气候变化给人类生存环境带来前所未有的挑战
以人工智能技术，释放自然全部潜力，助力工业可持续发展
碳监测自动化
全域实时、高效生态碳汇监测
产品性价比高
7天快速部署，节省40%监测成本
掌握核心技术
产品自研，独立知识产权
遥感数据源
独家数据源，数据可靠
PRODUCT
“AI+遥感”解决可持续问题
以AI视觉分析、机器学习技术和模型算法，更好地实现碳汇智能监测、碳汇项目精准评估
科学项目评估
快速识别碳汇项目质量风险
快速收集项目空-天-地数据，评估项目基线、泄漏、土地适宜性和增长模型和生态因素。
持续碳汇监测
风险识别与过程监控
持续监控项目开发和信贷交付中，森林损失、森林砍伐等风险，跟踪和管理项目信贷组合。
可信碳抵消
能碳数字化管理与精准抵消
制定碳减排计划，分析工业能碳数据，合理择机购买碳抵消，低成本完成“双碳”目标。
faq
常见问题
为您解答生态碳汇监测与项目开发的问题
什么是碳汇及主要分类?
碳汇通过光合作用、生物地球化学过程等机制将二氧化碳转化为有机碳并长期储存在植物、土壤或海洋中。碳汇分为自然碳汇和人工碳汇，主要的自然森林、草地、湿地、耕地及海洋等生态系统。
AI 算出来的碳汇量准不准？能不能通过政府或第三方审计？
与 IPCC、林草局方法学一致，与传统地面调查对比误差能到5%以内；模型已经在森林碳汇和湿地碳汇实地验证，无不确定性评估。
做一个区域需要多长时间？成本多少？要用什么设备?
AI森林碳汇监测项目周期通常为1-5年，具体取决于目标规模和复杂度。前期准备与审核阶段约占总周期的30%-40%，动态监测与长期维护占主导。未来随着技术标准化（如DMRV平台）和自动化水平提升，周期有望进一步缩短。
碳汇监测主要场景与当前现状?
碳汇监测主要应用于森林碳汇监测、红树林与海草床碳汇监测、农业与土壤碳汇，当前面临的主要问题为数据精度与标准化程度低、技术集成难度大、成本与可持续性矛盾突出。
能不能用这个结果开发碳汇项目、做CCER或地方碳票?
监测结果符合VCS、CCER、GS、CDM等碳信用项目开发要求，支持地方碳票开发。
我的数据是否被上传云端？是否会被第三方使用？
系统支持本地部署，支持数据脱敏处理，有基于隐私计算的数据隐私保护措施，支持信创环境部署与应用，设备、平台和数据中心完全符合国家网络安全法等要求。
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