运用前沿科学，塑造碳市场的未来。

Sylvera 先进的激光雷达技术，结合卫星数据和机器学习，提供精准的碳数据测量。与依赖全向生长模型（该模型可能低估生物量，尤其是在大树上）的传统方法不同Sylvera地面激光雷达技术可提供高度精确的生物量估算。这种革命性的方法消除了偏差，并提高了碳封存数据的准确性。

全向标度模型基于树木直径和高度等测量数据来估算树木生物量。然而，这些模型通常基于有限的样本量（例如，Chave 2015 模型仅使用了 4,004 棵树）。这导致大树的生物量被低估，碳估算结果也不准确。Sylvera采用激光雷达技术，消除了这些限制，提供了一种更准确、更具可扩展性的解决方案。

激光雷达（LiDAR）利用激光脉冲生成森林的详细三维地图。Sylvera 地面激光雷达技术，该技术每平方米可采集多达 15 万个数据点，从而提供高度精确的生物量估算。该方法不依赖于全息模型，为估算森林碳储量提供了目前最准确的数据。Sylvera 结合了来自卫星和无人机的多尺度激光雷达数据，以高分辨率数据覆盖广阔的景观。

准确的碳数据对于确保气候资金流向高影响力的项目至关重要。传统方法往往导致碳储量被低估，从而使不良行为者得以钻制度的空子。Sylvera分辨率激光雷达数据可提供透明、准确的碳测量结果，有助于确保气候资金支持最有效的基于自然的解决方案，从而增强对碳市场的信任并改善投资成效。

得益于地面激光雷达、卫星数据和机器学习的结合Sylvera技术具有极强的可扩展性。2022Sylvera 覆盖 5 万公顷的米奥姆博林地地上生物量图，展示了其将测量范围扩展至整个生态系统的能力。这种可扩展性使Sylvera 全球各地的政府、投资者和项目开发商Sylvera 覆盖整个管辖区的碳数据。

与基于有限样本量且可能低估大树价值的传统全尺度模型不同Sylvera地面激光雷达技术能够对森林生物量进行独立且无偏见的估算。该技术以更高的分辨率采集数据，从而实现更精确的碳估算，这对准确的碳市场报告和森林保护策略至关重要。

借助机器学习Sylvera 通过激光雷达和卫星观测收集的海量数据。通过分析数据中的规律，机器学习模型有助于优化生物量估算，并随着时间的推移提高碳数据的准确性。这项先进技术不仅使Sylvera解决方案更加精准，还能在广阔的区域范围内实现规模化应用。

Sylvera 高质量的碳数据，确保碳市场的透明度。这些数据对于政府、投资者和项目开发商就森林保护工作做出明智决策至关重要。Sylvera 通过提供覆盖整个管辖区的准确碳估算数据，使基于自然的解决方案能够获得所需的资金和支持。

“全球碳图谱项目Sylvera的一项计划，旨在为全球森林建立准确、大范围的碳数据集。通过运用多尺度激光雷达Sylvera 在莫桑比克Sylvera 覆盖5万公顷区域的地上生物量图，为全辖区范围内的碳监测树立了新标准。该项目展示了Sylvera的技术如何在全球范围内革新碳测量方式，并为各级气候行动提供支持。

像Sylvera基于激光雷达（LiDAR）的技术所提供的精准碳数据，能确保气候资金流向影响最大的项目。通过消除碳测量中的偏差Sylvera 投资者识别真正有助于碳封存的项目，从而推动更多资金投向基于自然的解决方案。这提高了碳市场的透明度，增强了投资者的信心，并支持了全球气候目标的实现。