從光子到碳匯：精準林業的數學基石
我們透過 LiDAR 獲取的點雲數據，結合非破壞性採樣算法，精確計算森林的地上生物量。這不僅考慮了樹高，還整合了胸徑 (DBH) 的推估模型。
解析不同樹種在演替過程中的固碳曲線。透過多時序掃描，我們能捕捉到森林生長的動態脈動，並預測未來的碳匯潛力。
展示地下菌絲體網絡與土壤固碳的相關性數據。我們利用地電阻探測與機器學習模型，估算地下碳庫的穩定性。
| 指標項目 | 數值/精度 |
|---|---|
| 光學雷達精度 | ± 2.5 mm |
| 物種識別準確率 | 94.8% (AI) |
| 每公頃年度碳封存潛力 | 12 - 28 tCO2e |
| 數據更新頻率 | 每季 (Quarterly) |
| 遙測覆蓋範圍 | 100% 全區覆蓋 |
基於光合作用效率 (PAR) 與土壤養分分佈，我們為每一公頃林地標註其「碳匯價值等級」。