За межами деревного покриву: картографування типів лісів світу

Нова карта з роздільною здатністю 10 метрів показує, які ліси у світі є природними, висадженими або використовуються для сільського господарства, а також як вони змінюються з часом

Захист лісів планети починається з простого запитання: на який тип лісу ми дивимося? Із космосу праліс, евкаліптова плантація та плантація олійної пальми можуть виглядати як однакова зелена ділянка. Але вони містять дуже різну кількість вуглецю та біорізноманіття. Розрізнення між ними й розуміння того, як кожна ділянка змінювалася з часом, показує, де охорона природи дає результат, а де природні ліси перетворюють на плантації та сільськогосподарські угіддя.

Сьогодні Google DeepMind і Google Research спільно з Інститутом світових ресурсів (WRI) та Міжнародним інститутом прикладного системного аналізу (IIASA) випускають Forest Typology (ForTy) 2020 — глобальну карту, яка класифікує кожну ділянку землі розміром 10 на 10 метрів на Землі за шістьма окремими типами лісів і землекористування. Це важлива базова карта для регламенту ЄС щодо вирубування лісів. Разом із нею ми публікуємо ранній часовий ряд, що відстежує, як ці ліси змінювалися щороку з 2017 до 2025 року, зокрема де природні ліси були замінені плантаціями або сільськогосподарськими угіддями. Уперше користувачі можуть бачити весь світ із деталізацією до 10 метрів, рік за роком: не лише де зник ліс, а й що його замінило — лісова плантація, ферма з деревними культурами чи інший тип земель.

Чому «деревного покриву» недостатньо

Усі ліси накопичують вуглець, а разом вони є домівкою для більшості наземних видів рослин і тварин у світі. Але екологічна цінність лісу також залежить від його історії: первинний ліс, який ніколи не вирубували, містить набагато більше вуглецю та біорізноманіття, ніж одновидова лісова плантація, яку вирубують кожні десять-двадцять років.

Більшість глобальних карт лише показують, чи є на території дерева. Це створює труднощі для тих, хто намагається захистити природні ліси. Наприклад, регламент Європейського Союзу щодо продукції, вільної від вирубування лісів (EUDR), вимагає, щоб такі товари, як кава, какао або пальмова олія, не походили із земель, які були лісом у 2020 році, а згодом були перетворені на сільськогосподарські угіддя. Так само деревна продукція, зокрема меблі, не повинна сприяти деградації лісів: вона не може походити з первинних лісів, які згодом перетворили на плантаційні або висаджені ліси, чи з лісів, що природно відновлюються, які згодом перетворили на плантаційні ліси. Тому компаніям і регуляторам потрібно знати не лише, де є дерева, а й який тип лісу вони утворюють (первинний чи відновлюваний, висаджений чи плантаційний, ліс чи сільськогосподарські угіддя), а також що замінює цей ліс після вирубування.

Минулого року ми спільно випустили Natural Forests of the World 2020 — глобальну карту з роздільною здатністю 10 метрів, яка відокремлювала природні ліси від усіх інших типів деревного покриву. Вона стала відправною точкою, що допомагає компаніям і регуляторам впроваджувати регламент ЄС щодо вирубування лісів, а виробникам сировинних товарів — виконувати зобов’язання не перетворювати природні ліси. Ця карта відповідала на одне запитання для кожної ділянки землі: чи була вона природним лісом у 2020 році? ForTy іде далі, показуючи, який саме тип лісу там є — від первинного лісу до лісової плантації та деревних культур, — а завдяки новому часовому ряду також і те, як він змінюється щороку.

Як ForTy класифікує ліси світу

Зокрема, ForTy розподіляє землі на шість категорій на основі визначень Продовольчої та сільськогосподарської організації ООН (FAO):

1. Первинний ліс: природний ліс без видимих ознак людського втручання.
2. Ліс, що природно відновлюється: ліс, який відновився самостійно, наприклад після вирубування або пожежі.
3. Висаджений ліс: ліс, який люди посадили або засіяли та яким управляють протягом тривалих циклів.
4. Плантаційний ліс: швидкорослі, інтенсивно керовані деревні ферми, часто з одним видом дерев.
5. Деревні культури й агролісівництво: господарства, де вирощують не деревину, а інші культури, як-от олійну пальму, каучук, какао або фрукти.
6. Інші землі: усе інше — від луків і орних земель до міст і водойм.

