Previsão de carbono orgânico do solo
Projete estrategicamente a dinâmica de sequestro e estime com clareza o potencial de receita ao longo dos próximos 20 anos usando modelagem precisa de cenários de SOC.
Como a previsão de SOC pelo EOS RayVision apoia seus objetivos estratégicos
Modelagem de viabilidade do projeto
Benefício principal:
Valide a viabilidade econômica do projeto usando previsões de ganho de SOC para 20 anos.
Otimização do manejo da terra
Benefício principal:
Identifique as melhores práticas de uso da terra com modelagem de sequestro de carbono.
Projeção de receita com créditos de carbono
Benefício principal:
Garanta investimentos e planeje retornos com previsões de receita com créditos de carbono.
Momento da amostragem de solo
Benefício principal:
Evite custos de amostragem que preveem quando as metas de sequestro são atingidas.
Resultados de análise em formatos flexíveis
Camadas de dados originais
Receba conjuntos de dados GEOJSON / KML / SHP e envie-os para onde desejar.
Relatório em PDF pronto para decisão
Relatório que resume os resultados para resposta rápida e fácil compartilhamento.
Mapa inteligente interativo
Mapa baseado em nuvem com visualização em 3D para visualização e análise espacial.
Etapas típicas do projeto
Definição da AOI, requisitos e KPIs
Seleção das imagens ideais (ópticas, SAR ou híbridas)
Execução do mapeamento de base e detecção de mudanças com ML
Validação, enriquecimento e priorização dos insights
Entrega das camadas de dados, relatório e mapa inteligente dentro do prazo
O que distingue a EOS RayVision
Inteligência, não apenas dados brutos
Receba insights prontos para uso, não apenas camadas brutas, para tomar decisões rapidamente.
Monitoramento multissensor
Não perca mudanças graças à cobertura inteligente óptica e SAR de mais de 20 constelações.
Escala global, implementação rápida
Implemente em diferentes regiões para padronizar o monitoramento e economizar tempo.
Entrega e visualização flexíveis
Acesse os dados: camadas GIS, relatórios em PDF ou mapas interativos em 3D.
Modelos reutilizáveis de ML/IA
Obtenha detecção em diferentes ativos por meio de modelos comprovados de ML/IA.
Implementação especializada de ponta a ponta
Equipes de ciência e GIS conduzem o processo para garantir resultados confiáveis sempre.
Perguntas frequentes
Até que ponto no futuro é possível prever mudanças no carbono do solo?
Prevemos mudanças no carbono orgânico do solo para qualquer período selecionado dentro de um intervalo de até 20 anos usando nosso modelo RothC aprimorado.
Quais fatores climáticos e do solo o seu modelo preditivo considera?
Incorporamos fatores climáticos (por exemplo, temperatura, precipitação e evapotranspiração) e fatores do solo (como teor de argila, profundidade do solo e déficit de umidade), juntamente com dados de satélite EOS SAT-1 com 11 bandas.
Posso comparar diferentes práticas regenerativas antes de implementá-las?
Sim, simulamos diferentes cenários regenerativos, como uso de culturas de cobertura, plantio direto ou aplicação de matéria orgânica, ajudando você a escolher a abordagem mais eficaz antes da implementação.
O modelo de previsão está em conformidade com padrões internacionais de carbono?
Sim, o modelo usado pelo EOS RayVision pode ser ajustado para os padrões Verra, Gold Standard, Climate Action Reserve e The Regenerative Standard (TRS), garantindo credibilidade científica.
Qual é a área mínima necessária para um projeto de previsão?
Exigimos uma área mínima de projeto de 1.000 hectares para manter a relevância estatística e a precisão das previsões.
Como o seu modelo de previsão difere do RothC padrão?
Diferentemente do modelo RothC padrão, que utiliza um conjunto predefinido de preditores, dados de baixa resolução espacial (cerca de 1000 m) e um horizonte fixo de 20 anos, a abordagem do EOS RayVision aplica seleção automatizada de preditores para cada caso, utiliza dados com resolução espacial mais alta, de até 10 metros, e permite previsões flexíveis para qualquer período dentro de 20 anos.