Google DeepMind、Google Research 与世界资源研究所（WRI）、国际应用系统分析研究所（IIASA）发布 Forest Typology（ForTy）2020：把全球陆地按 10×10 米网格分成原始林、天然更新林、人工林、速生用材林、经济林与农林复合（油棕、橡胶、可可等）和其他土地六类，同时发布 2017–2025 年逐年变化的早期时间序列，能看出天然林被换成了人工林还是农场。模型以 AlphaEarth Foundations 的卫星嵌入为输入，论文 10 月 21 日发表在《Scientific Data》。
置信度：高（95） · 事件时间 2026-10-22
理由
- 欧盟《零毁林产品法规》（EUDR）要求咖啡、可可、棕榈油等不能来自 2020 年后由森林改成的农地，木制品不能来自由原始林改成的人工林，企业和监管方需要知道 2020 年每块地是哪类森林，而多数全球地图只显示“有没有树”。
- 官方称由专家在 9000 多个随机点复核，森林类型判对约 90%、森林与非森林约 95%，好于其他全球森林地图；每个像素给出六类各自的置信度，用户可以按用途调阈值，比如合规审查只取高置信像素。
用法
- 地图和验证数据可在 Google Earth Engine 和 Figshare 免费获取，CC BY 4.0 许可；训练、推理和评测代码在 GitHub 的 google-deepmind/jeo 和 google-deepmind/geeflow。DeepMind 博客“Beyond tree cover”里有在线地图和时间序列浏览入口。
风险
- 据论文和 The Decoder，经济林和人工林只认出约一半、速生用材林约六成，被标为速生用材林或经济林的区域有四分之一到三分之一判错——恰好是 EUDR 最关心的边界；在亚洲高估约 2 亿公顷原始林，在非洲漏掉约 9400 万公顷森林。
- 约 90% 的总体准确率很大程度受“其他土地”这类容易判断的样本拉高（作者自己提示）；时间序列是早期版本。
- 官方 10 月 22 日发布，不是过去 24 小时的新消息，本期因媒体新报道收录。