最先端の科学で炭素市場の未来を切り開く.
Sylvera、最先端のデータ収集、AI、機械学習を活用し、炭素市場の透明性と標準化を推進することで、森林保全と炭素ファイナンスの連携がより正確でインパクトのあるものになる未来を目指します。
質の高いデータで炭素会計をどう変えるか。
環境モニタリングには学習データの問題があります。
最近の技術革新にもかかわらず、今日、自然の炭素貯留を地球規模で高精度に測定できる人はいません。人工衛星とそれが収集する膨大なデータセットが豊富な気候情報を生み出し、AIの助けを借りれば、記録的なスピードでそれを処理することができます。
しかし、衛星は植生や土壌のような炭素蓄積量を直接測定することはできません。これをうまく行うには、高品質の正確な炭素データに基づいて炭素値を予測するモデルを訓練する必要があります。問題は？このデータが存在しなかったのです。
- データ共有と学術協力
- 継続的な環境モニタリングを可能にするハードウェアの提供
- トレーニング（森林インベントリー、陸域ライダー、地中計測、データ分析）
- 計算リソースとデータ処理
私たちは、森林の地上バイオマスを世界で最も正確に測定するパイオニアです。
それは、炭素蓄積量が著しく過小評価されていること、そして森林の損失と劣化による排出量がこれまで考えられていたよりも大きい可能性があることです。
Sylvera 研究は、3つのスケールのLiDARを使用して500km2にわたって4500億以上のデータポイントを収集するアプローチを開発し、テストしました。
これにより、生物群全体を代表する高品質のトレーニングデータが得られ、大陸の大部分について炭素の遠隔測定に使用することができます。
土壌のための先駆的な方法。
土壌は非常に重要な炭素貯蔵庫ですが、測定コストが高いため、無視されがちです。
土壌有機炭素の測定には、標準的な物理的サンプリングと新しいスキャニング法の両方を組み合わせて使用しています。
Sylvera手法は、拡張性を重視し、既存の手法と比較して土壌炭素予測精度を高め、不確実性を低減する先駆的なものです。
再生農業、森林、泥炭、湿地におけるプロジェクトの評価と最適化などの用途があります。
高度な炭素計測のための3つのスケールのLiDAR
それは、炭素蓄積量が著しく過小評価されていることと、森林の損失と劣化による排出量がこれまで考えられていたよりも大きい可能性があることです。Sylvera研究は、3つのスケールのLiDARを使用して500km2にわたって4500億以上のデータポイントを収集するアプローチを開発し、テストしました。
これにより、バイオーム全体を代表する高品質のトレーニングデータを作成し、大陸の大部分を対象とした炭素の遠隔測定に使用することができます。
世界で最も正確なバイオマスデータがAPIで利用可能に
2000年から現在までの30m解像度のバイオマスおよびキャノピーの高さ。API配信は、1,000万ドル以上のLiDAR研究に裏打ちされた有効なデータで、数ヶ月に及ぶプロットサンプリングに取って代わります。
標準化されたフォーマットによるグローバルなカバレッジは、すべての新規プロジェクトで同じ実証済みの手法を使用することを意味します。新たなフィールドチームやデータパイプラインを必要とせず、地域間を即座に拡大可能
査読を経た科学と第三者による検証は、投資家、監査人、オフテーカーに必要な保証を提供します。次世代レジストリの要件を、義務化される前に満たすことができます。
世界各国の政府機関や学術機関との長期的な関係をお約束します。
各段階において、データから得られる利益を最大化するために、現地の関係者と協力し、政府機関や現地の学術機関に確実にデータを提供しています。これらはすべて、将来的にこの作業を拡大できるようにするためです：
- データ共有と学術協力
- 継続的な環境モニタリングを可能にするハードウェアの提供
- トレーニング（森林インベントリー、陸域ライダー、地中計測、データ分析）
- 計算リソースとデータ処理
- 炭素市場の透明性と正確性の向上
- 投資家のリスク軽減
- 気候変動資金スキームから恩恵を受けるための、管轄区域と政府のより容易なプロセス
- 成果とプロジェクトの収益性の緊密な連携
地図で、私たちがこれまでに行った場所や、次にサンプリングを予定している場所をご覧ください。
インパクト・ケーススタディミオンボ森林地帯で13倍の精度、+>50%の炭素。
