Qual a precisão das estimativas de biomassa acima do solo em projetos baseados na natureza?

Muitas empresas adotaram iniciativas de mudança climática. Mas será que essas iniciativas realmente removem os gases de efeito estufa (GEEs) da atmosfera e combatem o aquecimento global?

Essa questão impulsionou a necessidade de créditos de carbono de alta integridade.

O fato é que não é possível garantir créditos de carbono de alta integridade sem modelos precisos de estimativa de biomassa florestal. Afinal de contas, as estimativas de biomassa ajudam a prever a quantidade de carbono que um projeto baseado na natureza pode sequestrar, o que determina o número de créditos de carbono que ele gera.

Unfortunately, conventional biomass estimation methods, such as allometry and GEDI, fall short. That's why Sylvera developed Biomass Atlas - an innovative approach that uses proprietary multi-scale lidar data collected across 250,000+ hectares with deep ground-truthing. This leads to more accurate estimations in terms of aboveground biomass.

O que tudo isso significa para você, comprador ou investidor corporativo? Estimativas precisas de biomassa produzem créditos de carbono de maior qualidade, que têm importantes implicações financeiras e de mercado.

Por que a precisão da estimativa da biomassa florestal acima do solo é importante nos mercados de carbono

O termo"biomassa" refere-se à massa seca em pé, também conhecida como matéria morta, de plantas lenhosas.

Geralmente é expresso como uma massa por unidade de área (por exemplo, megagramas por hectare: Mg ha-1) e é usado para determinar a quantidade de carbono liberada e sequestrada pelos ecossistemas florestais.

Simplificando, podemos usar estimativas de biomassa para determinar o armazenamento físico de carbono na madeira. Em seguida, podemos usar esse valor para emitir créditos de carbono para projetos baseados na natureza.

Obviamente, se não pudermos estimar a biomassa florestal acima do solo com precisão confiável, também não poderemos emitir créditos de carbono para projetos baseados na natureza com precisão confiável. Isso pode levar a vários problemas, como excesso ou falta de créditos, má reputação no mercado para as empresas que compram créditos de baixa qualidade e, é claro, um provável impacto climático menos positivo. 

O problema com modelos alométricos e somente de satélite

Há várias maneiras de estimar a biomassa florestal. Alguns dos métodos mais populares usam modelos alométricos e/ou somente de satélite. Mas esses métodos são inerentemente falhos.

Por um lado, os modelos alométricos e somente de satélite se baseiam em dados de diâmetro, altura e espécie de no máximo 4.000 árvores. A maioria dos modelos é construída com muito menos. Por que isso é um problema? Porque não fornece uma estimativa precisa das árvores, o que leva a créditos de baixa qualidade.

Igualmente problemático, esses modelos aplicam suposições tendenciosas em todos os continentes. Por exemplo, 35% dos dados de treinamento do GEDI vêm dos EUA e da Europa, mas apenas 12% vêm da África e apenas 8% do Sudeste Asiático e da Austrália. Esses problemas de precisão do modelo dificultam a estimativa da biomassa acima do solo.

Além disso, o satélite lidar, como é a base de todo o programa GEDI, tem uma densidade de pontos de dados muito baixa. Para efeito de comparação, a estratégia de modelagem da Sylvera, que usa tecnologia terrestre, de drones e helicópteros, coleta de 30 a 15.000 vezes mais pontos de dados lidar por m2 do que o GEDI. 

Biomass Atlas: Multi-scale lidar and real-world ground truthing

Sylvera's answer to these challenges is Biomass Atlas - the world's most accurate biomass data product, built on over $10 million in proprietary Multi-Scale LiDAR (MSL) field campaigns.

Unlike traditional methods, Biomass Atlas is not trained on satellite-only or third-party data. Our expert teams field-collected MSL data across 250,000+ hectares on 5 continents using three complementary lidar techniques:

- Terrestrial Laser Scanning (TLS): 3D-explicit modeling of individual trees at 1-hectare plots, with direct measurement of tree volume and biomass—no allometric equations required

- UAV Laser Scanning: RIEGL VUX-120 kinematic scanning at 100m altitude that upscales TLS measurements to tens of thousands of hectares while maintaining sub-meter accuracy

- Airborne Laser Scanning (ALS): Same system on helicopter at 160m altitude, providing wall-to-wall reference data at survey-grade accuracy

This approach has been validated through peer review and represents a fundamentally different methodology from legacy systems.

