Mapeamento florestal por Lidar versus alometria: O que é mais confiável para o gerenciamento florestal?

As equações alométricas são, há muito tempo, a espinha dorsal da medição do carbono florestal. No entanto, elas dependem de parcelas de solo limitadas e de generalizações regionais que introduzem incertezas. 

O mapeamento florestal por Lidar, de satélites a varreduras terrestres, mede os atributos das árvores diretamente e em escala. Dessa forma, ele oferece melhor cobertura espacial e repetibilidade. Mas os melhores resultados surgem quando os dois métodos trabalham juntos, usando sistemas lidar para calibrar e validar a alometria.

Essa abordagem híbrida potencializa a inteligência moderna de carbono, melhorando a transparência, a precisão e a confiança na qualidade do crédito de carbono para todas as partes interessadas.

Por que esse debate é importante para a credibilidade do carbono

Os projetos de carbono florestal dependem da medição da biomassa. Quando essas medições estão erradas, os erros ocorrem em cascata e criam problemas de volume de crédito, preços e integridade do mercado.

Historicamente, a alometria dominava o campo. Pequenas parcelas de campo alimentavam equações regionais, que eram então extrapoladas para vastas paisagens. Essa abordagem funcionava quando os mercados de carbono eram novos, mas à medida que o investimento aumenta e o escrutínio se intensifica, a incerteza da medição se torna uma responsabilidade.

O Lidar introduz precisão espacial e repetibilidade que os métodos tradicionais têm dificuldade de igualar. Em vez de medir uma fração da área do projeto, os dados lidar para mapeamento florestal abrangem paisagens inteiras. Também detectam a degradação, rastreiam a rebrota e revelam distúrbios que as equipes de campo poderiam não perceber. Mas o lidar não é uma bala de prata - ele ainda requer calibração a partir de dados de verdade no solo.

A escolha entre esses métodos afeta a incerteza da medição, o risco de permanência e os resultados da classificação do projeto. Por esse motivo, a integridade da medição independente é a base dos mercados de carbono florestal confiáveis. Sem ela, os compradores não podem confiar em suas compras.

O Biomass Atlas operacionaliza essa abordagem híbrida em uma escala sem precedentes, combinando dados de campo LiDAR em várias escalas com modelagem avançada para fornecer inteligência de biomassa acessível que todos os participantes do mercado podem usar.

Alometria 101 - A abordagem clássica, porém limitada

A alometria estima a biomassa da árvore usando relações empíricas entre a massa seca real e atributos mensuráveis, como diâmetro, altura e espécie de árvore.

Os cientistas desenvolveram essas equações por meio de amostragem destrutiva, ou seja, cortando árvores, pesando-as e criando modelos de regressão que conectam as dimensões físicas à biomassa.

O fluxo de trabalho típico é simples: as equipes de campo medem o diâmetro e a altura das árvores, identificam as espécies, aplicam a equação de regressão apropriada e, em seguida, agregam os resultados do lote, do talhão e da paisagem. Para projetos pequenos com espécies de árvores bem estudadas, essa abordagem funciona razoavelmente bem. É simples, de custo relativamente baixo e fundamentada em décadas de pesquisa florestal.

Mas a alometria tem limitações significativas. Pequenos tamanhos de amostra criam uma tendência regional. Quando as parcelas não são representativas do cenário mais amplo, ocorrem erros de extrapolação. Há também o risco de erro humano. Se um cientista mede uma árvore de forma errônea, toda a equação é alterada. Além disso, a alometria tem dificuldade para detectar degradação ou distúrbios nas florestas.

A incerteza aumenta quando você vai além das florestas bem estudadas. Nas florestas tropicais, onde a diversidade de espécies de árvores é alta e os dados de calibração são escassos, as estimativas alométricas podem ter faixas de incerteza de ±20-60%. Essa é a diferença entre um projeto que reivindica 100.000 créditos de carbono quando, na verdade, produziu apenas 40.000, ou até 160.000.

O Biomass Atlas foi projetado especificamente para superar essas limitações. Em vez de se basear em equações alométricas criadas a partir de uma amostragem destrutiva limitada, ele usa o Muli-Scale Lidar para medir diretamente o volume e a biomassa das árvores, alcançando uma precisão de 3% de erro em nível de árvore, em comparação com 15 a 30% dos métodos alométricos.

Mapeamento florestal com Lidar - a revolução moderna

A tecnologia Light Detection and Ranging (lidar) usa pulsos de laser emitidos para medir a estrutura 3D da floresta com precisão notável.

Primeiro, um sensor lidar emite pulsos rápidos que ricocheteiam no dossel da floresta, nos galhos e no solo. Em seguida, o sistema lidar calcula a distância com base no tempo de retorno, que é usado para criar nuvens de pontos lidar detalhadas que capturam a altura do dossel e avaliam a densidade da vegetação.

