Google DeepMindとGoogle Researchは、世界資源研究所(WRI)および国際応用システム分析研究所(IIASA)とともに、地球上のすべての10メートル×10メートルの区画を6つの森林・土地利用タイプに分類する世界地図Forest Typology (ForTy) 2020を公開しました。この新しい10メートル解像度の地図は、世界の森林のうち、どれが天然林で、どれが植林地(plantation)で、どれが農地(farmed)なのか、そしてそれらが時間とともにどう変化しているかを示します。Forest Typology (ForTy) 2020は、EUの森林破壊防止規則の重要なベースラインとされています。

森林を保護する出発点は、「いま見ているのはどのタイプの森林か」という単純な問いです。ユーザーは初めて、世界中を10メートルの精細さで年ごとに、森林がどこで失われたかだけでなく、その跡地を何が置き換えたかを確認できます。置き換わった対象には、木材の植林地、樹木作物の農地、またはその他の土地が含まれます。

樹木被覆の地図だけでは見えない課題

世界の地図の多くは、樹木が存在するかどうかしか示していません。これは天然林を守ろうとする人々にとって課題です。原生林、ユーカリ植林地、アブラヤシ農園を見分け、各区画が時間とともにどう変化したかが分かれば、保全がうまくいっている場所と、天然林が植林地や農地に転換されている場所が見えてきます。

EUの森林破壊防止規則(EUDR)は、たとえばコーヒー、カカオ、パーム油などの製品が、2020年に森林であり、その後農地に転換された土地から生産されたものであってはならないと定めています。家具などの木材製品も、森林劣化(forest degradation)と無縁でなければなりません。木材製品は、その後に植林地(plantation forest)や植栽林(planted forest)に転換された原生林(primary forest)、またはその後に植林地に転換された自然再生林(naturally regenerating forest)に由来するものであってはなりません。

昨年、Googleなどは共同で、自然林をそれ以外のすべての樹木被覆から分離した解像度10メートルの世界地図「Natural Forests of the World 2020」を公開しました。このNatural Forests of the World 2020は、あらゆる土地区画について「2020年に自然林だったかどうか」という1つの問いに答えるものです。また、企業と規制当局がEU森林破壊防止規則(EUDR)を実施するための出発点となり、商品生産者が天然林を転換しないという約束を果たすことを支援するものでした。

企業や規制当局は、樹木がどこにあるかだけでなく、樹木が形成している森林の種類（原生か再生か、植栽林か植林地か、森林か農地か）と、収穫後に森林に代わって何が現れるかを知る必要があります。ForTyはさらに踏み込み、ある場所の森林が原生林から木材用プランテーション、樹木作物までのどの種類であるかを示します。新しい時系列では、その種類が毎年どう変化するかも示します。

あらゆる森林は炭素を貯蔵し、森林全体として、陸上の植物・動物種の大半の生息地になっています。宇宙から見ると、原生林(old-growth rainforest)、ユーカリ植林地、アブラヤシ農園は、同じ緑の一帯のように見えることがあります。しかし、これらが保持する炭素量と生物多様性は大きく異なります。天然林が伐採されてプランテーションとして植え直されると、土地はすぐ再び緑に見えるため、標準的な樹木被覆の地図ではこの変化を捉えられないことがあります。最も重要な変化の中には、宇宙からは見分けにくいものがあります。

6つの分類カテゴリとモデルの訓練

ForTyは、国連食糧農業機関(FAO)の定義に基づいて、土地を6つのカテゴリに分類します。1つ目の原生林は、人間による撹乱の目に見える兆候がない在来の森林です。Naturally regenerating forest(自然再生林)とは、たとえば伐採や火災の後に、自力で再び育った森林を指します。Planted forest(植栽林)は、人が植えたり種をまいたりして、長い周期で管理している森林です。Plantation forest(植林地)とは、成長の速い木を集約的に管理する樹木農場で、しばしば単一の樹種からなります。Tree crops and agroforestry(樹木作物とアグロフォレストリー)は、アブラヤシ、ゴム、カカオ、果樹などの木材以外のものを育てる農地です。そして6つ目のカテゴリであるOther land(その他の土地)は、草地や農地から都市や水域まで、それ以外のすべてを指します。

