Pemodelan Baseline Dinamis
Kami menerapkan plot kontrol yang dipadankan secara spasial dalam radius 100 km untuk menetapkan baseline dinamis yang memenuhi standar Verra VM0047 dan standar global lainnya. Ini memastikan additionality (nilai tambah) divalidasi secara statistik—bukan hanya diasumsikan.
Klasifikasi LULC High-Fidelity
Kami menggabungkan data yang diverifikasi di lapangan, citra satelit deret waktu, dan pengklasifikasi ML (misalnya Random Forest, SVM, neural nets) untuk menghasilkan peta penggunaan/tutupan lahan yang sangat akurat dan ultra-lokal. Ini memungkinkan kami mengidentifikasi area yang memenuhi syarat, menandai wilayah yang terdegradasi, serta mengurangi risiko kebocoran dan ketahanan.
Kalibrasi Model
Dengan setiap proyek baru, kami terus meningkatkan dengan mengintegrasikan kinerja sebelumnya, data lapangan, dan menciptakan umpan balik berkelanjutan. Ini memastikan setiap model LULC baru menjadi lebih tajam, lebih cepat, dan lebih selaras dengan kondisi regional dibandingkan sebelumnya.
Dynamic Baseline Modeling
We implement spatially matched control plots within a 100 km radius to establish dynamic baselines that meet Verra’s VM0047 and other global standards. This ensures additionality is statistically validated – not assumed.
High-Fidelity LULC Classification
We combine field-verified data, time-series satellite imagery, and ML classifiers (e.g. Random Forest, SVM, neural nets) to generate ultra-local, high-accuracy land use/land cover maps. This allows us to identify eligible parcels, flag degraded areas, and reduce leakage and permanence risks.
With each new project we improve by integrating past performance, field data, and creating feedback loops. This ensures each new LULC model is even sharper, faster, and more regionally attuned than the last.