ライダーフォレストマッピングとアロメトリー：森林管理の信頼性は？

アロメトリック方程式は長い間、森林炭素測定の基幹となってきました。しかし、限られた地上プロットと地域的な一般論に依存しているため、不確実性が生じています。 

ライダーによる森林マッピングは、衛星から地上スキャンまで、樹木の属性を直接、かつスケールで測定します。そのため、より優れた空間カバー率と再現性が得られます。しかし、アロメトリーの校正と検証にライダーシステムを使用し、両方の方法を併用することで、最良の結果が得られます。

このハイブリッド・アプローチにより、最新のカーボン・インテリジェンスが強化され、すべてのステークホルダーにとって、透明性、正確性、カーボンクレジット 品質に対する信頼性が向上します。

なぜこの議論が炭素の信頼性にとって重要なのか

森林炭素プロジェクトはバイオマス測定に依存しています。この測定が間違っていると、エラーが連鎖し、クレジット量、価格設定、市場の整合性に問題が生じます。

歴史的には、アロメトリーがこの分野を支配していました。小規模なフィールド・プロットから地域ごとの方程式を導き出し、それを広大なランドスケープに外挿しました。このアプローチは炭素市場が生まれたばかりの頃には有効でしたが、 投資の規模が拡大し、監視の目が厳しくなるにつれ、測定の不確実性が大きな障害となっています。

ライダーは、従来の方法では難しかった空間的な精度と再現性をもたらします。森林マッピングのためのライダーデータは、プロジェクトエリアのごく一部を測定する代わりに、ランドスケープ全体をカバーします。また、劣化を検出し、再成長を追跡し、現場チームが見逃す可能性のある撹乱を明らかにします。しかし、ライダーは銀の弾丸ではありません。

これらの手法の選択は、測定の不確実性、永続性リスク、プロジェ クトの評価結果に影響します。このため、独立した測定の完全性は信頼できる森林炭素市場の礎石です。これがなければ、買い手はその購入を信用することができません。

バイオマスアトラスは、独自のマルチスケールLiDARフィールドデータと高度なモデリングを組み合わせ、すべての市場参加者が利用できるバイオマスインテリジェンスを提供します。

アロメトリー101-古典的だが限定的なアプローチ

アロメトリーは、実際の乾燥質量と直径、高さ、樹種などの測定可能な属性との間の経験的関係を用いて樹木のバイオマスを推定します。

科学者たちは、破壊的サンプリング、つまり木を伐採して重さを量り、物理的寸法とバイオマスを結びつける回帰モデルを構築することによって、これらの方程式を開発しました。

典型的なワークフローは単純で、フィールドチームが直径と樹高を測定し、樹種を特定し、適切な回帰式を適用し、プロットからスタンド、ランドスケープへと結果を集約します。よく研究された樹種を使った小規模なプロジェクトでは、この方法は十分に機能します。シンプルで比較的低コストであり、数十年にわたる森林研究に基づくものです。

しかし、アロメトリーには大きな限界があります。サンプルサイズが小さいと、地域的な偏りが生じます。プロットがより広い範囲を代表するものでない場合、外挿誤差が忍び寄ります。また、人的ミスのリスクもあります。科学者が木の計測を誤れば、方程式全体が狂ってしまうのです。さらに、アロメトリーは森林の劣化や撹乱を検出するのに苦労します。

よく研究された森林を超えると、不確実性はさらに高まります。樹種の多様性が高く、キャリブレーショ ンデータが乏しい熱帯林では、アロメトリック推定値の 不確実性の幅は±20～60%にもなります。これは、10万 炭素クレジットを主張するプロジェクトが、実際には40,000 炭素クレジットしか生産していない場合と、160,000炭素クレジットも生産している場合の違いです。

バイオマスアトラスは、これらの限界を克服するために特別に設計されました。限られた破壊的サンプリングから作られたアロメトリック方程式に頼るのではなく、ムリスケール・ライダーを使用して樹木の体積とバイオマスを直接測定し、アロメトリック手法の15～30%に比べ、樹木レベルの誤差3%の精度を達成しました。

ライダーによる森林マッピング-現代の革命

光検出と測距(ライダー)技術は、放射されたレーザーパルスを使用して、3D森林構造を驚くべき精度で測定します。

まず、ライダーセンサーが森林の樹冠、枝、地面に跳ね返る高速パルスを照射します。その後、ライダーシステムはリターンタイムに基づいて距離を計算し、それを使ってキャノピーの高さをとらえ、植生密度を評価する詳細なライダーポイントクラウドを構築します。

