激光雷达森林测绘与全量法：哪种方法对森林管理更可靠？

全向方程长期以来一直是森林碳测量的核心。但它们依赖于数量有限的地面样地以及区域性概括，这带来了不确定性。 

激光雷达森林测绘技术——无论是卫星遥感还是地面扫描——都能直接且大规模地测量树木属性。因此，它能提供更广的空间覆盖范围和更高的可重复性。但当这两种方法结合使用时，效果最佳：利用激光雷达系统对树木生长定律进行校准和验证。

这种混合方法为现代碳智能提供动力，提升了所有利益相关方对碳信用质量的透明度、准确性和信心。

这场辩论为何对碳信用至关重要

森林碳项目依赖于生物量测算。一旦测算出现偏差，错误便会层层累积，进而引发碳信用额度、定价及市场诚信方面的问题。

从历史上看，异速生长理论曾主导该领域。小规模田间样地测得的数据被用于推导区域方程，随后这些方程又被外推至广阔的景观范围。这种方法在碳市场初兴时行之有效，但随着 投资规模扩大和审查力度加强，测量不确定性已成为一个隐患。

激光雷达（Lidar）具备传统方法难以企及的空间精度和可重复性。与仅测量项目区域的一部分不同，用于森林测绘的激光雷达数据可覆盖整个地貌。它还能检测退化情况、追踪再生状况，并揭示实地团队可能忽略的干扰迹象。但激光雷达并非万能良方——它仍需基于实地实测数据进行校准。

这些方法之间的选择会影响测量不确定度、持久性风险以及项目评级结果。正因如此，独立的测量完整性是可信森林碳市场的基石。如果没有这一点，买家就无法信任他们的购买行为。

Biomass Atlas以前所未有的规模将这一混合方法付诸实践——通过将专有的多尺度激光雷达实地数据与先进建模技术相结合，提供所有市场参与者均可利用的生物质情报。

全尺度分析入门——经典但受限的方法

全向尺度法利用实际干重与直径、树高及树种等可测量特征之间的经验关系来估算树木生物量。

科学家们通过破坏性采样方法推导出了这些方程，即砍伐树木、称重，并建立回归模型，将物理尺寸与生物量联系起来。

典型的工作流程非常简单：实地工作组测量树木的直径和高度，确定树种，应用相应的回归方程，然后将结果从样地汇总到林分，再扩展到整个景观。对于树种研究较为充分的小型项目，这种方法效果相当不错。它操作简单、成本相对较低，且建立在数十年的森林研究基础上。

但全尺度关系法存在显著局限性。样本量过小会导致区域偏差。当样地无法代表更广阔的景观时，外推误差便会悄然渗入。此外还存在人为误差的风险。如果科学家对一棵树的测量出现偏差，整个方程就会失准。而且，全尺度关系法难以检测森林内部的退化或扰动。

一旦超出研究充分的森林范围，这种不确定性就会进一步加剧。在树种多样性丰富而校准数据稀缺的热带森林中，等比估算的不确定性范围可能高达±20%至60%。这意味着，一个项目声称产生了10万 个碳信用额，而实际上可能仅产生了4万个，也可能多达16万个。

“生物量图集”正是为克服这些局限性而专门设计的。它不再依赖于基于有限破坏性采样建立的等比方程，而是利用多尺度激光雷达直接测量树木体积和生物量——在树木层面实现了3%的误差精度，而等比方法的误差则在15%至30%之间。

激光雷达森林测绘——一场现代革命

激光雷达（LiDAR）技术利用发射的激光脉冲，以极高的精度测量森林的三维结构。

首先，激光雷达传感器发射高速脉冲，这些脉冲会从森林冠层、树枝和地面反射回来。随后，激光雷达系统根据回波返回时间计算距离，并利用这些数据构建详细的激光雷达点云，从而测定冠层高度并评估植被密度。

有多种激光雷达系统可应用于林业领域：

• 地面激光雷达技术可提供用于校准的树木级扫描数据，并能精确测量单棵树木。这使科学家能够更准确地估算生物量。
• 机载激光扫描技术能够从飞机上绘制区域树冠结构图。它使科学家能够在更短的时间内测量更大的土地面积，但精度稍逊一筹。
• 来自GEDI和ICESat-2等平台的卫星图像覆盖了全球范围。不过需要注意的是，这些图像的分辨率通常较低。