ForTyモデルの訓練は困難を伴うものでした。このモデルが扱う土地のカテゴリが、土地の見た目だけでなく、土地がどのように利用されているかにも一部依存するためです。上空から見ると5つの森林・樹木作物クラスは似て見えることがありますが、ForTyは各クラスを分ける構造や季節パターンの微妙な違いを識別し、世界地図のデータベースに正確に分類できます。地図は、人々が信頼できる場合にのみ役に立ちます。

ForTyモデルに違いを教えるため、約170万のラベル付き地点からなる大規模な森林タイプの事例集が作成されました。この事例集は、専門家による調査、国および地域のデータセット、そしてモデルが苦戦した場所の的を絞った確認から得た約170万のラベル付き地点からなるものです。ForTyモデルは、リモートセンシングデータの課題に合わせたカスタムアーキテクチャを使用しています。このモデルは、10メートルの各ピクセルについて長年の衛星観測をコンパクトにまとめたAlphaEarth Foundations embeddingsを主要な入力とすることで、植栽パターン、成長周期、収穫のリズムといった微妙な手がかりを捉えることができます。

時系列データと精度の検証結果

Forest Typology (ForTy) 2020の公開にあわせ、2017年から2025年まで、自然林が植林地や農地に置き換わった場所を含め、森林が毎年どう変化したかを追う初期の時系列データも公開されました。このForTyの時系列データは、2017年から2025年までの各年について、森林がどこで失われ、どこで再生するかだけでなく、天然林が木材用プランテーションに変わったといった変化の種類も示します。また、放棄地が徐々に森林へ再生したといった変化や、損失と増加の両方における隠れた変化を、ForTyの時系列データは見えるようにします。

ForTyは、IIASAとWRIとともに、世界中で無作為に選んだ9,000以上の地点で検証されました。各地点では、訓練を受けた2人の専門家が高解像度の画像と長年の衛星記録を調べ、実際にどの種類の土地があるかを判断しました。ForTyは森林タイプを90%の割合で正しく選び、森林と森林以外の土地を95%の割合で区別でき、他の世界の森林マップを上回りました。精度に加えて、Googleは世界の保全が画一的なものではないと認識しています。

ForTyは、特定の土地区画に対してはい・いいえのラベルを付ける代わりに、各クラスの確率スコアを提供します。これにより、利用者は地域の状況や用途ごとの精度のトレードオフに合わせて分類を調整できます。たとえば、EU森林破壊防止規則（EUDR）の下で森林破壊リスクを評価する企業は、規制上のリスクを避けるため、モデルが高い確信を持つピクセルだけを受け入れる厳しいしきい値を設定することがあります。一方、森林面積の総計を推定する研究者は、潜在的な景観をより完全に把握するために、確率の全範囲を使うことがあります。

利用方法と今後の展開

単一の年の森林マップは有用なベースラインになりますが、森林は変化します。Scientific Dataで説明されているForest Typology 2020の地図と新しい時系列データは、オープンライセンスのもと、Google Earth Engineで無料で利用できます。

Googleは、政府、企業、保全団体、科学者がForest Typology 2020の地図と時系列データを、森林破壊のないサプライチェーンの構築、必要な場所への森林関連の資金の振り向け、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。Forest Typology (ForTy)は、森林損失の要因の地図化、森林破壊リスクの予測、世界の種の分布のモデル化、現場での生物多様性のモニタリングを含む、AI for Natureの研究ポートフォリオの一部です。

ForTyは、森林減少の要因のマッピングや森林減少リスクの予測などを含むAI for Natureの研究ポートフォリオの一部です。ForTyはまた、地球の最も重大な環境課題への取り組みを支援するために設計されたGoogleの地理空間モデルとデータセットのコレクションであるGoogle Earth AIの最新の追加要素でもあります。Googleは今後数か月にわたり、パートナーやユーザーとともに時系列データの改善を続ける予定であり、利用方法についての意見も歓迎しています。