林業分野に適用できるライダーシステムは複数あります：

• 地上ライダー技術は、校正のために樹木レベルのスキャンを提供し、個々の樹木を正確に測定します。これにより、科学者はバイオマスをより正確に推定することができます。
• 航空機から地域の樹冠構造をマッピングするエアボーンレーザースキャン。より広い範囲を短時間で測定できますが、精度は劣ります。
• GEDIやICESat-2のようなプラットフォームからの衛星画像は、全球をカバーしています。ただし、これらの画像は解像度が低いことが多いことに注意が必要です。

バイオマスアトラスは、独自のマルチスケールLiDAR（MSL）手法で3つのライダーアプローチをすべて使用しています：

• 地上レーザースキャン（TLS）：樹木の体積とバイオマスの直接測定による個々の樹木の3D陽解法モデリング-アロメトリック方程式は不要
• UAVレーザースキャニングサブメーター精度を維持しながら、TLS計測を数万ヘクタールに拡大
• 空中レーザースキャン（ALS）：調査レベルの精度で壁一面をカバー

このマルチスケールアプローチは、地上測定の精度とプロジェクトスケールの分析に必要なカバレッジを兼ね備えています。

ライダーフォレストマッピングプロセスは、生データを実用的な洞察に変換します。レーザーパルスが森林キャノピーに当たって反射し、3D構造を明らかにする点群データが作成されます。アルゴリズムはこれらの測定値をデジタル標高モデルとバイオマス推定量に変換します。その結果、森林生態系全体にわたって、客観的で再現性があり、スケーラブルなデータが得られます。

ライダーは劣化を検出し、択伐を捕捉し、再生パターンを分析することができます。レーダーや光学衛星画像と統合すれば、景観スケールでの継続的なモニタリングが可能になります。特に森林火災の管理には欠かせないツールです。

しかし、ライダーは完璧ではありません。構造をバイオマス推定量に変換するには、通常アロメトリーによる校正データが必要です。密集した下層部や険しい地形では、データ収集が困難になることもあります。また、1ヘクタールあたりのコストは規模が大きくなるほど下がりますが、初期費用はかなりのものになります。

バイオマスアトラスは、熱帯NBSプロジェクト地域の80%に相当する多様な地域で収集された4,500億以上のデータポイントというスケールのキャリブレーションデータを提供することで、これらの課題に対応しています。このような地域の多様性により、異なる森林タイプ、地形条件、生態学的状況においてもモデルが確実に機能することが保証されます。

信頼性の比較-データの精度、森林構造のカバレッジ、不確実性のリスク

ハイブリッド・モデル-2つの交差点

ライダーとアロメトリーの議論は的外れです。ライダーとアロメトリーは競合する技術ではありません。ライダーとアロメトリーは互いに補完し合う技術であり、成功するためにはお互いが必要なのです。

アロメトリーは、異なる樹種の木材密度やその他の重要な詳細を考慮し、ライダーリターンの樹種固有のキャリブレーションを提供します。ライダーはアロメトリーモデルに空間的なスケーリングと再現性を提供し、ランドスケープ全体にわたって正確なデータを拡張します。

アロメトリック・プロットを組み合わせることで、ライダーから得られた体積が固定され、質量モデルが可能になります。一方、ライダーは劣化、森林火災、再成長などの時間的変化を検出します。アロメトリーとライダーを組み合わせることで、特に樹木の成長を追跡する繰り返しスキャンで不確実性が減少します。

バイオマスアトラスは、このハイブリッドアプローチを完全に実現したものです。私たちは、独自の地上レーザースキャン・データ（樹木レベルでのアロメトリック仮定を排除）とUAVおよび空中レーザースキャンを統合し、このマルチスケールLiDARの基盤と衛星画像および機械学習を融合させることで、プロジェクト全体で検証された地上バイオマスおよび炭素ストックの推定値を作成します。

朗報：バイオマスアトラスは、プロジェクト開発者、レジストリ、政府、投資家など、すべての市場参加者が利用できるようになりました。

ライダーデータ取得によるカーボンクレジット 計測の改善方法

信頼性の高いバイオマス測定は、信頼性の高い炭素蓄積量のベースラインとデルタにつながります。

さらに、MRVシステムの改善は市場価値にもつながります。結局のところ、不確実性を低減すれば、保守的なレジストリのバッファーを縮小し、より多くのクレジットを生み出すことができます。

透明性の向上も同様に重要です。点群データから作成されたデジタル3D森林マップは、PDFの現地レポートよりも重みがあります。バイヤーは主張を確認できます。監査人は矛盾を発見できます。また、サンプリングされた一部だけでなく、樹木全体が見えるようになります。

ライダーはまた、部分的な収穫であっても、不正、漏れ、劣化の検出を可能にします。数十万ヘクタールに及ぶプロジェクトでは、衛星ベースのモニタリングと空中レーザースキャンや移動式ライダー調査を組み合わせることで、強力な検証システムを構築できます。

