Google DeepMind、Google Research、世界資源研究所（WRI）、国際応用システム分析研究所（IIASA）がForest Typology（ForTy）2020を公開：世界の陸地を10×10メートルのグリッドで原生林、天然更新林、人工林、短輪伐期用材林、経済林とアグロフォレストリー（油棕、ゴム、カカオなど）、その他の土地の6種類に分類し、同時に2017〜2025年の年次変化を示す初期時系列データを公開。天然林が人工林や農地に転換されたかどうかが判別可能。モデルはAlphaEarth Foundationsの衛星埋め込みを入力として使用し、論文は10月21日に『Scientific Data』に掲載された。
信頼度：高（95） · イベント時間 2026-10-22
理由
- EUの「森林破壊ゼロ製品規則」（EUDR）では、コーヒー、カカオ、パーム油などが2020年以降に森林から転換された農地由来であってはならず、木材製品は原生林から転換された人工林由来であってはならない。企業や規制当局は2020年時点での各土地の森林タイプを知る必要があるが、多くの世界地図は「樹木の有無」のみを表示している。
- 公式によれば、専門家が9000件のランダムな地点で検証を行い、森林タイプの正解率は約90%、森林と非森林の区別精度は約95%で、他の世界森林地図より優れている。各ピクセルごとに6種類の信頼度が提供され、ユーザーは用途に応じて閾値を調整できる。例えば、コンプライアンス審査では高信頼度のピクセルのみを使用する。
利用方法
- マップと検証データはGoogle Earth EngineおよびFigshareで無料で入手可能で、CC BY 4.0ライセンスが適用される。学習、推論、評価コードはGitHubのgoogle-deepmind/jeoおよびgoogle-deepmind/geeflowにある。DeepMindブログ「Beyond tree cover」にはオンラインマップと時系列閲覧へのリンクがある。
リスク
- 論文およびThe Decoderによると、経済林と人工林の検出率は約50%、短輪伐期用材林は約60%にとどまり、短輪伐期用材林または経済林と分類された領域の4分の1から3分の1が誤判定されている。これはまさにEUDRが最も懸念する境界部分である。アジアでは原生林を約2億ヘクタール過大評価し、アフリカでは森林を約9400万ヘクタール見逃している。
- 全体の正解率の約90%は、「その他の土地」のような判別が容易なサンプルによって大きく引き上げられている（著者自身が指摘）。時系列データは初期バージョンである。
- 公式発表は10月22日であり、過去24時間以内の新着ニュースではない。本号ではメディアによる新たな報道に基づき収録した。