「長年にわたり、私たちはフィールドデータチームに多大な投資をしてきました。これによって格付け正確性は確保されましたが、バイヤーが検討している何千ものプロジェクトにまたがるスケールは確保できませんでした。"
炭素クレジット調達の動向については、「2025年に向けての重要なポイント」の記事をご覧ください。貴社の調達戦略を改善するための、データに裏打ちされた5つのヒントをご紹介します。
もう一つ、Connect to Supplyのお客様は、Sylveraの他のツールにもアクセスできます。つまり、プロジェクトの評価を簡単に確認し、個々のプロジェクトの強みを評価し、質の高い炭素クレジットを調達し、プロジェクトの活動をモニターすることもできます（特に発行前の段階で投資した場合）。
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シルヴェラのフィールド・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シルベラ主導の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、今この問題を解決しておくことが重要です。
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シルベラのML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、シルベラは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シルベラの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。
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