ケースの比較同じ森林、2つの方法

100,000ヘクタールの熱帯地域でのプロジェクトを考えてみましょう。アロメトリーだけで、チームは50ヘクタール-面積の0.05%をサンプリングするかもしれません。その限られたデータでは、見積もりは±50%の不確実性で1ヘクタールあたり180tCO₂eかもしれません。つまり、実際の値は1ヘクタールあたり90～270tCO₂eの範囲になる可能性があります。

250,000ヘクタール以上の地上レーザースキャニングプロットと校正されたマルチスケールLiDARを組み合わせたBiomass Atlasをご紹介します。推定値は、±9%の不確実性で190 tCO₂e per hectareになります。範囲は1ヘクタール当たり173-207tCO₂eに狭まります。これは確実性が41％向上したことになり、信頼性が高まり、リスク・バッファが小さくなります。

お分かりのように、正確な 地上バイオマスの見積もりは、プロジェクトの経済性に影響を与えます。より確実であることは、より多くのクレジット、より良い価格、より強い投資家の信頼を意味します。繰り返しスキャンすることでより高い精度で変化を追跡できるため、時間の経過とともに改善されていきます。

そして重要なことは、Biomass Atlasはこの精度をAPIを通じて数時間で提供するということです。このスピードの優位性により、開発者は検証のマイルストーンをより早く達成し、クレジットをより早く市場に投入することができます。

未来：AI＋ライダー＋フィールドデータの融合

機械学習モデルが森林マッピングの限界を押し広げます。

例えば、ディープラーニング・アルゴリズムは、ライダー点群データをレーダー、光学衛星画像、プロットデータと融合させ、連続バイオマスマップを生成することができます。疎なサンプルから外挿する代わりに、これらのシステムは複数のデータソースとグランドトゥルース間の点を結びつけます。

リアルタイムのモニタリングも可能になりつつあります。GEDIの追跡ミッションやレーダーSARコンステレーションは、頻繁な再訪問を可能にします。膨大なデータセットを効率的に処理できるAIと組み合わせれば、炭素観測可能なプラットフォームのビジョンが明らかになります。

Sylvera目標は、スケーラブルで検証可能な機械学習によるカーボン・インテリジェンスを構築し、企業のバイヤーや投資家がより適切な炭素に関する意思決定を行えるようにすることです。バイオマスアトラスは、マルチスケールLiDARデータと衛星画像、機械学習モデルを組み合わせることで、すでにこれらの技術を活用しています。

バイヤーとESGチームへの影響

カーボンクレジット バイヤーにとって、精度はリスク調整後の価格設定に直接影響します。クレジットの不確実性が±50%ではなく±9%であることが分かれば、より自信を持って投資することができます。

ESGチームにもメリットがあります。どのような利点があるのでしょうか。ESGチームは、気候変動に関するコミットメントを擁護し、過大記載に関連するコンプライアンス上の問題を回避するために、信頼できる測定を使用することができます。

バイオマスアトラスは、独立した実証可能なバイオマスデータを提供することで、ESGチームは監査人に対し、林業クレジットの購入が最も正確なデータ、つまり専門家の査読を受け、政府から信頼され、透明性をもって不確実性を定量化したデータに裏打ちされたものであることを証明することができます。

投資家にとって、正確なデータは、登録簿の推定値ではなく、実際のデータに基づいて森林プロジェクトを評価することを可能にします。言い換えれば、投資家は他の資産を評価するのと同じように、実際の炭素蓄積量や経年変化に関する透明で検証可能な詳細を用いて、森林プロジェクトを評価することができるのです。

バイオマスアトラスは、投資家がプロジェクト開発者の主張だけに頼るのではなく、直接照会できるAPIアクセス可能なデータを通じて、この透明性を提供します。

正しい森林マッピング

アロメトリーは森林炭素科学の基礎を築きました。現在も樹種ごとの較正と地上真実の検証には欠かせません。しかし、森林構造をマッピングするライダーはデータの質を高め、森林炭素を測定可能にし、透明性を高め、現代の炭素市場のためにスケーラブルにします。

最も信頼性の高いアプローチは、ロバストなアロメトリーによって校正されたライダーというハイブリッドなものです。これは、伝統的な手法の生態学的根拠と現代技術の空間精度を組み合わせたものです。

バイオマスアトラスは、このハイブリッドなアプローチをかつてない規模で運用します。独立した検証を求めるプロジェクト開発者、次世代インフラを構築するレジストリ、信頼できるベースラインを確立する政府、デューデリジェンスを行う投資家など、バイオマスアトラスは不確実性を確信に変えます。

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