Biomass Atlas在其专有的多尺度激光雷达（MSL）方法中采用了这三种激光雷达技术：

• 地面激光扫描（TLS）：通过直接测量树木体积和生物量，对单株树木进行三维显式建模——无需使用等式
• 无人机激光扫描：将 TLS 测量范围扩展至数万公顷，同时保持亚米级精度
• 机载激光扫描（ALS）：以测绘级精度实现全区域覆盖

这种多尺度方法，既兼顾了地面观测的精确性，又满足了项目级分析所需的覆盖范围。

激光雷达 森林测绘过程将原始数据转化为可操作的洞察。激光脉冲击中森林冠层后反射回来，从而生成能够揭示三维结构的点云数据。随后，算法将这些测量数据转换为数字高程模型和生物量估算值。最终生成的数据具有客观性、可重复性和可扩展性，适用于各类森林生态系统。

激光雷达能够检测森林退化、发现选择性采伐，并分析再生模式。当与雷达和光学卫星图像相结合时，它能够实现景观尺度的连续监测。因此，它不仅是森林火灾管理的重要工具，还具有其他重要用途。

但激光雷达并非完美无缺。它需要校准数据（通常来自全息测量法），才能将树木结构转化为生物量估算值。茂密的林下植被或陡峭的地形可能会给数据采集带来困难。虽然随着规模扩大，每公顷的成本会下降，但前期投入可能相当可观。

“生物质图集”通过提供大规模的校准数据来应对这些挑战——这些数据涵盖了80%的热带基于自然的解决方案（NBS）项目区域，在不同地理区域共收集了超过4500亿个数据点。这种区域多样性确保了模型在不同森林类型、地形条件和生态背景下均能可靠运行。

可靠性比较——数据准确性、森林结构覆盖率及不确定性风险

混合模式——二者交汇之处

关于激光雷达与全向测量法的争论完全偏离了重点。它们并非相互竞争的方法，而是互补的技术，彼此都需要对方才能取得成功。

全尺度分析为激光雷达回波提供了针对不同树种的校准，考虑了不同树种的木材密度及其他重要细节。激光雷达为全尺度模型提供了空间标度与可重复性，从而将精确数据扩展至整个景观范围。

综合运用全向生长关系图，可以校准基于激光雷达测得的林木蓄积量，并构建林木蓄积模型。与此同时，激光雷达能够检测到随时间变化的现象，例如森林退化、森林火灾和再生长。全向生长关系与激光雷达技术的结合有助于降低不确定性，尤其是在通过多次扫描追踪树木生长的情况下。

《生物质图集》正是这种混合方法的全面体现。我们将专有的地面激光扫描数据（消除了树木层面的等比假设）与无人机及机载激光扫描数据相结合，随后将这一多尺度激光雷达数据基础与卫星影像及机器学习技术进行融合，从而为各项目生成经过验证的地上生物质和碳储量估算值。

好消息：《生物质图集》现已向所有市场参与者——项目开发商、登记处、政府及投资者——开放，使高质量的森林碳情报得以普及。

获取激光雷达数据如何提升碳信用额度的测量精度

可靠的生物质测量数据可为碳储量基线和变化量提供可靠依据。

此外，更完善的MRV体系能转化为市场价值。毕竟，当不确定性降低时，注册库的保守缓冲量就会减少，从而能够产生更多的配额。

提高透明度同样至关重要。基于点云数据生成的数字3D森林地图比PDF格式的实地报告更具说服力。买家可以核实相关声明，审计人员能够发现不一致之处，而且整个树木群落都变得一目了然，而不仅仅是抽样调查的那一部分。

激光雷达还能用于检测欺诈、泄漏和质量下降——即使在部分收割的情况下也是如此。对于覆盖数十万公顷的项目，将卫星监测与机载激光扫描及移动激光雷达测绘相结合，可构建一套强大的核查体系。

