遙感重塑林業(yè)碳匯：從“看得見”到“算得準”的低碳未來

媒體：碳遙感  作者：TYG專業(yè)號：孫瑩 2025/4/30 9:39:14

讓每一棵樹的“碳價值”都可計算、可信任、可交易。

——碳遙感

在“雙碳”戰(zhàn)略和CCER政策推動下，林業(yè)碳匯被寄予厚望。然而據(jù)不完全統(tǒng)計，截至目前國內已公示的30多個造林碳匯項目中，無一完成正式注冊登記。這不僅源于方法學適用門檻，也反映出監(jiān)測手段、數(shù)據(jù)可靠性和項目成本的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

痛點透視 / 造林碳匯，為什么“做不起來”？

● 監(jiān)測難：地面樣地覆蓋有限，人工巡查難以適應大尺度森林；數(shù)據(jù)碎片化、更新慢、缺乏標準化處理能力。

● 核查難：DOE核查嚴重依賴現(xiàn)場復核，周期長、成本高；缺乏系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)佐證工具。

● 注冊難：數(shù)據(jù)可信度不足、模型透明性不強，難以滿足方法學的完整性和保守性要求。

很多開發(fā)商投入幾年資金與人力，最后卻因遙感圖斑不清、歷史數(shù)據(jù)斷檔、DOE不認可等問題，項目止步于注冊前夜。這并非個案，而是行業(yè)現(xiàn)狀。

“空中識碳” / 從“難以核查”到“可視可查”

遙感監(jiān)測如何量化“森林中的碳”？隨著遙感、大數(shù)據(jù)、AI等新興技術的發(fā)展，林業(yè)碳匯的監(jiān)測方式正在發(fā)生質的轉變，遙感正在從科研工具走向市場化“基礎設施”?，F(xiàn)代遙感監(jiān)測通過衛(wèi)星、激光雷達、多源融合等手段，實現(xiàn)森林碳儲量的“全域、實時、可量化”評估：

1 / 光學遙感

從“顏色”讀懂森林變化

光學遙感就是用衛(wèi)星拍“照片”，不同植物在不同光線下反射光的方式不同，我們可以用植被指數(shù)（如NDVI）來判斷森林是否健康、生長是否良好。例如，大片新造林會在圖像中顯示出顏色的逐步加深，反映出樹木逐步成林的過程。對林業(yè)碳匯來說，它可以幫助我們判斷哪些區(qū)域造林成效好，哪些地方出現(xiàn)了退化、火災等問題。

2 / 激光雷達（LiDAR）

量出樹高和密度的“激光尺”

LiDAR不是拍照片，而是發(fā)射激光點，看激光遇到樹葉或地面反彈回來所需時間。通過這種方式，我們可以建立整個森林的“立體地圖”，知道樹有多高、樹冠有多密。這對估算森林生物量和碳儲量非常重要。比如，我們通過LiDAR測得一片區(qū)域樹冠平均高度8米，比去年增長了2米，說明碳匯增加了。

3 / 合成孔徑雷達（SAR）

不怕陰天的“看穿”技術

SAR是通過微波來“掃描”地表，就像雷達能穿透云霧，看到光學影像看不到的東西。它特別適合多云、雨水多的區(qū)域，比如熱帶雨林、南方山區(qū)。SAR可以看到森林的結構，判斷森林是否遭到砍伐，甚至能估算生物量。在長期監(jiān)測中，它可以補上“陰天看不見”的那一塊數(shù)據(jù)空白。

4 / 數(shù)據(jù)融合與AI建模

把“照片 激光 雷達”變成碳匯預測公式

不同遙感方式各有優(yōu)劣，如果我們把它們的數(shù)據(jù)融合在一起，用AI模型訓練，就能形成更精準的碳儲量估算系統(tǒng)。比如，我們用光學影像判斷哪片區(qū)域有林，再用LiDAR判斷樹高，SAR判斷密度，最后交給AI模型一算，就能得出這片森林到底“裝了多少碳”。

看遙感 / 如何“嵌入”碳匯開發(fā)流程

?? 五個關鍵環(huán)節(jié)：

我們在項目實踐中發(fā)現(xiàn)，遙感并不是“某一階段的輔助”，而應成為碳匯項目的基礎能力，嵌入到從前期選址到后期核查的全過程。

1 項目可行性評估

基于遙感數(shù)據(jù)快速識別合規(guī)區(qū)域，預估碳儲潛力，初篩項目價值。

2 造林監(jiān)測與圖斑提取

多源衛(wèi)星影像識別造林邊界、動態(tài)監(jiān)測植被恢復；AI模型精準區(qū)分林地類型、建設年限。

3 生物量建模與碳儲估算

結合LiDAR/SAR/光學數(shù)據(jù)反演冠層高度與密度，匹配生物量模型反推碳儲。

4 動態(tài)監(jiān)測與風險識別

識別火災、砍伐、病蟲害等突發(fā)擾動，實現(xiàn)動態(tài)碳匯核查支撐。

5 核查數(shù)據(jù)包構建

根據(jù)方法學要求，自動生成核查影像、模型參數(shù)、干擾記錄等DOE所需材料。

遙感的硬核價值 / 更省錢、更可信、更合規(guī)

