自然をベースとしたプロジェクトにおける地上バイオマス推定はどの程度正確か？

多くの企業が気候変動対策に取り組んでいます。しかし、その取り組みは実際に大気中の温室効果ガス（GHG）を除去し、地球温暖化対策につながるのでしょうか？

この疑問が、統合性の高い炭素クレジットの必要性を高めています。

つまり、正確な森林バイオマス推定モデルがなければ、完全性の高い炭素クレジットは保証できないということです。結局のところ、バイオマス推定は、自然ベースのプロジェクトがどれだけの炭素を隔離できるかを予測するのに役立ち、それが炭素クレジットの数を決定するのです。

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.

このことは、企業のバイヤーや投資家にとってどのような意味があるのでしょうか？バイオマスの正確な推定は、より質の高い炭素クレジットを生み出します。

森林の地上部バイオマスの推定精度が炭素市場で重要な理由

バイオマス」とは、木本植物の立ち枯れた乾燥質量のこと。

通常、単位面積あたりの質量（例：メガグラム/ヘクタール：Mg ha-1）で表され、森林生態系が放出・固定する炭素量を決定するために使用されます。

簡単に言えば、バイオマスの推定値を使って、木材に含まれる炭素の物理的貯蔵量を割り出すことができるのです。そしてこの数値を使って、自然ベースのプロジェクトに炭素クレジットを発行することができるのです。

もちろん、森林の地上バイオマスを信頼できる精度で推定できなければ、自然ベースのプロジェクトに対して信頼できる精度で炭素クレジットを発行することもできません。このことは、クレジットの過不足や、低品質のクレジットを購入する企業に対する市場での評判の低下、そしてもちろん、気候変動への好影響の減少など、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。 

アロメトリックモデルと衛星モデルのみの問題点

森林バイオマスを推定する方法は複数あります。より一般的な方法の中には、アロメトリックモデルや衛星モデルのみを使用するものもあります。しかし、これらの方法には本質的に欠陥があります。

ひとつは、アロメトリックモデルや衛星データのみのモデルは、最大4,000本の木の直径、高さ、樹種のデータに依存しているということです。ほとんどのモデルはそれよりもはるかに少ないデータに基づいています。なぜこれが問題なのでしょうか？樹木の正確な推定ができないため、質の低いクレジットにつながるからです。

同様に問題なのは、これらのモデルが大陸間で偏った仮定を適用していることです。例えば、GEDIのトレーニングデータの35%はアメリカとヨーロッパからのものですが、アフリカからのものはわずか12%、東南アジアとオーストラリアからのものはわずか8%しかありません。このようなモデルの精度の問題が、地上部バイオマスの推定を難しくしています。

さらに、GEDIプログラム全体がベースにしているような衛星ライダーは、データポイント密度が非常に低い。これに対して、地上、ドローン、ヘリコプターの技術を使ったSylveraモデリング戦略では、1m2あたりGEDIの30～15,000倍のライダー・データ・ポイントを収集します。 

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.

森林AGB推定の実環境での検証

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

ペルー、ガボン、モザンビークのデータを相互検証したところ、Sylvera地域リモートセンシングデータモデルは、バイオマスを地上真実値の1.3%以内（ペルー）、3%以内（ガボン）、2%以内（モザンビーク）で推定できることがわかりました。同じ地域について、従来のモデルによる推定値は16%（ペルー）、39%（ガボン）、17%（モザンビーク）不正確でした。

SylveraAGB推定モデルは、モザンビークのアフリカの草原において、広く使われているモデルよりも1.5～2.2倍多くの炭素を検出しました。

貧弱なバイオマス推定モデルが市場のコストに

実際、情報不足のモデル・パラメータは、熱帯林バイオマスの推定に不適切な結果をもたらします。

このようなことが起こると、炭素クレジットの発行や価格が不正確になり、買い手の信頼を損なうことになります。誤ったクレジットを発行したプロジェクト開発者が善意であったとしても。

バイオマスの見積もりが甘いと、REDD+、ARR、IFM、その他多くの自然ベースのプロジェクト全体が弱体化し、潜在的な投資家にとって魅力的でなくなります。その結果、実行可能な投資対象が減少し、気候緩和の機会が減少することになります。

ご覧のように、モデルの性能は不可欠です。残念なことに、ほとんどのモデルはこのタスクに対応していません。

自信を持って投資する方法：より良いデータが解き放つもの

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

このため、Sylvera お客様は、より確信を持って調達の決定を下すことができます。信頼性の高いデータを入手できるため、質の高い炭素クレジットを安定的に確保することができるのです。

これは、企業の買い手や投資家にとってさまざまなメリットがあります。ひとつは、自社の排出量をオフセットしたり、プレミアム価格で販売したりするために使用できる、質の高いクレジットを手に入れることができること。2つ目は、購入するクレジットが地球規模の炭素循環を減速させる質の高いプロジェクトによるものであるため、市場での高い評価を維持できることです。そして3つ目は、自分たちの行動が経済的にも理にかなっており、環境も改善しているという安心感です。

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.

Sylvera 顧客は、発行後のモニタリング・ツールも利用できるため、投資状況を把握し、必要に応じて介入し、長期にわたって信頼を維持することができます。

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おわりに

森林の地上部バイオマスの推定はすべて同じではありません。

データの質はクレジットの質につながるため、これは重要です。高品質の炭素クレジットを一貫して購入または投資することで、罰金を回避し、社会からの信頼を得ることができます。

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.

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