2022年、私たちは世界銀行およびモザンビーク政府と 、持続可能な開発のための国家基金のモニタリング・報告・検証ユニットを通じて提携 しました。
私たちは、ミオンボ森林地帯全体の地上炭素蓄積量に関する5万ヘクタールの地図を、マルチスケールライダーと機械学習を用いて作成し、これまでにない精度を 実現しました。
完成したデータ収集は、サッカー場7万面分の スキャンに相当。
私たちの測定システムは、従来の方法論よりも最大13倍も正確な手法に支えられています。これらの手法を用いると、従来のアプローチではサンプリング地域の炭素蓄積量が著しく過小評価されることがわかりました。これは大木（直径40cm以上）で顕著で、大木は調査地域の全木の10％に過ぎないにもかかわらず、炭素蓄積量の50％を占めています。
これらの研究結果は、ザンベジア州の亜熱帯林における最先端のモニタリング・報告・検証（MRV）システムを校正し、これらの森林がこれまで考えられていた以上に炭素貯蔵庫として価値があることを実証するものです。この画期的な研究は、『Communications Earth & Environment』誌にも掲載されました。
ミオンボのケース：どのようにデータを収集しましたか。
6つの1ヘクタールの圃場から地上レーザースキャンを収集し、樹木の構造を葉の1枚1枚まで描写する高密度の点群データを提供。
これらの点群から個々の樹木をセグメント化し、円柱を使って木質構造をモデル化することで、樹木全体の体積推定が可能になりました。
これらのボリュームは、従来のインベントリ測定による樹種情報と組み合わされ、高精度の10m解像度の地上マップが作成されました。
私たちの測定値を拡大するため、キャノピー上空の異なる高さで、2,000ヘクタールの低速飛行データと50,000ヘクタールの高速飛行データを収集しました。
私たちは、キャノピーの高さマップ、地形、森林構造など、さまざまな独立した指標をエアボーンデータから抽出しました...
...そして、機械学習と1ヘクタールの地上バイオマスマップを学習データとして使用し、300ヘクタールの地域6カ所まで推定を拡大し、さらに5万ヘクタールのミオンボ林まで拡大しました。
最後に、ザンベジア州全体を完全にカバーするために、衛星データに独自の機械学習法を適用しました。
研究リーダーをご紹介します。
フィールド・データ・サイエンス部長
Sylveraフィールド・データ・サイエンス・チームを率いるアンドリュー。リモートセンシングの科学者であり、熱帯林の生態学者でもある彼は、森林の構造とバイオマスを測定するライダーベースの手法の開拓に貢献しました。
ソフィアは現地調査の資金調達と規模拡大を担当しています。国連システムにおける人道的アドボカシーとアクションのために、グローバルでオープンソースのデータセットを構築した経験があります。
ミロは、地上ライダーによる地上部バイオマスの推定における不確実性の低減に焦点を当てた博士号を持ち、Sylveraライダーデータを処理しています。生物工学と自然管理の経験があります。
物理地理学の博士号を持ち、リモートセンシング技術を用いた森林炭素動態の分析が主な研究。ESAバイオマス気候変動イニシアチブ（CCI+）、NERC-NCEO炭素循環プログラム、英国宇宙機関の森林2020など、影響力の大きいプロジェクトで共同研究員を担当：陸域・大気・海洋プログラム、英国宇宙機関の森林2020など。
BeisitはSylveraフィールドサイエンスリーダーで、複雑なグローバル生態系における高信頼性炭素データの取得とマルチスケールLiDAR検証（TLS/ALS）を推進しています。15年以上の経験を持ち、複雑で国境を越えたフィールドミッションを指揮し、データの信頼性を確保するために必要なロジスティクスとチームのセキュリティ管理を専門としています。国立サンアントニオ・アバド・デル・クスコ大学（UNSAAC）の生物学者。
当チームが学術文献に貢献した関連出版物をご覧ください。
プロジェクトファイナンスにおいて最も信頼される格付けとパートナーを支えるリサーチ
Sylvera 、衛星データと機械学習を組み合わせた高度なLiDAR技術を使用して、正確な炭素データ測定を行います。アロメトリックモデル（特に大きな樹木のバイオマスを過小評価する可能性がある）に依存する従来の手法とは異なり、Sylvera陸上LiDAR技術は非常に正確なバイオマス推定を提供します。この画期的なアプローチにより、バイアスが取り除かれ、炭素貯留データの精度が向上します。
