“多年来，我们对实地数据团队投入了大量资源，致力于产出值得信赖的评级。虽然这确保了我们评级的准确性，但无法满足买家在数千个项目中进行评估所需的规模。”
如需了解碳信用额采购趋势的更多信息，请阅读我们的《2025年关键要点》一文。文中分享了五条基于数据的建议，助您优化采购策略。
还有一点：Connect to Supply 的客户还可以使用Sylvera 的其他工具。这意味着您可以轻松查看项目评级并评估单个项目的优势，采购优质的碳信用额，甚至监控项目动态（特别是如果您在发行前阶段进行了投资）。
Sylvera 为世界银行的新报告《数字化监测、报告和核查系统及其在未来碳市场中的应用》Sylvera 支持。该报告通过六个案例研究，探讨了应对碳市场所面临挑战的新技术解决方案，涵盖从排放量量化到数据协调的各个方面。报告还探讨了政策和法规如何支持这一创新。
Sylvera案例研究（第 43-47 页）详细介绍了我们如何利用创新技术，以前所未有的覆盖范围和精度绘制森林生物量与碳的分布图。该研究还阐述了我们如何利用这些数据进行碳信用评级，并将其应用于更广泛的新型气候解决方案，例如支持管辖区森林碳信用机制。
报告中重点介绍了三项技术，这些技术彻底Sylvera森林监测方法：
1. 遥感
我们使用多光谱卫星数据，包括卫星的光学数据以及国际空间站上“全球生态系统动力学调查”（GEDI）激光雷达仪器采集的地形测距数据。这些数据覆盖全球，空间分辨率在10至30米之间。数据经过校准和预处理，以减少伪影，并为每个区域生成清晰的图像。
2. 深度学习
深度学习模型通过分析光学卫星图像，并结合当地对森林的定义，生成“森林/非森林”的二元掩膜。随后，这些模型可用于追踪项目区、参考区及溢出区随时间变化的森林覆盖情况。
3. 多尺度激光雷达
要从卫星数据中推导出可靠的像素级地上生物量值，需要借助精准的地面数据来校准机器学习模型。Sylvera 通过多层激光雷达扫描和树木体积建模Sylvera 生物量数据。 地面激光雷达扫描可对样地内的植被进行毫米级精度测绘，每平方米采集约40万个数据点。该技术通过搭载于无人机的激光雷达扫描进行扩展，在低速和高速飞行配置下，可覆盖1,000公顷乃至50,000公顷以上的区域。
D-MRV 对碳市场的规模化至关重要
这对碳市场而言是一个关键时刻，市场需求空前高涨，监管审查也日益严格。D-MRV有望释放更多碳信用额度的来源，从而为全球提供亟需的气候融资。它还能提升透明度和诚信度，帮助市场参与者确信，他们在碳市场的投资确实对气候产生了积极影响。 我们很自豪能参与这一转型进程，并希望通过参与此类项目，提升D-MRV在碳市场中的影响力，加速迈向净零排放世界的步伐。