案例对比：同一片森林，两种方法

假设有一个10万公顷的热带项目。如果仅采用全量法，研究团队可能只对50公顷（即总面积的0.05%）进行采样。基于如此有限的数据，估算结果可能是每公顷180吨二氧化碳当量，不确定度为±50%。这意味着实际值可能在每公顷90至270吨二氧化碳当量之间。

现在，让我们介绍“生物质图集”（Biomass Atlas），该图集整合了经地面激光扫描图校准的多尺度激光雷达数据，覆盖面积超过25万公顷。据此估算，每公顷的碳汇量为190吨二氧化碳当量，不确定度为±9%。其范围缩小至每公顷173-207吨二氧化碳当量。这意味着确定性提高了41%，从而带来了更高的信心和更小的风险缓冲。

如您所见，准确的 地上生物量估算会影响项目的经济效益。更高的确定性意味着更多的碳信用额、更优的定价以及更强的投资者信心。随着反复扫描以更高精度追踪变化，这种改善会随着时间的推移而不断累积。

最重要的是，Biomass Atlas 通过 API 在数小时内即可实现这种精准度——从而省去了传统方法所需的数月实地工作和数据处理时间。这种速度优势有助于开发商更快地达成核查里程碑，并使碳信用额更早地进入市场。

未来：人工智能 + 激光雷达 + 现场数据融合

机器学习模型正在推动森林测绘领域的边界。

例如，深度学习算法能够将激光雷达点云与雷达、光学卫星图像及地形数据进行融合，从而生成连续的生物量分布图。这些系统不再依赖稀疏样本进行外推，而是通过整合多源数据与实地实测数据来建立关联。

实时监测也逐渐成为可能。GEDI后续任务和合成孔径雷达（SAR）星座能够提供高频次的重访周期。当这些技术与能够高效处理海量数据集的人工智能相结合时，碳观测平台的愿景便变得清晰可见。

Sylvera我们的目标是提供可扩展、可验证且经过机器学习增强的碳智能解决方案，帮助企业采购方和投资者做出更明智的碳管理决策。Biomass Atlas 已运用这些技术——将多尺度激光雷达数据与卫星影像及机器学习模型相结合，生成覆盖25年时间跨度的连续生物质分布图。

这对买家和ESG团队有何影响

对于碳信用额度的购买者而言，准确性直接影响风险调整后的定价。当您知道某项信用额度的不确定性为±9%而非±50%时，便能更有信心地进行投资。

ESG团队也能从中受益。具体表现在哪里？他们可以借助可靠的衡量标准来捍卫气候承诺，并避免因夸大其词而引发的合规问题。

借助《生物质图集》提供的独立且具有可辩护性的生物质数据，ESG团队能够向审计机构证明，其购买的林业碳信用额有最准确的数据作为支撑——这些数据经过同行评审、获得政府认可，且不确定性已得到透明量化。

对于投资者而言，准确的数据使他们能够基于真实数据而非登记处的估算来对林业项目进行估值。换言之，投资者可以像评估其他任何资产一样评估林业项目——即依据关于实际碳储量及其随时间变化的透明、可核查的详细信息。

Biomass Atlas 通过提供可通过 API 访问的数据来实现这种透明度，投资者可以直接查询这些数据，而非仅依赖项目开发商的声明。

正确绘制森林覆盖图

全尺度分析为森林碳科学奠定了基础。它对于物种特异性校准和实地验证依然至关重要。但利用激光雷达对森林结构进行测绘，不仅能提高数据质量，还能使森林碳变得可量化、透明且可扩展，从而满足现代碳市场的需求。

最可靠的方法是混合方法：即通过稳健的异速生长法对激光雷达进行校准。这种方法既保留了传统方法的生态学基础，又具备现代技术的空间精度。

Biomass Atlas以前所未有的规模将这一混合方法付诸实践。无论您是寻求独立核查的项目开发商、正在构建新一代基础设施的注册机构、致力于建立可信基准的政府，还是正在进行尽职调查的投资者——Biomass Atlas 都能将不确定性转化为信心。

立即申请访问“生物质图谱”（Biomass Atlas），了解通过 API 提供的全球最精准的生物质数据如何助力制定有把握的碳战略。