アロメトリック・モデルは、直径や高さなどの測定値に基づいて樹木のバイオマスを推定します。しかし、それらはしばしば限られたサンプルサイズに基づいています（例えば、Chave 2015モデルは4,004本しか使用していません）。そのため、大きな木が過小評価され、炭素の推定が不正確になります。SylveraLiDAR技術の使用は、これらの制限を排除し、より正確でスケーラブルなソリューションを提供します。
LiDAR（光検出と測距）は、レーザーパルスを使用して森林の詳細な3Dマップを作成します。Sylvera 、1平方メートルあたり最大15万点のデータポイントを収集する陸上LiDARを専門としており、高精度のバイオマス推定を実現します。この方法はアロメトリックモデルに依存せず、森林の炭素蓄積量を推定するための現在入手可能な最も正確なデータを提供します。Sylvera また、衛星やドローンからのマルチスケールLiDARを組み合わせ、広大な土地を高解像度データでカバーしています。
正確な炭素データは、気候変動資金を効果の高いプロジェクトに確実に振り向けるために不可欠です。従来の方法では、炭素蓄積量が過小評価されることが多く、悪質な行為者がシステムを悪用することを許していました。Sylvera高解像度LiDARデータは、気候変動資金が最も効果的な自然ベースの解決策を確実に支援し、炭素市場に対する信頼を高め、投資結果を改善するのに役立つ、透明で正確な炭素測定を提供します。
Sylvera技術は、地上のLiDAR、衛星データ、機械学習を組み合わせることで、高い拡張性を実現しています。2022年、Sylvera ミオンボ森林地帯の50,000ヘクタールの地上バイオマスマップを作成し、生態系全体にわたる測定が可能であることを実証しました。このスケーラビリティにより、Sylvera 世界中の政府、投資家、プロジェクト開発者に管轄地域全体の炭素データを提供することができます。
限られたサンプルサイズに基づき、大木を過小評価する可能性のある従来のアロメトリックモデルとは異なり、Sylvera陸上LiDAR技術は、独立した、公平な森林バイオマスの推定を提供します。より高い解像度でデータを取得するため、より正確な炭素推定が可能になり、これは正確な炭素市場報告や森林保全戦略にとって極めて重要です。
機械学習によって、Sylvera LiDARや衛星観測によって収集された膨大な量のデータを処理することができます。データのパターンを分析することで、機械学習モデルはバイオマス推定を精緻化し、炭素データの精度を長期的に向上させることができます。この高度な技術により、Sylveraソリューションは正確なだけでなく、広い地域にわたって拡張可能です。
Sylvera 、炭素市場の透明性を確保する高品質の炭素データを提供しています。このデータは、政府、投資家、プロジェクト開発者が森林保全の取り組みについて十分な情報を得た上で意思決定を行うために不可欠なものです。Sylveraアプローチは、正確で管轄地域全体の炭素推定値を提供することで、自然ベースのソリューションが必要な資金と支援を受けることを可能にします。
グローバル・カーボン・マッピング・プロジェクトは、世界中の森林の正確で大規模な炭素データを作成するためのSylveraイニシアチブです。マルチスケールLiDARを使用して、Sylvera モザンビークの50,000ヘクタールの地上バイオマスマップを作成し、管轄地域全体の炭素モニタリングの新しい基準を設定しました。このプロジェクトは、Sylvera技術がいかに地球規模での炭素計測に革命をもたらし、あらゆるレベルでの気候変動対策を支援できるかを示すものです。
SylveraLiDARベースの技術が提供するような正確な炭素データは、気候変動資金が最も大きな影響を与えるプロジェクトに向けられることを保証します。炭素測定におけるバイアスを排除することで、Sylvera 投資家が本当に炭素隔離に貢献しているプロジェクトを特定できるよう支援し、より多くの資金を自然ベースのソリューションに向かわせます。これにより、炭素市場の透明性が向上し、投資家の信頼が高まり、世界的な気候変動目標を支援します。
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