「私たちは長年にわたり、信頼できる格付けの提供に注力し、現地データチームへの投資を重ねてきました。これにより当社の格付けの正確性は確保されていますが、購入者が検討している数千のプロジェクトにわたるスケールを実現することはできません。」
カーボンクレジット調達の最新動向について詳しくは、当社の記事「Key Takeaways for 2025」をご覧ください。調達戦略を改善するための、データに基づく5つのヒントをご紹介しています。
加えて：Connect to Supplyをご利用のお客様は、Sylveraのその他のツールもご利用いただけます。プロジェクトの格付け確認や強みの評価、高品質なカーボンクレジットの調達に加え、プロジェクトの進捗状況のモニタリング（特に発行前段階で投資している場合）も可能です。
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Sylvera フィールド・サイエンティスト、アシュレイ・パーソンズが説明します...
前回、私とチームからご連絡を差し上げたとき、私たちはガボンの熱帯林から地上レーザースキャニングデータを収集し、地上の森林構造をマッピングしていました。前回のブログはこちら。
今日、私たちのチームはオックスフォードシャーの古代林であり、特別科学保護区でもあるワイサム・ウッズで活動しています。今回初めて、無人航空機（UAV）による自動飛行を実施し、上空から森林構造に関する高品質なデータを収集し、樹木の高さや幹の直径など地上バイオマス（AGB）と相関する主要パラメータを取得しました。
ワイサムの森は、私たちの新しい観測装置の試験飛行を実施するのに最適な拠点であり、UCLA、NASA-JPL、ロンドン大学の研究者たちとともにSylvera研究プログラムの次の段階としてペルーに向かう前に、この新しい技術を実用化することができます。
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私たちはUAV飛行の主要な要素を実験し、最新鋭の航空レーザースキャナーが捉えるさまざまな3Dポイントクラウドを評価しています。これらのスキャンによって森林の複雑な3D構造を作成することができますが、パラメータによって収集するデータの種類が変わります。トレードオフの関係にあるので、適切なバランスを見つける必要があります。熱帯雨林の何千ヘクタールもの森林をスキャンする際に、収集するデータの質と量を最大化できるよう、今この問題を解決することが重要です。
これらのUAVスキャンは、地上で取得した森林構造に関するデータを使って校正されます。このように空間スケールを超えて収集されたライダー計測を組み合わせる独自の方法により、衛星データとのギャップを埋め、前例のない精度で独自の地域スケールAGBマップを作成することができます。当社の機械学習エンジニアは、これらのマップを使用してSylveraMLモデルを訓練し、衛星データを使用して世界の森林のAGBの状態と変化を推測できるようにします。
この作業の結果、Sylvera 世界の林業ベースのカーボン・オフセット・プロジェクトの影響をこれまで以上に正確に追跡できるようになります。プロジェクトの設計とコベネフィットの影響を評価するSylvera特注の方法論と組み合わせることで、購入者はオフセットに対して、これまで不可能だった新たなレベルの信頼を得ることができるようになります。
次回は、ペルーのタンボパタにいる私たちのフィールドチームからのアップデートをお楽しみに。アマゾンの熱帯雨林で調査を続ける予定です。