Há vários sistemas lidar que podem ser aplicados ao setor florestal:

• A tecnologia lidar terrestre fornece varreduras em nível de árvore para calibração, medindo árvores individuais com precisão. Isso permite que os cientistas estimem melhor a biomassa.
• O escaneamento a laser aerotransportado mapeia a estrutura do dossel regional a partir de aeronaves. Isso permite que os cientistas meçam faixas maiores de terra em menos tempo, mas não é tão preciso.
• As imagens de satélite de plataformas como GEDI e ICESat-2 oferecem cobertura global. Embora deva ser observado que essas imagens geralmente têm resolução mais baixa.

O Biomass Atlas usa as três abordagens lidar em sua metodologia proprietária Multi-Scale LiDAR (MSL):

• Escaneamento a laser terrestre (TLS): Modelagem explícita em 3D de árvores individuais com medição direta do volume e da biomassa da árvore - sem necessidade de equações alométricas
• Escaneamento a laser por VANT: Aumenta a escala das medições de TLS para dezenas de milhares de hectares, mantendo a precisão submilimétrica
• Escaneamento a laser aerotransportado (ALS): Cobertura regional de parede a parede com precisão de grau de pesquisa

Essa abordagem em várias escalas combina a precisão das medições terrestres com a cobertura necessária para a análise em escala de projeto.

O processo de mapeamento florestal lidar transforma dados brutos em percepções acionáveis. Os pulsos de laser atingem o dossel da floresta e refletem de volta, criando dados de nuvem de pontos que revelam a estrutura em 3D. Em seguida, os algoritmos convertem essas medições em modelos digitais de elevação e estimativas de biomassa. O resultado são dados objetivos, repetíveis e dimensionáveis em todos os ecossistemas florestais.

O Lidar é capaz de detectar a degradação, capturar a extração seletiva de madeira e analisar os padrões de rebrota. Quando integrado ao radar e às imagens ópticas de satélite, ele permite o monitoramento contínuo em escala de paisagem. Dessa forma, é uma ferramenta essencial para o gerenciamento de incêndios florestais, entre outras coisas.

Mas o lidar não é perfeito. Ele requer dados de calibração, geralmente de alometria, para converter a estrutura em estimativas de biomassa. A vegetação rasteira densa ou o terreno íngreme podem dificultar a coleta de dados. E, embora os custos por hectare caiam em escala, o preço inicial pode ser substancial.

O Biomass Atlas enfrenta esses desafios fornecendo os dados de calibração em escala - mais de 450 bilhões de pontos de dados coletados em diversas regiões geográficas, representando 80% das áreas de projetos tropicais do NBS. Essa diversidade regional garante que os modelos funcionem de forma confiável em diferentes tipos de florestas, condições de terreno e contextos ecológicos.

Comparação da confiabilidade - Precisão dos dados, cobertura da estrutura florestal e risco de incerteza

O modelo híbrido - onde os dois se cruzam

O debate entre o lidar e a alometria não é o ponto principal. Eles não são métodos concorrentes. São tecnologias complementares que precisam uma da outra para ter sucesso.

A alometria fornece calibração específica de espécies para retornos lidar, levando em conta a densidade da madeira de diferentes espécies de árvores e outros detalhes importantes. O Lidar fornece escala espacial e repetibilidade para modelos alométricos, estendendo dados precisos por paisagens inteiras.

Quando combinados, os gráficos alométricos ancoram o volume derivado do lidar e permitem modelos de massa. Enquanto isso, o lidar detecta mudanças temporais, como degradação, incêndios florestais e rebrota. Juntos, a alometria e o lidar reduzem a incerteza, especialmente com varreduras repetidas que rastreiam o crescimento das árvores.

O Biomass Atlas representa a realização completa dessa abordagem híbrida. Integramos dados proprietários de escaneamento a laser terrestre (eliminando suposições alométricas no nível da árvore) com UAV e escaneamento a laser aéreo e, em seguida, fundimos essa base LiDAR em várias escalas com imagens de satélite e aprendizado de máquina para produzir estimativas verificadas de biomassa acima do solo e estoque de carbono em todos os projetos.

Boas notícias: o Biomass Atlas agora está disponível para todos os participantes do mercado - desenvolvedores de projetos, registros, governos e investidores - democratizando o acesso à inteligência de carbono florestal de alta qualidade.

Como a aquisição de dados Lidar melhora a medição do crédito de carbono

Medições confiáveis de biomassa levam a linhas de base e deltas confiáveis de estoque de carbono.

Além disso, sistemas MRV melhores se traduzem em valor de mercado. Afinal, quando você reduz a incerteza, diminui os amortecedores conservadores do registro e pode gerar mais créditos.

A transparência aprimorada é igualmente importante. Mapas florestais digitais em 3D a partir de dados de nuvem de pontos têm mais peso do que relatórios de campo em PDF. Os compradores podem verificar as alegações. Os auditores podem identificar inconsistências. E toda a população de árvores se torna visível, não apenas a fração amostrada.

O Lidar também permite a detecção de fraudes, vazamentos e degradação, mesmo em colheitas parciais. Para projetos que abrangem centenas de milhares de hectares, o monitoramento baseado em satélite, combinado com a varredura a laser aerotransportada e os levantamentos lidar móveis, cria um sistema de verificação sólido.

