衛星から見ると、古い熱帯雨林、ユーカリの植林地、アブラヤシ農園は同じ緑の区画に見えることがありますが、蓄える炭素の量や生き物の豊かさは大きく違います。Google DeepMindとGoogle Researchは、World Resources Institute、International Institute for Applied Systems Analysisと共同で、地球上のあらゆる場所でそれらを見分けようとする地図を公開しました。Forest Typology 2020、略してForTyは、10メートル四方の区画すべてを6つの分類に分けます。原生林から木材用植林地、樹木作物までの森林・樹木作物5種類と、森林でない土地です。
公開の時期には実務的な意味があります。EUの森林破壊防止規則は、コーヒー、カカオ、パーム油などの産品が、2020年に森林だったのちに転換された土地に由来しないことを求め、木材製品については、のちに植林地に変えられた原生林に由来しないことを求めています。世界規模の地図の大半は木があるかどうかしか示さないため、この問いには答えられません。ForTyは昨年のNatural Forests of the Worldの地図を発展させ、どの種類の森林かを示します。さらに、初期版の時系列データが2017年から2025年まで毎年の変化を追います。植え直すとすぐ緑に戻って見逃されやすい、天然林から植林地への置き換えも含まれます。
モデルは、専門家の調査、各国のデータセット、重点的な確認から集めた約170万の地点のラベルで学習しました。各ピクセルについて何年分もの衛星データを圧縮して要約したAlphaEarth Foundationsの埋め込みを使い、植え付けの模様や収穫の周期をとらえます。無作為に選び、それぞれ2人の専門家が判定した9,000以上の地点と照合したところ、森林の種類を90%の確率で正しく当て、森林と非森林を95%の確率で区別しました。チームによると、ほかの世界地図を上回る成績です。単一のラベルではなく分類ごとの確率を出すため、規制上のリスクを管理する企業は厳しいしきい値を設定し、研究者は確率の幅全体を使えます。
2020年の地図はScientific Dataで説明されており、地図も時系列データもGoogle Earth Engineでオープンライセンスのもと無料で使えます。
規制対応に使う人にとっては、注意点が重要です。世界全体で90%の精度でも、10地点に1つは誤分類が残り、発表は地域別や分類別の精度を示していません。取り締まりは区画ごとに行われるため、1つのピクセルを証拠として扱う前に、その地域での精度を確かめるべきです。時系列データは初期版とされており、Googleは提携先とともに改訂を続けるとしています。