Google DeepMind et Google Research, en collaboration avec le World Resources Institute (WRI) et l'International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), ont publié Forest Typology (ForTy) 2020, une carte mondiale qui classe chaque parcelle de terre de 10 sur 10 mètres sur Terre en six types distincts de forêts et d'usage des sols. Les organisations présentent cette publication comme une référence clé pour la réglementation européenne sur la déforestation. Parallèlement à la carte, l'équipe partage une série temporelle préliminaire qui suit l'évolution annuelle des forêts de 2017 à 2025, y compris les endroits où les forêts naturelles ont été remplacées par des plantations ou des fermes.

L'annonce, publiée sur le blog Google DeepMind par les chercheurs Maxim Neumann et Charlotte Stanton, indique que les utilisateurs peuvent désormais voir, à l'échelle mondiale et avec un détail de 10 mètres, année après année, non seulement où la forêt a été perdue, mais aussi ce qui l'a remplacée : une plantation de bois d'œuvre, une ferme de cultures arboricoles ou d'autres terres.

Pourquoi la « couverture arborée » ne suffit pas

Vue de l'espace, une forêt primaire tropicale, une plantation d'eucalyptus et une palmeraie peuvent sembler n'être qu'une même étendue verte. Elles contiennent pourtant des quantités de carbone et de biodiversité très différentes. Selon l'article, toutes les forêts stockent du carbone et, ensemble, elles abritent la majorité des espèces végétales et animales terrestres de la planète. Mais la valeur écologique d'une forêt dépend aussi de son histoire : une forêt primaire jamais défrichée contient bien plus de carbone et de biodiversité qu'une plantation de bois d'œuvre monospécifique récoltée tous les dix ou vingt ans.

La plupart des cartes mondiales indiquent uniquement la présence d'arbres, ce qui complique la protection des forêts naturelles. Le règlement européen sur les produits sans déforestation (EUDR), par exemple, exige que des produits comme le café, le cacao ou l'huile de palme ne proviennent pas de terres qui étaient forestières en 2020 et ont depuis été converties à l'agriculture. Son champ d'application couvre également leoutchouc, le soja, les bovins et leurs produits dérivés. Les produits du bois, tels que les meubles, doivent aussi être exempts de dégradation forestière : ils ne peuvent provenir de forêts primaires converties depuis en forêts plantations ou plantées, ni de forêts à régénération naturelle converties depuis en forêts plantations. Les entreprises et les régulateurs doivent donc savoir non seulement où se trouvent les arbres, mais aussi quel type de forêt ils forment — primaire ou en régénération, plantée ou plantation, forêt ou ferme — et ce qui remplace la forêt après une récolte.

Le même groupe avait précédemment publié Natural Forests of the World 2020, une carte mondiale à 10 mètres de résolution distinguant les forêts naturelles des autres couvertures arborées. Cette publication offrait un point de départ pour aider les entreprises et les régulateurs à appliquer le règlement européen sur la déforestation, et pour soutenir les producteurs de matières premières dans leur engagement de ne pas convertir les forêts naturelles. Elle répondait à une seule question pour chaque parcelle : s'agissait-il de forêt naturelle en 2020 ou non ? ForTy va plus loin, en montrant le type de forêt présent, de la forêt primaire à la plantation de bois d'œuvre en passant par les cultures arboricoles et, grâce à la nouvelle série temporelle, son évolution annuelle.

Comment ForTy classe les forêts du monde

ForTy répartit les terres en six catégories fondées sur les définitions de l'Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) :

• Forêt primaire : forêt indigène sans signe visible de perturbation humaine.
• Forêt à régénération naturelle : forêt repoussée d'elle-même, par exemple après une coupe ou un incendie.
• Forêt plantée : forêt plantée ou ensemencée par l'homme et gérée sur de longs cycles.
• Forêt plantation : fermes arboricoles à croissance rapide et gérées de manière intensive, souvent monospécifiques.
• Cultures arboricoles et agroforesterie : fermes produisant autre chose que du bois, comme l'huile de palme, le caoutchouc, le cacao ou des fruits.
• Autres terres : tout le reste, des prairies et terres cultivées aux villes et aux plans d'eau.

La FAO applique ces mêmes définitions dans son Évaluation mondiale des ressources forestières, l'exercice périodique par lequel les pays rendent compte de l'état de leurs forêts ; les catégories de la carte correspondent donc au vocabulaire déjà utilisé dans les rapports forestiers internationaux.

Dans la carte Forest Typology 2020, chaque couleur indique le type de forêt ou de terre le plus fréquent dans chaque kilomètre carré, et les utilisateurs peuvent l'explorer à l'échelle de 10 mètres dans l'application Earth Engine.

