Landcover Classification

Класификация на покритието на земята е услуга за картографиране на покритието на земята на Kumi Analytics за проекти за решения, базирани на природата (NbS), национални отчети и планиране. Карти на покритието на земята, изготвени на национално и проектно ниво, често използват различни легенди, затова екипите трябва да ги съгласуват, преди да сравнят националните тенденции с условията на място; Kumi Analytics също така твърди, че общите глобални продукти за покритието на земята използват твърде груби класове за хетерогенни ландшафти.

Услугата класифицира сателитни изображения в национални или регионални карти с покритие от край до край с резолюция 10 м или 30 м и в карти за преглед на проектно ниво с по-висока резолюция, използвайки една таксономия на всяко ниво. Оптични и SAR изображения се комбинират, когато е подходящо, с композити и мултитемпорални анализи, за да се поддържа стабилна класификация в облачни региони и през сезоните. Изходите включват базови линии за обезлесяване, класификации гори/негори и карти на екосистемни типове, от които се изискват от рамките за национален отчет на Verra, Gold Standard и REDD+, както и слоеве за промени в покритието на земята и времеви серии за обезлесяване, градско разрастване, земеделие и възстановяване.

• Легенди, съобразени със стандартите: опции в стил UN-FAO LULC или легенди, адаптирани към национални системи като CORINE, схеми на министерства или специфични за проекти класове.
• Оценка на осъществимостта: бърза, груба класификация за предварителен подбор на кандидатски проектни области преди подробни проучвания.
• Валидация: оценка на точността и, при необходимост, количествено определяне на несигурността, за да се гарантира надеждност на изходите при отчитане и одити.
• Междусекторно използване: същите карти обслужват въглеродни проекти, земеделие, градско и пространствено планиране, оценка на биоразнообразието и местообитанията, анализ на води и водосборни басейни, управление на рискове от бедствия и ESG отчетност.

Kumi Analytics съобщава, че една от техните сателитни класификации в Северна Суматра е достигнала точност от 94,58% при разграничаване на мангрови гори, палмови плантации и тропически гори.