Google DeepMind、森林タイプ地図ForTy 2020を公開

ForTyはFAOの定義に基づき、原生林、自然再生林、植林地、プランテーション林、樹木作物とアグロフォレストリー、その他の土地の6分類に分ける。衛星画像では緑一色に見える原生林、ユーカリのプランテーション、アブラヤシ農園を区別できる点が特徴である。モデルはAlphaEarth Foundationsの埋め込みを主な入力とし、植栽パターンや成長サイクル、収穫のリズムといった手がかりを捉える。学習には専門家調査や各国・地域のデータセットなどから集めた約1.7百万地点のラベルを使った。 検証はIIASAとWRIと共同で行い、世界中から無作為に選んだ9,000以上の地点で、2人の訓練された専門家が高解像度画像と長年の衛星記録から実際の土地タイプを判定した。その結果、ForTyは森林タイプを90%の割合で正しく判別し、森林と非森林は95%の割合で区別できた。他の世界森林地図を上回ったとしている。各クラスには確率スコアが付き、EUDRのリスク評価では厳しい閾値、森林面積の推定では確率全体を使うといった使い分けができる。 背景には、多くの世界地図が樹木の有無しか示さないという課題がある。EUのEUDRは、2020年時点で森林だった土地から転換されたコーヒー、カカオ、パーム油などの流入を認めず、木材製品にも森林劣化がないことを求める。天然林が伐採されて植林地になると、すぐ緑に戻るため通常の樹木被覆地図では変化を見落としうる。時系列データはこうした隠れた変化を、損失と増加の両面から可視化する。 ForTy 2020の論文はScientific Dataに掲載されている。今後数か月は時系列データをパートナーやユーザーと改善していく方針である。ForTyはAI for Natureの研究群の一部で、Google Earth AIにも加わった。

Google DeepMind Blogより

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