Google DeepMind ForTy rozróżnia las pierwotny od plantacji na mapie świata z dokładnością do 10 metrów

Google DeepMind i Google Research opublikowały 22 października ForTy 2020, mapę lasów całego świata, która rozróżnia ich rodzaje. Dla każdego kwadratu ziemi o boku 10 metrów mapa podaje, czy rośnie tam las pierwotny, odrośnięty, posadzony, plantacja drzew, uprawa w rodzaju palmy olejowej, czy w ogóle nie ma lasu. Mapa przyda się zwłaszcza firmom, które sprowadzają do Unii kawę, kakao, olej palmowy albo drewno i meble, i przygotowują się do unijnego rozporządzenia o produktach niepowodujących wylesiania (EUDR). Szczegóły podał Google DeepMind na swoim blogu. Mapę przygotowano razem z World Resources Institute (WRI) i Międzynarodowym Instytutem Stosowanej Analizy Systemowej (IIASA).

Dlaczego zielona plama na zdjęciu satelitarnym to za mało

Z kosmosu stary las deszczowy, plantacja eukaliptusa i plantacja palmy olejowej wyglądają podobnie. Większość globalnych map mówi tylko, czy w danym miejscu rosną drzewa. Dla EUDR to za mało. Kawa, kakao czy olej palmowy nie mogą pochodzić z ziemi, która w 2020 roku była lasem, a potem stała się polem. Przy drewnie i meblach przepisy idą dalej: drewno nie może pochodzić z lasu pierwotnego, który zamieniono na plantację albo las sadzony.

Ten przypadek trudno zauważyć bez nowej mapy. Gdy las naturalny wytnie się i obsadzi szybko rosnącymi drzewami, teren wkrótce znów jest zielony. Zwykła mapa pokrycia drzewami nie pokaże wtedy żadnej zmiany.

Sześć kategorii i zmiany rok po roku

Model dzieli ląd na sześć kategorii według definicji Organizacji Narodów Zjednoczonych do spraw Wyżywienia i Rolnictwa (FAO).

Kategoria	Co oznacza
Las pierwotny	las rodzimy bez widocznych śladów działalności człowieka
Las naturalnie odnowiony	las, który odrósł sam, np. po wycince albo pożarze
Las sadzony	posadzony przez ludzi i zarządzany w długich cyklach
Plantacja leśna	szybko rosnące drzewa, często jednego gatunku
Uprawy drzewiaste i rolnoleśne	np. palma olejowa, kauczuk, kakao, owoce
Inne grunty	łąki, pola, miasta, woda

Do mapy z 2020 roku Google dołączył wstępną serię map dla każdego roku od 2017 do 2025. Pokazuje ona, co zastąpiło las: plantację drewna, uprawę albo inny grunt. Widać w niej też ziemię porzuconą, która powoli zarasta lasem.

Jak model uczył się odróżniać lasy

Zespół zebrał około 1,7 mln opisanych przykładów z badań terenowych, krajowych baz danych i celowanych przeglądów miejsc, w których model się mylił. Model korzysta z AlphaEarth Foundations, czyli skrótów wieloletnich obserwacji satelitarnych dla każdego 10-metrowego piksela. Dzięki temu wyłapuje wzory nasadzeń, cykle wzrostu i rytm wycinki.

Mapę sprawdzono w ponad 9000 losowych miejsc na świecie. W każdym dwie przeszkolone osoby oceniły na zdjęciach i wieloletnich zapisach satelitarnych, co tam naprawdę jest. Według Google DeepMind model wskazał właściwy rodzaj lasu w 90 proc. przypadków, a las od terenu bez lasu odróżnił w 95 proc. Te liczby podają sami autorzy, a sprawdzanie prowadzili razem z WRI i IIASA, którzy współtworzyli mapę.

Co z tego ma firma, która kupuje surowce

Mapa nie daje odpowiedzi „tak albo nie”. Dla każdego piksela podaje prawdopodobieństwo każdej kategorii. Firma, która ocenia ryzyko pod EUDR, może przyjąć ostry próg i uznać tylko miejsca, co do których model jest bardzo pewny. Naukowiec szacujący powierzchnię lasów może użyć pełnego rozkładu.

Mapa i seria czasowa są bezpłatne, na otwartej licencji, w Google Earth Engine. Opis mapy z 2020 roku ukazał się w czasopiśmie „Scientific Data”. Wpis nie mówi, czy mapa wystarczy jako dowód przy unijnej kontroli. Nie ocenia też, jak dokładna jest w konkretnych krajach, na przykład w Polsce.

Google zapowiada, że w najbliższych miesiącach poprawi serię czasową razem z partnerami. Inne projekty Google DeepMind w nauce opisaliśmy przy peptydzie, kandydacie na antybiotyk i przy znakowaniu białek zaprojektowanych przez AI.