识别竹、桉树、松树、橡树、柏树等主要林种
常态化监测森林增多与减少事件
追溯造成森林减少的自然或人为原因
动态更新的地表生物量与活立木蓄积量计算
估算森林的碳储量与每年碳汇量
识别松材线虫,焦枯病等部分重要病虫害
传统人工或无人机的方式难以在大规模森林上有应用空间,由于成本的高昂,无人机无法大面积进行数据采集,时间和空间上难以做到一致性;而通过卫星的方式不仅可以追溯历史,更能够低成本的进行大面积覆盖和筛查,由于天然具备时空一致性,能够帮助林业相关方进行常态化的数据监测。
森林是脆弱的,诸多原因都可以导致森林的减少,这除了非法采伐之外,也包括森林火灾,极端天气,病虫害等一系列原因。大地量子在「森林变化」监测基础上,进一步对毁林原因进行追溯,帮助相关方进行有效的防范
通过大地量子融合卫星数据源,结合地面样本数据集搭建生物量与蓄积量模型,并进行全球覆盖;对每一个小班的蓄积量进行“大幅增加/增加/持平/减少/大幅减少“的定性分级
基于基础版数据,在县域或市域进行UAV LiDAR的数据采集后,对基础版进行强化,大地量子能够为该区域提供决定系数在0.9左右的常态化蓄积量监测,这通常意味着不到10%的误差;基础版数据校准在服务周期仅需进行一次
森林是陆地生态系统中最大的碳库,在降低大气中温室气体浓度,缓解全球气候变暖上有重要作用,是世界上最经济的“碳吸收“手段。大地量子利用融合卫星数据源,通过蓄积量的动态监测和树龄的计算,进一步对森林的固碳量和碳储量进行估算
相较于传统人工地调的方式,或无人机的方式,利用卫星+AI可以低成本的快速进行大面积森林管理,成本不到无人机的10%;此外,卫星数据天然的数据一致性,确保历史数据和未来的数据的一致性,不因人为原因发生改变
大地量子自主开发的云原生时空数据训练与生产平台OceanStorm,结合自营的AI超算中心-猛犸中心,确保大面积高精度数据的高效、准确的计算,无论是覆盖全林场,全县,全市,还是全省,全国,都不在话下