「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。
Sylveraの無料デモを予約して、調達機能やレポーティング機能を体験しましょう。
Sylvera 、世界銀行の新しい報告書「デジタル監視・報告・検証システムと将来の炭素市場におけるその応用」に貢献しました。この報告書では、6つのケーススタディをもとに、排出量の定量化からデータの調整まで、炭素市場が直面する課題に対する新たな技術的解決策について考察しています。また、政策や規制がこの技術革新をどのようにサポートできるかを探っています。
Sylveraケーススタディ(43-47ページ)では、私たちが革新的な 技術を駆使して、森林バイオマスと炭素をかつてない広さと精度でマッ ピングする方法について詳しく説明しています。また、このデータを私たちのカーボンクレジット 格付けや、管轄地域の森林クレジットのサポートなど、より広範な新しい気候変動対策にどのように活用しているかについても説明しています。
Sylvera森林モニタリング・アプローチに革命をもたらした3つの技術を紹介：
1.リモートセンシング
私たちは、人工衛星からの光学データと国際宇宙ステーションに搭載された地球生態系動態調査LiDAR装置からの地形測距データを含むマルチスペクトル衛星データを使用しています。データは校正され、アーティファクトを減らし、各地域の鮮明な画像を得るために前処理されます。
2.ディープラーニング
ディープラーニング・モデルは、光学衛星画像を解釈し、現地の森林の定義を考慮した「森林／非森林」の2値マスクを適用します。これらのモデルは、プロジェクト地域、参照地域、漏出地域の森林被覆を経時的に追跡するために使用することができます。
3.マルチスケールライダー
衛星データから信頼性の高いピクセル単位の地上バイオマス値を推測するには、機械学習モデルを較正するための正確な地上データが必要です。Sylvera 、マルチレベルのLiDARスキャンと樹木のボリュームモデリングを使用してバイオマスデータを収集します。地上LiDARスキャンは、サンプルプロット全体の植生をミリメートル単位で詳細にマッピングし、1平方メートルあたり約40万点のデータポイントを収集します。これは、ドローンに搭載された無人航空機ベースのLiDARを使用して拡大され、低速飛行と高速飛行の構成で1,000ヘクタール、50,000ヘクタール以上をスキャンします。
炭素市場の拡大にはD-MRVが不可欠
これは炭素市場にとって重要なポイントであり、前例のない需要と監視の目が厳しくなっています。D-MRVは、より多くの炭素クレジットの供給源を解き放ち、世界中で必要とされている気候変動資金を提供する可能性を秘めています。また、D-MRVは透明性と完全性を高め、市場参加者が炭素市場への投資が気候変動に真のプラスの影響を与えていることを確信できるようにします。このようなプロジェクトに参加することで、炭素市場におけるD-MRVの認知度を高め、ネット・ゼロの世界に向けた進展を加速させたいと考えています。