Comparação de casos: Mesma floresta, dois métodos

Considere um projeto tropical de 100.000 hectares. Usando apenas a alometria, as equipes poderiam fazer uma amostragem de 50 hectares - 0,05% da área. Com esses dados limitados, a estimativa pode ser de 180 tCO₂e por hectare com ±50% de incerteza. Isso significa que o valor real pode variar de 90 a 270 tCO₂e por hectare.

Agora apresentamos o Biomass Atlas, que combina LiDAR em várias escalas calibrado com parcelas de varredura a laser terrestre em mais de 250.000 hectares. A estimativa passa a ser de 190 tCO₂e por hectare com ±9% de incerteza. A faixa se reduz para 173-207 tCO₂e por hectare. Isso representa uma melhoria de 41% na certeza, o que se traduz em mais confiança e menores amortecedores de risco.

Como você pode ver, estimativas precisas de biomassa acima do solo afetam a economia do projeto. Maior certeza significa mais créditos, melhores preços e maior confiança do investidor. A melhoria aumenta com o passar do tempo, à medida que as varreduras repetidas acompanham as mudanças com maior precisão.

E o mais importante é que o Biomass Atlas fornece essa precisão via API em horas, eliminando os meses de trabalho de campo e o tempo de processamento exigido pelas abordagens tradicionais. Essa vantagem de velocidade ajuda os desenvolvedores a atingir os marcos de verificação mais rapidamente e a colocar os créditos no mercado mais cedo.

O futuro: IA + Lidar + Fusão de dados de campo

Modelos de aprendizado de máquina ampliam os limites do mapeamento florestal.

Por exemplo, os algoritmos de aprendizagem profunda podem fundir nuvens de pontos lidar com radar, imagens ópticas de satélite e dados de parcelas para gerar mapas contínuos de biomassa. Em vez de extrapolar a partir de amostras esparsas, esses sistemas conectam os pontos entre várias fontes de dados e a verdade terrestre.

O monitoramento em tempo real também está se tornando viável. As missões de acompanhamento GEDI e as constelações de SAR de radar oferecem tempos de revisita frequentes. Quando combinada com a IA que pode processar conjuntos de dados maciços com eficiência, a visão das plataformas de observabilidade de carbono se torna clara.

Na Sylvera, nosso objetivo é produzir inteligência de carbono escalonável, verificável e aprimorada por aprendizado de máquina que permita que compradores e investidores corporativos tomem melhores decisões sobre carbono. O Biomass Atlas já aproveita essas tecnologias - combinando dados LiDAR em várias escalas com imagens de satélite e modelos de aprendizado de máquina para produzir mapas contínuos de biomassa com 25 anos de cobertura temporal.

Como isso afeta os compradores e as equipes de ESG

Para os compradores de créditos de carbono, a precisão afeta diretamente o preço ajustado ao risco. Quando você sabe que um crédito tem uma incerteza de ±9% em vez de ±50%, você pode investir com mais confiança.

As equipes de ESG também se beneficiam. Como assim? Elas podem usar medições confiáveis para defender compromissos climáticos e evitar problemas de conformidade relacionados a declarações exageradas.

Com o Biomass Atlas fornecendo dados de biomassa independentes e defensáveis, as equipes de ESG podem demonstrar aos auditores que suas compras de créditos florestais são respaldadas pelos dados mais precisos disponíveis - revisados por pares, confiáveis pelo governo e quantificados de forma transparente quanto à incerteza.

Para os investidores, dados precisos permitem a avaliação de projetos florestais com base em dados reais, e não em estimativas de registros. Em outras palavras, os investidores podem avaliar os projetos florestais da mesma forma que avaliariam qualquer outro ativo - com detalhes transparentes e verificáveis sobre os estoques reais de carbono e as mudanças ao longo do tempo.

O Biomass Atlas oferece essa transparência por meio de dados acessíveis por API que os investidores podem consultar diretamente, em vez de confiar apenas nas declarações do desenvolvedor do projeto.

Mapear a cobertura florestal da maneira correta

A alometria construiu as bases da ciência do carbono florestal. Ela continua sendo essencial para a calibração específica da espécie e para a validação da verdade em terra. Mas o mapeamento lidar da estrutura florestal aumenta a qualidade dos dados e torna o carbono florestal mensurável, transparente e escalável para os mercados de carbono modernos.

A abordagem mais confiável é a híbrida: lidar calibrado por alometria robusta. Isso combina a base ecológica dos métodos tradicionais com a precisão espacial da tecnologia moderna.

O Biomass Atlas operacionaliza essa abordagem híbrida em uma escala sem precedentes. Seja você um desenvolvedor de projetos que busca uma verificação independente, um registro que constrói uma infraestrutura de última geração, um governo que estabelece linhas de base confiáveis ou um investidor que realiza a devida diligência - o Biomass Atlas transforma a incerteza em confiança.

Solicite acesso ao Biomass Atlas hoje mesmo para ver como os dados de biomassa mais precisos do mundo, fornecidos via API, potencializam estratégias confiáveis de carbono.