SFI Subsidies & Soil Carbon Financing Finanziamento del Carbonio e Sussidi SFI
Turning biological soil health establishment costs into secondary revenue-generating assets for broadacre commercial growers. Trasformare i costi dell'apparato radicale biologico in cespiti rigeneratori di reddito secondario per i grandi agricoltori.
Soil Carbon Credits
3.89 tCO2e/ac annuallyOur mycorrhizal networks continuously secrete massive volumes of glomalin-related soil proteins (GRSP), which securely bind soil mineral particulates and permanently lock carbon deep in the soil matrix. Under Verra's VM0042 methodology for Improved Agricultural Land Management, farmers can generate verified soil carbon credits, keeping up to 70% of global credit sales. Le nostre micorrize secernono grandi quantità di glomalina (GRSP), una proteina-colla che aggrega le particelle di terreno e sequestra il carbonio in modo permanente. Con la metodologia Verra VM0042, gli agricoltori generano crediti, trattenendo fino al 70% dei proventi.
UK SFI Subsidies
£129/ha - £382/haIn the United Kingdom, our biological system perfectly optimizes high-incentive Defra SFI 2026 actions, such as CSAM2 (Multi-species winter cover crops) paying £129/ha and SAM3 (Herbal Leys) paying £382/ha, by ensuring rapid, robust plant root establishment. Nel Regno Unito, il nostro sistema biologico ottimizza le azioni Defra SFI 2026, come CSAM2 (colture di copertura multi-specie) da £129/ettaro e SAM3 (prati di erbe officinali) da £382/ettaro.
Satellite AI Verification
10m Remote ModelingTessera is a 10m-resolution geospatial foundation model (co-developed by Cambridge researchers and SPUN). By applying self-supervised learning (SSL) to Sentinel-2 timelines, Tessera accurately models crop physiological indicators—such as our documented 46.9% yield surge and elevated chlorophyll density—to remotely predict fungal colonization and soil carbon permanence. This completely eliminates the logistical and financial bottlenecks of traditional physical soil grid-sampling. Tessera è un modello geospaziale a risoluzione 10m (co-sviluppato da ricercatori di Cambridge e SPUN). Applicando l'apprendimento auto-supervisionato (SSL) alle immagini Sentinel-2, rileva gli indicatori fisiologici delle colture (resa +46.9% e densità clorofilliana) per stimare la colonizzazione fungina a distanza, azzerando i costi dei carotaggi fisici.