Оцінювання стану лісів шляхом моніторингу та відстеження змін як у лісовому біорізноманітті, так і в сховищах вуглецю майже в реальному часі
CollectiveCrunch, творець платформи на базі штучного інтелекту, яка забезпечує стале лісове господарство в великих масштабах, запускає Linda Planet, новий інструмент, який дозволяє професіоналам лісового господарства оцінювати стан лісів шляхом моніторингу та відстеження змін як у лісовому біорізноманітті, так і в сховищах вуглецю майже в реальному часі.
«Наша мета — змінити світове розуміння лісів, надаючи максимально точну, масштабовану та своєчасну аналітику лісів», — сказав співзасновник CollectiveCrunch Рольф Шмітц. «Завдяки таким рішенням, як Linda Planet, ми можемо забезпечити стале лісове господарство, допомогти зменшити втрати вуглецю та забезпечити прозорість ринків лісового вуглецю, щоб очолити боротьбу зі зміною клімату».
Функції інструменту Linda Planet
Рішення Linda Planet на основі штучного інтелекту усуває невизначеність і суб’єктивність, пов’язану з оцінкою лісового вуглецю, забезпечуючи науковий підхід до управління лісовим вуглецем, який базується на даних. Це робиться, допомагаючи зменшити втрату цінності лісового вуглецю шляхом відстеження змін і потенційних збитків майже в режимі реального часу, а також допомагає прогнозувати зростання та втрату запасів вуглецю в лісах.
Linda Planet забезпечує підзвітність вуглецевих активів, що стоять за компенсацією, і забезпечує прозорість, необхідну для надійного розвитку вуглецю через штучний інтелект платформи Linda. Виявилося, що номінальних перевірок із п’ятирічним ручним циклом аудиту активів лісового вуглецю недостатньо. Для того, щоб мати надійне розуміння прогресу та постійності природного капіталу, важлива постійна та точна видимість активів – це те, що пропонує Лінда.
Linda Planet готова вивести на ринок надійні базові показники у великих масштабах. Надійні базові лінії необхідні для створення міцного фундаменту для майбутнього компенсації вуглецю. Інвентаризація вуглецю в лісах на основі даних допомагає визначити накопичений вуглець і рівень секвестрації на лісових землях, а також допомагає в управлінні лісами з точністю та високою якістю.
Необхідні умови
Перехід до сталого лісівництва в глобальному масштабі потребує аналізу, починаючи від вирубки лісів і зміни запасів вуглецю до руйнування середовища існування та втрати біорізноманіття. Для забезпечення того, щоб світові ліси були на шляху до підвищення стійкості та покращення біорізноманіття, потрібен доступ до найкращих доступних інтелектуальних даних. Стійкі ліси краще протистоять природним збуренням і потребують менше часу для відновлення, зменшуючи потребу в вирубці дерев. Біорізноманітні ліси є середовищем існування для широкого кола видів і забезпечують збереження екосистем. Здатність відстежувати масштабні зміни стійкості та біорізноманіття необхідна для вирішення екологічних проблем на шляху до глобального сталого лісового господарства.
«Страшна втрата біорізноманіття в лісовій екосистемі є серйозною глобальною проблемою. Linda Planet забезпечує безперервну видимість стану лісу та своєчасну оцінку порушень», – сказав пан Шмітц. «Ми раді вивести на ринок цей продукт, щоб докорінно змінити те, як лісова галузь контролює стан лісу».
Про компанію CollectiveCrunch
CollectiveCrunch є постачальником рішень, схваленим Verra , некомерційною організацією, яка керує стандартами на екологічних і соціальних ринках, включаючи провідну у світі програму кредитування викидів вуглецю, програму Verified Carbon Standard (VCS). Участь CollectiveCrunch у програмі акредитації вуглецю Verra ще більше зміцнить методологію організації та додасть базовий рівень для даних про зберігання вуглецю майже в реальному часі для підтримки програми.
CollectiveCrunch розробляє найсучасніші технології на основі штучного інтелекту для лісового сектору з 2016 року. Linda Forest сьогодні займає 23 мільйони гектарів лісу. Постійний моніторинг є важливою частиною розуміння змін у чутливій екосистемі лісів і забезпечення видимості біорізноманіття та змін у накопиченнях лісового вуглецю майже в реальному часі.