Навчання моделі ForTy було складним, оскільки ці категорії частково залежать від того, як використовується земля, а не лише від її вигляду. Щоб навчити модель розрізняти їх, ми створили масштабну колекцію прикладів типів лісів приблизно з 1,7 мільйона позначених місць, відібраних з експертних обстежень, національних і регіональних наборів даних, а також цільових перевірок територій, де модель мала труднощі. Модель використовує спеціальну архітектуру, розроблену для особливостей даних дистанційного зондування, а як ключовий вхідний параметр — вбудовування AlphaEarth Foundations: компактні за обсягом даних узагальнення багаторічних супутникових спостережень для кожного пікселя розміром 10 метрів, завдяки чому модель може помічати тонкі ознаки, як-от схеми висаджування, цикли росту та ритми збирання врожаю.

Перевірка карти

Карта корисна лише тоді, коли люди можуть їй довіряти. Тому разом з IIASA та WRI ми перевірили ForTy на понад 9 000 випадково обраних ділянках у всьому світі. На кожній ділянці двоє підготовлених експертів вивчали зображення високої роздільної здатності та багаторічні супутникові дані, щоб визначити, який тип земель насправді там розташований. ForTy правильно визначала тип лісу у 90% випадків, а ліс від нелісових земель відрізняла у 95% випадків, перевершивши інші глобальні карти лісів.

Окрім точності, ми розуміємо, що глобальна охорона природи не може ґрунтуватися на універсальному підході. Замість бінарної позначки «так» або «ні» для конкретної ділянки ForTy надає оцінку ймовірності для кожного класу, що дає змогу користувачам адаптувати класифікацію до регіонального контексту та специфічних для застосування компромісів між точністю й повнотою. Наприклад, компанія, яка оцінює ризик вирубування лісів відповідно до EUDR, може встановити суворий поріг і приймати лише пікселі, щодо яких модель має високу впевненість, щоб уникнути регуляторних ризиків. Водночас дослідник, який оцінює загальну площу лісів, може використати весь спектр імовірностей, щоб отримати повнішу картину потенційного ландшафту.

Від окремого знімка до історії змін

Карта за один рік є корисною базовою точкою, але ліси змінюються. Наш новий часовий ряд у ранньому доступі застосовує подібний підхід до кожного року з 2017 до 2025 року. Він показує не лише, де ліси зникають і де відновлюються, а й те, які саме зміни відбулися: наприклад, природний ліс перетворився на лісову плантацію або занедбані землі поступово відновилися до стану лісу.

Це розрізнення важливе, оскільки деякі найсуттєвіші зміни важко побачити з космосу. Коли природний ліс вирубують і засаджують плантацією, земля невдовзі знову стає зеленою, тому стандартні карти деревного покриву можуть не зафіксувати зміни. Часовий ряд ForTy робить ці приховані зміни видимими — як втрати, так і приріст.

Що далі

Карта Forest Typology 2020 [описана в Scientific Data] і новий часовий ряд тепер безкоштовно доступні в Google Earth Engine за відкритою ліцензією. Ми сподіваємося, що уряди, компанії, природоохоронні організації та науковці використовуватимуть їх для створення ланцюгів постачання без вирубування лісів, спрямування фінансування лісового господарства туди, де воно найбільше потрібне, і захисту природних лісів, які мають найбільше значення. У найближчі місяці ми разом із партнерами та користувачами продовжимо вдосконалювати часовий ряд і будемо раді дізнатися, як ви його використовуєте. ForTy є частиною нашого портфоліо досліджень у сфері ШІ для природи, до якого входять картографування чинників втрати лісів, прогнозування ризику вирубування лісів, моделювання глобального поширення видів і моніторинг біорізноманіття в польових умовах. FortTy також є найновішим доповненням до Google Earth AI — колекції геопросторових моделей і наборів даних Google, створених для допомоги у вирішенні найважливіших екологічних проблем планети.

Подяки

Цю роботу спільно розробили Google DeepMind і Google Research разом з Інститутом світових ресурсів та Міжнародним інститутом прикладного системного аналізу. Ми хочемо подякувати нашим співавторам Антону Райчуку, Пітеру Потапову, Мирославі Лесів, Метью Оверлану, Мелані Рею, Равіндрану Раджакумару, Мікеланджело Консерва, Радості Станіміровій, Мішель Сімс, Сарі Картер, Елізабет Голдман, Ючанґу Цзяну, Лінусу Шайбенрайфу, Івеліні Георгієвій, Марії Щепащенко, Штеффену Фріцу, Ніколасу Клінтону, Дану Моррісу та Дрю Первсу, а також надійним тестувальникам, які допомогли вдосконалити карту.