Google DeepMind i Google Research, we współpracy z World Resources Institute (WRI) oraz International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), opublikowały Forest Typology (ForTy) 2020 – globalną mapę, która klasyfikuje każdy 10-na-10-metrowy fragment lądu na Ziemi według sześciu odrębnych typów lasów i użytkowania ziemi. Organizacje opisują tę publikację jako kluczowy punkt odniesienia dla unijnego rozporządzenia w sprawie wylesiania. Wraz z mapą zespół udostępnia wczesną serię czasową śledzącą, jak lasy zmieniały się z roku na rok w latach 2017–2025, w tym miejsca, w których lasy naturalne zostały zastąpione plantacjami lub farmami.

Ogłoszenie, opublikowane na blogu Google DeepMind przez badaczy Maxim Neumanna i Charlotte Stanton, wskazuje, że użytkownicy mogą teraz obserwować na całym świecie, z roku na rok, w szczegółowości 10 metrów, nie tylko gdzie las zanikł, ale co go zastąpiło: plantacja drzewna, farma upraw drzewnych roślin użytkowych lub inny teren.

Dlaczego „pokrywa drzewna” to za mało

Z kosmosu pierwotny las deszczowy, plantacja eukaliptusowa i uprawa palmy oleistej mogą wyglądać jak ten sam zielony obszar. Jednak przechowują one zupełnie różne ilości węgla i różną bioróżnorodność. Według publikacji wszystkie lasy magazynują węgiel, a łącznie stanowią dom dla większości lądowych gatunków roślin i zwierząt na świecie. wartość ekologiczna lasu zależy także od jego historii: pierwotny las, który nigdy nie został wycięty, przechowuje znacznie więcej węgla i bioróżnorodności niż jednowydziałowa plantacja drzewna, wycinana co dekadę lub dwie.

Większość globalnych map wskazuje jedynie obecność drzew, co stanowi wyzwanie dla tych, którzy próbują chronić lasy naturalne. Unijne rozporządzenie w sprawie produktów wolnych od wylesiania (EUDR) wymaga na przykład, aby produkty takie jak kawa, kakao czy olej palmowy nie pochodziły z terenów, które były lasem w 2020 roku, a następnie zostały przekształcone w grunty rolne. Jego zakres obejmuje także kauczuk, soję, bydło i produkty pochodne. Produkty drzewne, takie jak meble, również muszą być wolne od degradacji lasów: nie mogą pochodzić z lasów pierwotnych przekształconych później w plantacje lub lasy sadzone, ani z lasów naturalnie odradzających się, które później zostały przekształcone w lasy plantacyjne. W efekcie firmy i regulatorzy muszą wiedzieć nie tylko, gdzie rosną drzewa, ale jaki las tworzą – pierwotny czy odradzający się, sadzony czy plantacyjny, las czy farmę – oraz co zastępuje ten las po wycince.

Ta sama grupa wcześniej opublikowała Natural Forests of the World 2020, globalną mapę o rozdzielczości 10 metrów, która oddzielała lasy naturalne od całej pozostałej pokrywy drzewnej. Ta publikacja stanowiła punkt wyjścia, aby pomóc firmom i regulatorom we wdrażaniu unijnego rozporządzenia w sprawie wylesiania oraz wspierać producentów surowców w dotrzymywaniu zobowiązań o nieprzekształcaniu lasów naturalnych. Odpowiadała na jedno pytanie dla każdego fragmentu lądu: czy w 2020 roku był to las naturalny, czy nie? ForTy idzie dalej, pokazując, jaki rodzaj lasu się tam znajduje – od lasu pierwotnego, przez plantację drzewną, po uprawy drzewnych roślin użytkowych – a dzięki nowej serii czasowej, jak to się zmienia z roku na rok.

Jak ForTy klasyfikuje lasy świata

ForTy dzieli teren na sześć kategorii na podstawie definicji ONZ-owskiej Organizacji ds. Wyżywienia i Rolnictwa (FAO):

• Las pierwotny: rodzimy las bez widocznych śladów ingerencji człowieka.
• Las naturalnie odradzający się: las, który odroósł samodzielnie, na przykład po wycince lub pożarze.
  Las sadzony: las posadzony lub zasiany przez ludzi i zarządzany w długich cyklach.
• Las plantacyjny: szybko rosnące, intensywnie zarządzane farmy drzewne, często jednego gatunku.
• Uprawy drzewne i agroforesteria: farmy uprawiające produkty inne niż drewno, takie jak palma oleista, kauczuk, kakao lub owoce.
• Inny teren: wszystko pozostałe, od łąk i pól uprawnych po miasta i wody.

FAO stosuje te same definicje w swojej Globalnej Ocenie Zasobów Leśnych, okresowym przeglądzie, w ramach którego kraje raportują stan swoich lasów, dzięki czemu kategorie mapy są zgodne ze słownictwem już stosowanym w międzynarodowym raportowaniu leśnym.

Na mapie Forest Typology 2020 każdy kolor pokazuje najczęstszy typ lasu lub terenu na każdym kilometrze kwadratowym, a użytkownicy mogą ją przeglądać w szczegółowości 10 metrów w aplikacji Earth Engine.