L'entraînement du modèle ForTy a été complexe, car ces catégories dépendent en partie de l'usage des terres, et pas seulement de leur apparence. Pourrendre au modèle ces différences, l'équipe a constitué une vaste collection d'exemples de types forestiers comportant environ 1,7 million de localités étiquetées, issues d'enquêtes d'experts, de jeux de données nationaux et régionaux et d'examens ciblés des zones où le modèle rencontrait des difficultés. Le modèle utilise une architecture sur mesure conçue pour les défis des données de télédétection et prend en entrée clé les embeddings d'AlphaEarth Foundations — des résumés compacts de plusieurs années d'observations satellitaires pour chaque pixel de 10 mètres — lui permettant de repérer des indices subtils comme les schémas de plantation, les cycles de croissance et les rythmes de récolte.

Vues du ciel, les cinq classes de forêts et de cultures arboricoles peuvent se ressembler. ForTy est capable d'identifier les subtiles différences de structure et de motifs saisonniers qui les distinguent, en les catégorisant avec précision dans une base de données cartographique mondiale. Les images du projet sont créditées à Google Earth, Maxar Technologies et Airbus.

À l'épreuve de la validation

Une carte n'est utile que si l'on peut lui faire confiance. Avec l'IIASA et le WRI, l'équipe a validé ForTy sur plus de 9 000 sites choisis au hasard dans le monde. Sur chaque site, deux experts formés ont étudié des images à haute résolution et des années d'enregistrements satellitaires pour déterminer le type de terrain réellement présent. ForTy a identifié le bon type de forêt 90 % du temps et distingué forêt et non-forêt 95 % du temps, surclassant les autres cartes forestières mondiales.

Au-delà de la précision, l'équipe souligne que la conservation mondiale n'est pas uniforme. Plutôt que d'attribuer une étiquette binaire à une parcelle donnée, ForTy fournit un score de probabilité pour chaque classe, permettant aux utilisateurs d'adapter la classification aux contextes régionaux et aux arbitrages de précision propres à chaque application. Une entreprise évaluant le risque de déforestation dans le cadre de l'EUDR peut ainsi fixer un seuil strict, n'acceptant que les pixels pour lesquels le modèle est hautement certain, afin d'éviter les risques réglementaires. À l'inverse, un chercheur estimant l'étendue totale des forêts peut utiliser tout l'éventail de probabilités pour obtenir une image plus complète du paysage potentiel.

D'un instantané à l'histoire d'un changement

Une carte d'une seule année constitue une base utile, mais les forêts évoluent. La nouvelle série temporelle publiée en avant-première applique une approche similaire à chaque année de 2017 à 2025. Elle montre non seulement où les forêts disparaissent et où elles repoussent, mais aussi la nature du changement : une forêt naturelle transformée en plantation de bois d'œuvre, par exemple, ou une terre abandonnée se régénérant lentement en forêt.

Cette distinction importe, car certains des changements les plus importants sont difficiles à observer depuis l'espace. Lorsqu'une forêt naturelle est coupée puis replantée en plantation, le terrain retrouve rapidement son aspect vert, si bien que les cartes standard de couverture arborée peuvent ne pas détecter le changement. La série temporelle de ForTy rend ces changements invisibles visibles, pertes comme gains, et peut être explorée dans une application Earth Engine distincte.

Disponibilité et prochaines étapes

La carte Forest Typology 2020, présentée dans article de Scientific Data, revue scientifique en accès libre du Nature Portfolio, et la nouvelle série temporelle sont désormais librement accessibles sur Google Earth Engine, la plateforme cloud d'analyse géospatiale de Google, sous licence ouverte ; le jeu de données est également publié sur Figshare. L'équipe espère que les gouvernements, les entreprises, les organisations de conservation et les scientifiques les utiliseront pour bâtir des chaînes d'approvisionnement sans déforestation, orienter le financement forestier là où il est nécessaire et protéger les forêts naturelles les plus précieuses. Dans les mois à venir, l'équipe indique qu'elle continuera d'améliorer la série temporelle avec ses partenaires et ses utilisateurs.

ForTy s'inscrit dans le portefeuille de recherche AI for Nature de Google, qui comprend la cartographie des causes de la perte forestière, la prévision du risque de déforestation, la modélisation des distributions mondiales d'espèces et la suivi de la biodiversité sur le terrain. ForTy constitue également la dernière addition à Google Earth AI, l'ensemble de modèles et de jeux de données géospatiaux de Google conçu pour aider à relever les défis environnementaux les plus critiques de la planète.

Remerciements

Ce travail a été développé conjointement par Google DeepMind et Google Research, avec le World Resources Institute et l'International Institute for Applied Systems Analysis. Les co-auteurs de l'article sont Anton Raichuk, Peter Potapov, Myroslava Lesiv, Matthew Overlan, Mélanie Rey, Ravindran Rajakumar, Michelangelo Conserva, Radost Stanimirova, Michelle Sims, Sarah Carter, Elizabeth Goldman, Yuchang Jiang, Linus Scheibenreif, Ivelina Georgieva, Maria Shchepashchenko, Steffen Fritz, Nicholas Clinton, Dan Morris et Drew Purves, ainsi que des testeurs de confiance qui ont contribué à améliorer la carte.