● 降成本：遙感替代部分地面樣地工作，節(jié)省70%以上外業(yè)巡查成本；提升DOE核查效率，縮短項目周期。例如，通過遙感技術構建大尺度森林變化監(jiān)測體系，可顯著減少地面監(jiān)測與反復外業(yè)驗證的頻率，使項目核查周期縮短近一半，整體核查成本較傳統(tǒng)方式下降約60%。

● 提透明度：所有數(shù)據(jù)有據(jù)可查，可回溯、可重建，增強項目信任力。例如，將遙感數(shù)據(jù)全流程嵌入項目開發(fā)與核查體系中，所有監(jiān)測圖像、變化記錄和模型參數(shù)均通過開源平臺向第三方審核方開放，實現(xiàn)了“全過程可驗證”的數(shù)據(jù)透明機制。該機制提升了項目的市場信譽度，也加快了碳信用的核證效率。

● 防合規(guī)風險：AI模型可自動識別違規(guī)造林區(qū)、非合規(guī)圖斑，避免注冊階段“踩雷”。例如，某REDD 項目在早期開發(fā)階段曾因造林邊界劃定不清、部分區(qū)域土地權屬存在爭議而面臨注冊中止風險。后期引入遙感 GIS技術復核造林區(qū)邊界，配合歷史衛(wèi)星數(shù)據(jù)重建土地利用演變路徑，并將非合規(guī)地塊剔除，最終通過第三方審核，順利注冊并持續(xù)獲得碳減排簽發(fā)。該項目成為遙感技術輔助合規(guī)識別與修正的重要典范。

小Tips / 行業(yè)誤區(qū)與趨勢判斷

? 誤區(qū)1：遙感越精準越好。其實遙感的“精度”不只是空間分辨率，更取決于模型適配度與驗證體系。

? 誤區(qū)2：遙感只能做監(jiān)測。實際上遙感 AI已可實現(xiàn)核查數(shù)據(jù)自動生成，逐步替代人工數(shù)據(jù)包制作。

? 趨勢：REDD 機制都在強化遙感佐證權重；未來遙感將成為碳項目合規(guī)的“標準配件”。

遙感不能代替碳匯項目開發(fā)者的全部工作，但它可以讓你少走很多彎路。

當我們能讓森林中每一棵樹的“碳價值”被看見、被計量、被信任，我們才真正走上了“碳資產化”的可持續(xù)之路。

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融媒體地圖：06月25日

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省份	融媒體指數(shù)	融媒體系數(shù)
平均數(shù)	4588	1

北京	292	0.06
天津	40	0.01
河北	295	0.06
山西	84	0.02
內蒙古	38	0.01
遼寧	75	0.02
吉林	50	0.01
黑龍江	962	0.21
上海	146	0.03
江蘇	211	0.05
浙江	174	0.04
安徽	31	0.01
福建	677	0.15
江西	882	0.19
山東	98	0.02
河南	20	0.00
湖北	326	0.07
湖南	12	0.00
廣東	2729	0.59
廣西	1	0.00
海南	0	0.00
重慶	20	0.00
四川	5483	1.20
貴州	10	0.00
云南	142569	31.08
西藏	5	0.00
陜西	1565	0.34
甘肅	12217	2.66
青海	13	0.00
寧夏	234	0.05
新疆	0	0.00
內蒙古森工	16	0.00
吉林長白山森工	113	0.02
龍江森工	34	0.01
大興安嶺	298	0.06
新疆兵團	30	0.01

北京	292	0.06
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河北	295	0.06
山西	84	0.02
內蒙古	38	0.01
遼寧	75	0.02
吉林	50	0.01
黑龍江	962	0.21
上海	146	0.03
江蘇	211	0.05
浙江	174	0.04
安徽	31	0.01
福建	677	0.15
江西	882	0.19
山東	98	0.02
河南	20	0.00
湖北	326	0.07
湖南	12	0.00
廣東	2729	0.59
廣西	1	0.00
海南	0	0.00
重慶	20	0.00
四川	5483	1.20
貴州	10	0.00
云南	142569	31.08
西藏	5	0.00
陜西	1565	0.34
甘肅	12217	2.66
青海	13	0.00
寧夏	234	0.05
新疆	0	0.00
內蒙古森工	16	0.00
吉林長白山森工	113	0.02
龍江森工	34	0.01
大興安嶺	298	0.06
新疆兵團	30	0.01