本轮地图开发由Verra与美国克拉克实验室（Clark Labs）合作完成。团队基于大量卫星遥感影像，分析土地覆盖变化、道路通达性、人口密度、火点记录等变量，通过空间分析与机器学习模型综合评估不同地块未来发生森林损失的风险等级。
例如，在南美洲亚马逊流域的部分区域，遥感分析发现，道路修建沿线的毁林速度远高于平均水平。而这种变化在传统地面调查或历史数据外推中，往往很难提前察觉。
通过遥感+建模，开发团队能够实现“从太空看毁林逻辑”，大幅提高风险地图的预测准确率与空间分辨率。这也意味着，REDD项目在设定碳信用发放基线时，可以更科学地回答：“如果我不保护这里，这片森林真的会被砍伐吗？”
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