Google DeepMindとGoogle Researchが森林タイプを詳細にマッピング！EUの森林破壊規制にも対応

Google DeepMindとGoogle Researchが新たな森林マップ「ForTy」を発表

Google DeepMindとGoogle Researchは、World Resources Institute（WRI）およびInternational Institute for Applied Systems Analysis（IIASA）と共同で、新たなグローバル森林マップ「Forest Typology (ForTy) 2020」を公開しました。このマップは、地球上の10メートル四方の土地を6つの異なる森林および土地利用タイプに分類し、EUの森林破壊規制（EUDR）の重要なベースラインとなります。

従来のほとんどのグローバルマップは、単に「木があるかどうか」を示すだけでした。しかし、古い原生林、ユーカリのプランテーション、アブラヤシ農園は、宇宙から見ると同じ緑のパッチに見えても、炭素貯蔵量や生物多様性の点で大きく異なります。ForTyは、これらの違いを識別し、時間の経過とともにどのように変化したかを追跡することで、保全活動の進捗や、天然林がプランテーションや農場に転換されている場所を可視化します。

「ForTy」で何ができるのか？

ForTyは、以下の6つのカテゴリに土地を分類します。

• 原生林（Primary forest）：人間の攪乱の兆候がない自生林。
• 自然再生林（Naturally regenerating forest）：伐採や火災後に自然に再生した森林。
• 植林地（Planted forest）：人々が植林または播種し、長期的なサイクルで管理されている森林。
• プランテーション林（Plantation forest）：単一の種が多く、集中的に管理される成長の速い樹木農園。
• 樹木作物およびアグロフォレストリー（Tree crops and agroforestry）：アブラヤシ、ゴム、カカオ、果物など、木材以外の作物を栽培する農場。
• その他の土地（Other land）：草地、農地、都市、水域など、上記以外のすべて。

この詳細な分類により、ユーザーは10メートル単位で、どの種類の森林が存在し、それがどのように変化したかを年ごとに確認できます。例えば、天然林が伐採され、プランテーションに転換された場合でも、従来のマップでは見過ごされがちでしたが、ForTyの時系列データはこれらの「隠れた変化」を可視化します。これにより、企業や規制当局は、EUDRなどの規制要件を満たすために、製品が森林破壊のない土地から供給されているかを確認できます。

ForTyモデルのトレーニングには、約170万のラベル付けされた場所を含む大規模な森林タイプ例のコレクションが使用されました。また、リモートセンシングデータの課題に対応するために設計されたカスタムアーキテクチャと、AlphaEarth Foundationsの埋め込みデータが主要な入力として活用されています。これにより、植栽パターン、成長サイクル、収穫リズムといった微妙な手がかりを捉えることが可能になりました。

高い精度と柔軟な活用

ForTyは、世界中の9,000以上のランダムに選ばれたサイトで検証され、森林タイプを90%の精度で、森林と非森林の土地を95%の精度で正しく識別し、他のグローバル森林マップを上回る性能を示しました。

さらに、ForTyは特定の土地パッチに対して「はい」か「いいえ」のラベルを付けるだけでなく、各クラスの確率スコアを提供します。これにより、ユーザーは地域の状況やアプリケーション固有の精度とトレードオフを考慮して分類を調整できます。例えば、EUDRの下で森林破壊リスクを評価する企業は、規制リスクを避けるために、モデルが非常に確信しているピクセルのみを受け入れる厳格な閾値を設定できます。

利用可能になったForTyマップと時系列データ

Forest Typology 2020マップと新しい時系列データは、Google Earth Engineでオープンライセンスの下で無料で利用可能です。政府、企業、保全団体、科学者などが、森林破壊のないサプライチェーンの構築、森林資金の適切な配分、そして最も重要な天然林の保護に役立てることを期待しています。

ForTyは、Googleの「AI for Nature」研究ポートフォリオの一部であり、森林損失の要因マッピング、森林破壊リスクの予測、グローバルな種分布のモデリング、現場での生物多様性モニタリングなど、地球の最も重要な環境課題に取り組むためのGoogle Earth AIの最新の追加機能です。