, un impacto climático probablemente menos positivo. 

El problema de los modelos alométricos y por satélite

Existen múltiples formas de estimar la biomasa forestal. Algunos de los métodos más populares utilizan modelos alométricos y/o basados únicamente en satélites. Pero estos métodos son intrínsecamente defectuosos.

Por un lado, los modelos alométricos y por satélite se basan en datos de diámetro, altura y especie de un máximo de 4.000 árboles. La mayoría de los modelos se basan en muchos menos. ¿Por qué supone esto un problema? Porque no proporciona una estimación precisa de los árboles, lo que da lugar a créditos de baja calidad.

Igual de problemático es que estos modelos aplican supuestos sesgados entre continentes. Por ejemplo, el 35% de los datos de entrenamiento del GEDI proceden de EE.UU. y Europa, pero sólo el 12% proceden de África y sólo el 8% del sudeste asiático y Australia. Estos problemas de precisión de los modelos dificultan la estimación de la biomasa aérea.

Además, el lidar por satélite, en el que se basa todo el programa GEDI, tiene una densidad de puntos de datos muy baja. En comparación, la estrategia de modelización de Sylvera, que utiliza tecnología terrestre, de drones y helicópteros, recoge entre 30 y 15.000 veces más puntos de datos lidar por m2 que GEDI. 

Biomass Atlas: Multi-scale lidar and real-world ground truthing

Sylvera's answer to these challenges is Biomass Atlas - the world's most accurate biomass data product, built on over $10 million in proprietary Multi-Scale LiDAR (MSL) field campaigns.

Unlike traditional methods, Biomass Atlas is not trained on satellite-only or third-party data. Our expert teams field-collected MSL data across 250,000+ hectares on 5 continents using three complementary lidar techniques:

- Terrestrial Laser Scanning (TLS): 3D-explicit modeling of individual trees at 1-hectare plots, with direct measurement of tree volume and biomass—no allometric equations required

- UAV Laser Scanning: RIEGL VUX-120 kinematic scanning at 100m altitude that upscales TLS measurements to tens of thousands of hectares while maintaining sub-meter accuracy

- Airborne Laser Scanning (ALS): Same system on helicopter at 160m altitude, providing wall-to-wall reference data at survey-grade accuracy

This approach has been validated through peer review and represents a fundamentally different methodology from legacy systems.

Where legacy models measure a maximum of 4,000 trees across 960 hectares, Biomass Atlas contains data from over 25,000 trees resulting in 450B+ highly valuable data points. The Sylvera database contains 150,000 datapoints per m2, while allometry databases only have three (height, diameter, and weight.)

The technology we use to scan trees is six times more accurate than the technology used by allometric and satellite-only models. And crucially, Biomass Atlas delivers:

- 30m resolution biomass and canopy height data

- Complete temporal coverage from 2000-present

- Annual updates (with quarterly updates starting Q1 2026)- Uncertainty estimates for every pixel

- Global wall-to-wall coverage across all forested regions

- Fast API delivery—data in hours, not months

Biomass Atlas has collected data from 80% of all NBS geographies across Africa, Latin America, Southeast Asia, and Australia, giving us an incredible foundation for accurate forest structure and aboveground biomass estimations.

Validación real de la estimación del AGB forestal

So, how does this biomass data translate to real-world scenarios?

Al realizar una validación cruzada de los datos de Perú, Gabón y Mozambique, nuestro equipo comprobó que el modelo regional de datos de teledetección de Sylvera era capaz de estimar la biomasa con una diferencia del 1,3% (Perú), el 3% (Gabón) y el 2% (Mozambique) respecto al valor real sobre el terreno. En estas mismas zonas, las estimaciones del modelo tradicional eran inexactas en un 16% (Perú), un 39% (Gabón) y un 17% (Mozambique).

El modelo de estimación AGB de Sylvera recogió entre 1,5 y 2,2 veces más carbono en los pastizales africanos de Mozambique de lo que sugieren los modelos más utilizados, sobre los que puede leer más en este estudio sobre los bosques de miombo.

Los malos modelos de estimación de la biomasa cuestan el mercado

Lo cierto es que la falta de información sobre los parámetros del modelo conduce a estimaciones deficientes de la biomasa de los bosques tropicales.

Cuando esto ocurre, los créditos de carbono se emiten y cotizan incorrectamente, lo que daña la confianza de los compradores. Incluso si los promotores de los proyectos que emitieron los créditos erróneos tenían buenas intenciones.

Con el tiempo, las estimaciones deficientes de la biomasa socavan toda la categoría de proyectos basados en la naturaleza, que incluye REDD+, ARR, IFM y muchos otros, haciéndolos menos atractivos para los inversores potenciales. Esto reduce el número de inversiones viables y las oportunidades de mitigación del cambio climático.

Como puede ver, el rendimiento de los modelos es esencial. Lamentablemente, la mayoría de los modelos no están a la altura.

Cómo invertir con confianza: lo que ofrecen unos datos mejores

Biomass Atlas estimates aboveground biomass with greater accuracy than any other model on the market.

Gracias a ello, los clientes de Sylvera pueden tomar decisiones de compra más seguras. Al fin y al cabo, tienen acceso a datos fiables que pueden utilizar para asegurarse créditos de carbono de calidad de forma sistemática.

Esto beneficia a las empresas compradoras y a los inversores de múltiples maneras. En primer lugar, obtienen créditos de calidad que pueden utilizar para compensar sus propias emisiones o vender a un precio superior. En segundo lugar, mantienen una buena reputación en el mercado porque los créditos que compran proceden de proyectos de calidad que ralentizan el ciclo global del carbono. Y tres, tienen la tranquilidad de saber que sus acciones tienen sentido desde el punto de vista financiero y mejoran el medio ambiente.

Whether you're a project developer seeking to secure financing faster, a registry building next-generation verification infrastructure, or a government establishing credible REDD+ baselines, Biomass Atlas provides the independent, defensible data that stakeholders demand.

Los clientes de Sylvera también se benefician de herramientas de supervisión posteriores a la emisión, para que puedan hacer un seguimiento de sus inversiones, intervenir cuando sea necesario y mantener la confianza a lo largo del tiempo.

Request access to Biomass Atlas today to learn more about the world's most accurate biomass data, delivered via API in hours, not months.

En conclusión

No todas las estimaciones de biomasa forestal por encima del suelo son iguales.

Esto es importante porque la calidad de los datos conduce a la calidad de los créditos. Cuando compras o inviertes sistemáticamente en créditos de carbono de calidad, evitas multas y te ganas la confianza del público.

Biomass Atlas - Sylvera's revolutionary biomass data product built on $10M+ in proprietary Multi-Scale LiDAR field research - eliminates bias, builds confidence, and drives real climate outcomes. Trusted by governments and recognized as the industry benchmark by registries like Equitable Earth Registry, it's quickly becoming the gold standard for forest biomass estimation.

Get access to Biomass Atlas now to see how accurate, defensible biomass data improves credit quality and accelerates project financing.