Inteligencia Artificial e Imágenes Satelitales para Inventarios de Carbono

Las estimaciones precisas de las reservas de carbono son requisitos previos no solo para una mejor comprensión de los impactos de la deforestación y la degradación ambiental en el cambio climático, sino también para calcular las bases del financiamiento del carbono.

El valor de los mercados globales negociados para los permisos de dióxido de carbono (CO2) creció un 164% a un récord de 851 mil millones de dólares el año pasado en 2021 y se espera que siga aumentando a medida que crece la importancia de reducir el CO2 en todo el mundo. Por lo tanto, es importante proporcionar un monitoreo preciso, rentable y regular del carbono absorbido por el bosque.

Recientemente, el equipo de EOfactory  trabajó en el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático que utiliza múltiples variables derivadas de imágenes satelitales para estimar con precisión la cantidad de carbono secuestrado por una región forestal.

Aquí comparto una vista del análisis realizado sobre una de las áreas de interés. Se trata de la región de Beaufort situada en la división interior de la costa oeste de Sabah en Malasia. Con un área total de 1,673.98 kilómetros cuadrados. Entre el año 2000 a 2020, Beaufort perdió alrededor de 380 kilómetros cuadrados de área forestal.

Inteligencia Artificial e Imágenes Satelitales para Inventarios de Carbono

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