Where legacy models measure a maximum of 4,000 trees across 960 hectares, Biomass Atlas contains data from over 25,000 trees resulting in 450B+ highly valuable data points. The Sylvera database contains 150,000 datapoints per m2, while allometry databases only have three (height, diameter, and weight.)

The technology we use to scan trees is six times more accurate than the technology used by allometric and satellite-only models. And crucially, Biomass Atlas delivers:

- 30m resolution biomass and canopy height data

- Complete temporal coverage from 2000-present

- Annual updates (with quarterly updates starting Q1 2026)- Uncertainty estimates for every pixel

- Global wall-to-wall coverage across all forested regions

- Fast API delivery—data in hours, not months

Biomass Atlas has collected data from 80% of all NBS geographies across Africa, Latin America, Southeast Asia, and Australia, giving us an incredible foundation for accurate forest structure and aboveground biomass estimations.

Validação no mundo real da estimativa de AGB florestal

So, how does this biomass data translate to real-world scenarios?

Ao fazer a validação cruzada de dados no Peru, Gabão e Moçambique, nossa equipe descobriu que o modelo regional de dados de sensoriamento remoto da Sylvera foi capaz de estimar a biomassa dentro de 1,3% (Peru), 3% (Gabão) e 2% (Moçambique) do valor real. Para essas mesmas áreas, as estimativas do modelo tradicional eram imprecisas em 16% (Peru), 39% (Gabão) e 17% (Moçambique).

O modelo de estimativa de AGB da Sylvera coletou de 1,5 a 2,2 vezes mais carbono nas pastagens africanas de Moçambique do que os modelos amplamente utilizados sugerem, sobre os quais você pode ler mais neste estudo sobre Miombo Woodlands.

Modelos ruins de estimativa de biomassa custam caro ao mercado

A verdade é que parâmetros de modelos mal informados levam a estimativas ruins de biomassa de florestas tropicais.

Quando isso acontece, os créditos de carbono são emitidos e precificados incorretamente, o que prejudica a confiança do comprador. Mesmo que os desenvolvedores de projetos que emitiram os projetos com créditos incorretos tivessem boas intenções.

Com o passar do tempo, estimativas ruins de biomassa prejudicam toda a categoria de projetos baseados na natureza, que inclui REDD+, ARR, IFM e muitos outros, tornando-os menos atraentes para os possíveis investidores. Isso diminui o conjunto de investimentos viáveis e reduz as oportunidades de mitigação do clima.

Como você pode ver, o desempenho do modelo é essencial. Infelizmente, a maioria dos modelos não está à altura da tarefa.

Como investir com confiança: o que dados melhores revelam

Biomass Atlas estimates aboveground biomass with greater accuracy than any other model on the market.

Por isso, os clientes da Sylvera podem tomar decisões de aquisição mais confiantes. Afinal de contas, eles têm acesso a dados confiáveis, que podem ser usados para garantir créditos de carbono de qualidade de forma consistente.

Isso beneficia os compradores e investidores corporativos de várias maneiras. Primeiro, eles obtêm créditos de qualidade que podem usar para compensar suas próprias emissões ou vender com um prêmio. Segundo, elas mantêm uma boa reputação no mercado porque os créditos que compram são provenientes de projetos de qualidade que desaceleram o ciclo global de carbono. E a terceira é a tranquilidade de saber que suas ações fazem sentido do ponto de vista financeiro e melhoram o meio ambiente.

Whether you're a project developer seeking to secure financing faster, a registry building next-generation verification infrastructure, or a government establishing credible REDD+ baselines, Biomass Atlas provides the independent, defensible data that stakeholders demand.

Os clientes da Sylvera também se beneficiam das ferramentas de monitoramento pós-emissão, para que possam acompanhar seus investimentos, intervir quando necessário e manter a confiança ao longo do tempo.

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Em conclusão

Nem todas as estimativas de biomassa florestal acima do solo são iguais.

Isso é importante porque a qualidade dos dados leva à qualidade do crédito. Quando você compra ou investe consistentemente em créditos de carbono de qualidade, você evita multas e ganha a confiança do público.

Biomass Atlas - Sylvera's revolutionary biomass data product built on $10M+ in proprietary Multi-Scale LiDAR field research - eliminates bias, builds confidence, and drives real climate outcomes. Trusted by governments and recognized as the industry benchmark by registries like Equitable Earth Registry, it's quickly becoming the gold standard for forest biomass estimation.

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