Google DeepMind выпустила карту, отличающую природный лес от плантаций

Google DeepMind и Google Research вместе с двумя исследовательскими организациями выложили бесплатную карту ForTy 2020 (Forest Typology). На ней каждый участок суши 10 на 10 метров отнесён к одному из шести классов: от природного леса до плантации для древесины или масличной пальмы либо вовсе не леса.

Почему это важно: большинство глобальных карт отмечают только, есть ли на участке деревья. Из космоса первичный тропический лес и плантация эвкалипта одинаково зелёные, хотя в первом намного больше углерода и видов растений и животных.

Повод: вместе с картой 2020 года авторы выложили раннюю версию ежегодных данных за 2017–2025 годы. По словам Google, впервые по всему миру и с такой детализацией видно не только, где исчез лес, но и что пришло на его место: плантация для древесины, плантация сельхозкультур вроде масличной пальмы или другая земля.

Общая картина: карту делали под регламент ЕС о продукции без обезлесения (EUDR), где 2020 год служит точкой отсчёта. Сырьё для кофе, какао и пальмового масла не должно быть выращено на земле, которая в 2020 году была лесом, а потом стала сельхозугодьями. Для древесины, например мебельной, есть ещё одно условие: её нельзя брать там, где природный лес сменила плантация.

Детали: классы взяты из определений Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО). Кроме прочих земель — лугов, пашни, городов и воды — карта различает:

• Первичный лес — коренной лес, где не видно следов вмешательства человека.
• Естественно возобновившийся лес, который вырос сам, например после рубки или пожара.
• Посаженный лес двух видов: обычный, который рубят больше чем через 40 лет после посадки, и плантации быстрорастущих деревьев, часто одной породы, которые рубят через 40 лет или раньше.
• Древесные сельхозкультуры и агролесоводство — хозяйства, где растят не древесину, а масличную пальму, каучук, какао или фрукты.

Как это работает: классы зависят не только от того, как участок выглядит, но и от того, как его используют, поэтому модели понадобилось много примеров.

• Обучающая выборка — около 1,7 млн размеченных точек из экспертных обследований, национальных и региональных баз и проверок мест, где модель ошибалась.
• На вход модель получает сводки AlphaEarth Foundations¹: сжатые многолетние спутниковые наблюдения по каждому квадрату, где видны рисунок посадок, циклы роста и ритм рубок.
• Вместо ответа «да» или «нет» карта даёт вероятность каждого класса: компания, проверяющая поставки по EUDR, может брать только уверенные ответы, а исследователь — учитывать все.

В цифрах: авторы вместе с Институтом мировых ресурсов (WRI) и Международным институтом прикладного системного анализа² (IIASA) сверили карту с более чем 9 000 случайных точек по всему миру. В каждой точке два обученных эксперта изучали снимки высокого разрешения и многолетние спутниковые данные.

• Тип леса ForTy определила верно в 90% точек.
• Лес от земли без леса она отличила в 95% точек — по словам авторов, лучше других глобальных карт лесов.

Интрига: самые важные перемены из космоса почти не видны. Когда природный лес вырубают и засаживают плантацией, участок скоро снова зеленеет, и обычные карты древесного покрова этого не замечают. Ежегодные данные ForTy показывают и такие скрытые потери, и прирост леса.

Но: в описании набора данных в каталоге Google Earth Engine³ сказано, что хуже всего модель распознаёт посаженный лес, который рубят больше чем через 40 лет после посадки: F1-мера⁴ для этого класса — 58,2%.

Что дальше: карта, описанная в журнале Scientific Data, и ежегодные данные бесплатно доступны в Google Earth Engine под открытой лицензией. В ближайшие месяцы авторы обещают дорабатывать ежегодные данные вместе с партнёрами и пользователями.

Год назад те же партнёры выпустили карту Natural Forests of the World 2020 с тем же разрешением. Она отвечала на один вопрос: был ли участок природным лесом в 2020 году.