Google DeepMind, Google Research совместно с Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Международным институтом прикладного системного анализа (IIASA) представили типологию лесов (ForTy) 2020: они разделили всю сушу на сетку ячеек размером 10×10 м, классифицируя их на шесть категорий — первозданные леса, леса естественного возобновления, искусственные посадки, быстрорастущие лесные плантации для древесины, экономические леса и агролесоводческие системы (масличные пальмы, каучуконосы, какао и др.), а также прочие земли. Одновременно опубликован ранний временной ряд с ежегодными изменениями за период 2017–2025 годов, позволяющий увидеть, были ли естественные леса заменены на искусственные посадки или сельскохозяйственные угодья. Модель использует спутниковые эмбеддинги AlphaEarth Foundations в качестве входных данных; статья опубликована 21 числа 10 месяца в журнале «Scientific Data».
Уверенность: высокая (95) · Время события 2026-10-22
Обоснование
- Регламент ЕС о продукции с нулевой вырубкой лесов (EUDR) требует, чтобы кофе, какао, пальмовое масло и другие товары не поступали с земель, преобразованных из лесов после 2020 года, а древесная продукция не происходила из искусственных посадок, созданных на месте первозданных лесов. Компаниям и регуляторам необходимо знать тип леса на каждом участке в 2020 году, тогда как большинство глобальных карт показывают лишь наличие или отсутствие древесного покрова.
- По официальным данным, эксперты проверили более 9000 случайных точек, при этом правильность определения типа леса составила около 90%, а различение лесных и нелесных территорий — около 95%, что лучше показателей других глобальных карт лесов. Для каждого пикселя предоставляются отдельные значения уверенности для шести категорий, что позволяет пользователям настраивать пороговые значения в зависимости от задачи, например, при проверке соответствия требованиям использовать только пиксели с высокой уверенностью.
Использование
- Карта и верификационные данные доступны бесплатно в Google Earth Engine и на Figshare под лицензией CC BY 4.0; код для обучения, вывода и оценки находится на GitHub в репозиториях google-deepmind/jeo и google-deepmind/geeflow. В блоге DeepMind «Beyond tree cover» есть ссылки на интерактивную карту и просмотр временных рядов.
Риски
- Согласно статье и изданию The Decoder, экономические леса и искусственные посадки распознаются лишь примерно в половине случаев, а быстрорастущие лесные плантации — примерно в 60% случаев; от четверти до трети территорий, помеченных как быстрорастущие плантации или экономические леса, классифицированы неверно — именно эти границы наиболее важны для EUDR. В Азии первозданные леса переоценены примерно на 2 млрд гектаров, а в Африке пропущено около 9400 млн гектаров лесов.
- Общая точность около 90% во многом обусловлена легкостью классификации категории «прочие земли» (на что указывают сами авторы); временной ряд является ранней версией.
- Официальная публикация состоялась 22 числа 10 месяца, это не новость последних 24 часов, но она включена в этот обзор благодаря новым медиа-репортажам.