Trenowanie modelu ForTy było trudne, ponieważ te kategorie zależą w części od sposobu użytkowania terenu, a nie tylko od jego wyglądu. Aby nauczyć model rozróżnienia, zespół zbudował dużą kolekcję przykładów typów lasów obejmującą około 1,7 miliona oznaczonych lokalizacji, pochodzących z eksperckich badań terenowych, krajowych i regionalnych zbiorów danych oraz ukierunkowanych przeglądów miejsc, w których model miał trudności. Model wykorzystuje niestandardową architekturę zaprojektowaną z myślą o wyzwaniach danych teledetekcyjnych i przyjmuje jako kluczowe dane wejściowe osadzenia AlphaEarth Foundations – zwięzłe podsumowania danych z wieloletnich obserwacji satelitarnych dla każdego piksela o wymiarze 10 metrów – dzięki czemu może dostrzegać subtelne wskazówki, takie jak wzorce sadzenia, cykle wzrostu i rytmy wyrębu.

Z góry pięć klas lasów i upraw drzewnych może wyglądać podobnie. ForTy potrafi identyfikować subtelne różnice w strukturze i wzorcach sezonowych, które je wyróżniają, dokładnie klasyfikując je w globalnej bazie danych map. Zdjęcia satelitarne pochodzą od Google Earth, Maxar Technologies i Airbus.

Weryfikacja mapy w praktyce

Mapa jest użyteczna tylko wtedy, gdy ludzie mogą jej ufać. Wraz z IIASA i WRI zespół zweryfikował ForTy na ponad 9 000 losowo wybranych miejsc na cał świecie. W każdym miejscu dwójka wyszkolonych ekspertów analizowała zdjęcia o wysokiej rozdzielczości i wieloletnie zapisy satelitarne, aby ustalić, jaki typ terenu faktycznie się tam znajdował. ForTy prawidłowo rozpoznawał typ lasu w 90% przypadków, a las od terenu nielasowego odróżniał w 95% przypadków, przewyższając inne globalne mapy lasów.

Poza trafnością zespół podkreśla, że globalna ochrona przyrody nie jest rozwiązaniem uniwersalnym. Zamiast nadawać konkretnemu fragmentowi lądu etykietę typu tak/nie, ForTy przypisuje każdej klasie wynik prawdopodobieństwa, co pozwala użytkownikom dostosować klasyfikację do kontekstów regionalnych i specyficznych dla zastosowań kompromisów w zakresie precyzji. Firma oceniająca ryzyko wylesiania w ramach EUDR może ustawić restrykcyjny próg, akceptując wyłącznie piksele, co do których model jest bardzo pewny, aby uniknąć ryzyka regulacyjnego. Naukowiec szacujący łączną powierzchnię lasów może natomiast wykorzystać pełne spektrum prawdopodobieństw, aby uzyskać pełniejszy obraz potencjalnego krajobrazu.

Od pojedynczej migawki do historii zmian

Mapa pojedynczego roku to użyteczny punkt wyjścia, ale lasy się zmieniają. Nowa seria czasowa, opublikowana w wersji wczesnej, stosuje podobne podejście do każdego roku od 2017 do 2025. Pokazuje nie tylko gdzie lasy znikają i gdzie odrastają, ale także jaki rodzaj zmiany nastąpił: na przykład las naturalny przekształcony w plantację drzewną lub porzucony teren powoli odrastający do stanu lasu.

To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ niektóre z najważniejszych zmian są trudne do zaobserwowania z kosmosu. Gdy las naturalny zostaje wycięty i zastąpiony plantacją, teren wkrótce znowu wygląda na zielony, więc standardowe mapy pokrywy drzewnej mogą nie wykryć tej zmiany. Seria czasowa ForTy uwidacznia te ukryte zmiany – zarówno straty, jak i zyski – i można ją przeglądać w osobnej aplikacji Earth Engine.

Dostępność i dalsze kroki

Mapa Forest Typology 2020, opisana w artykule w Scientific Data, recenzowanym czasopiśmie o otwartym dostępie z portfolio Nature, oraz nowa seria czasowa są teraz dostępne bezpłatnie na licencji otwartej w Google Earth Engine, chmurowej platformie Google do analiz geoprzestrzennych; zbiór danych opublikowano także na Figshare. Zespół ma nadzieję, że rządy, firmy, organizacje ochrony przyrody i naukowcy wykorzystają je do budowania łańcuchów dostaw wolnych od wylesiania, kierowania finansowania lasów tam, gdzie jest potrzebne, oraz ochrony najważniejszych lasów naturalnych. W nadchodzących miesiącach, jak zapowiada zespół, seria czasowa będzie dalej rozwijana we współpracy z partnerami i użytkownikami.

ForTy należy do portfela badań AI for Nature firmy Google, obejmującego mapowanie przyczyn utraty lasów, prognozowanie ryzyka wylesiania, modelowanie globalnych rozmieszczenia gatunków oraz monitorowanie bioróżnorodności w terenie. ForTy to także najnowsze uzupełnienie Google Earth AI – kolekcji modeli i zbiorów danych geoprzestrzennych Google, zaprojektowanej, aby pomóc w rozwiązywaniu najpilniejszych wyzwań środowiskowych planety.

Podziękowania

Praca została opracowana wspólnie przez Google DeepMind i Google Research przy udziale World Resources Institute oraz International Institute for Applied Systems Analysis. Współautorami publikacji są 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 i Drew Purves, a także zaufani testerzy, którzy pomogli ulepszyć mapę.