Predicción del carbono orgánico del suelo
Realice previsiones estratégicas de la dinámica de secuestro y calcule con claridad el potencial de ingresos para los próximos 20 años mediante modelos precisos del SOC.
Cómo el pronóstico SOC de EOS RayVision respalda sus objetivos estratégicos
Modelado de la viabilidad del proyecto
Ventaja principal:
Valide la viabilidad económica del proyecto utilizando un pronóstico de las ganancias SOC a 20 años.
Optimización de la gestión del suelo
Ventaja principal:
Identifique las prácticas óptimas para el suelo con el modelado de diferentes escenarios de secuestro de carbono.
Proyección de los ingresos por créditos de carbono
Ventaja principal:
Asegure inversiones y planifique el rendimiento mediante pronósticos a largo plazo de los ingresos por créditos de carbono.
Sincronización del muestreo del suelo
Ventaja principal:
Evite costes de muestreo innecesarios con modelos que predicen cuándo se alcanzarán los objetivos de secuestro.
Resultados de análisis en formatos prácticos
Capas de datos originales
Reciba conjuntos de datos en formato GEOJSON / KML / SHP y súbalos donde necesite.
Informes en formato PDF listos para usar
Informes prácticos y útiles que resumen las conclusiones clave para una respuesta rápida y fácil envío.
Mapa interactivo inteligente
Mapa interactivo basado en la nube con modo 3D para una visualización y análisis espacial claros.
Etapas habituales de un proyecto
Definición del AOI, los requisitos e indicadores clave
Selección de imágenes óptimas (ópticas, SAR o híbridas)
Ejecución del mapeo de referencia y detección de cambios mediante ML
Validación, enriquecimiento y priorización de la información
Entrega de capas de datos, informe y mapa inteligente según lo previsto
Lo que distingue al enfoque de EOS RayVision
Inteligencia, no datos en bruto
Obtenga información lista para usar, no solo capas sin procesar, para tomar decisiones rápidas y efectivas.
Monitorización multisensor
No se pierda ni un cambio crítico, gracias a una cobertura óptica y SAR inteligente de más de 20 constelaciones.
Escala global, rápida implementación
Implemente rápidamente su proyecto, sin importar la región, para estandarizar la monitorización y ahorrar tiempo.
Entrega y visualización flexibles
Acceda a los datos de la forma que mejor se adapte a su flujo de trabajo: capas SIG, informes en PDF o mapas interactivos en 3D.
Modelos IA/ML reutilizables
Obtenga una detección uniforme y precisa en todos los activos gracias a modelos ML/AI probados.
Implementación experta de principio a fin
Nuestros propios equipos de científicos y expertos SIG se encargan de todo el proceso para obtener resultados fiables en todo momento.
Preguntas frecuentes
¿Hasta qué punto se pueden predecir los cambios en el carbono del suelo?
Predecimos los cambios en el carbono orgánico del suelo para cualquier periodo de tiempo seleccionado dentro de un periodo de 20 años utilizando nuestro modelo RothC mejorado.
¿Qué factores climáticos y edafológicos se tienen en cuenta en este modelo predictivo?
Incorporamos factores climáticos (por ejemplo, temperatura, precipitaciones, evapotranspiración) y del suelo (por ejemplo, contenido de arcilla, profundidad del suelo, déficit de humedad) junto con datos del satélite EOS SAT-1, que cuenta con 11 bandas diferentes.
¿Puedo comparar diferentes prácticas regenerativas antes de implementarlas?
Sí. Simulamos diferentes escenarios regenerativos, como cultivos de cobertura, agricultura sin labranza o aplicaciones de materia orgánica, lo que le ayuda a seleccionar el enfoque más eficaz antes de su implementación.
¿El modelo de predicción cumple con las normativas internacionales sobre carbono?
Sí, el modelo utilizado por EOS RayVision se ajusta a Verra, Gold Standard, Climate Action Reserve y The Regenerative Standard (TRS), lo que garantiza su credibilidad científica.
¿Cuál es la superficie mínima necesaria para un proyecto de predicción?
Se requiere una superficie mínima de 1000 hectáreas para mantener la relevancia estadística y la precisión de la predicción.
¿En qué se diferencia este modelo de predicción del RothC estándar?
A diferencia del modelo RothC estándar, que utiliza un conjunto predefinido de predictores, una resolución baja (alrededor de 1000 m) y un plazo fijo de 20 años, el enfoque de EOS RayVision aplica una selección automatizada de predictores para cada caso, datos de mayor resolución espacial (hasta 10 metros) y predicciones flexibles para cualquier plazo dentro de los 20 años.