Googles ForTy erfasst Wald und Landnutzung in sechs Klassen bei 10 Metern

ForTy erklärt die Bedeutung grüner Pixel

Google DeepMind, Google Research, das World Resources Institute und die IIASA haben am 22. Oktober Forest Typology 2020 oder ForTy bekannt gegeben. Die globale Karte klassifiziert Land mit einer Auflösung von 10 Metern in sechs Forst- und Landnutzungstypen. Es unterscheidet Primärwald, natürlich regenerierende Wald, gepflanzten Wald, Plantagewald, Baumkulturen und Agroforstwirtschaft sowie andere Landgebiete. Eine separate Zeitreihe für die Frühveröffentlichung setzt einen verwandten Ansatz für die jährlichen Änderungen von 2017 bis 2025 an. Die Karte 2020 und die Zeitreihen haben unterschiedliche Reifegrenzen; ein Benutzer sollte die frühen Serien nicht schweigend als vollständig validierte historische Aufzeichnungen behandeln.

Die Unterscheidung ist wichtig, weil eine Fläche grün bleiben kann, wenn ein natürlicher Wald durch eine Holzplantage oder den Anbau von Baumkulturen ersetzt wird. Eine binäre Baumkarte kann den ökologischen und regulatorischen Unterschied übersehen. Die Partner verknüpfen dies mit entwaldungsfreien Lieferketten und der EU-Verordnung zur Entwaldung. Die Karte liefert Anhaltspunkte für Screening und Untersuchung, aber weder eine rechtliche Konformitätsbescheinigung für eine Lieferung noch einen Nachweis des Grundeigentums.

Zahlen zu Training und Validierung

In der ursprünglichen Forschungsbekanntmachung heißt es, dass das Team ungefähr 1,7 Millionen gekennzeichnete Standorte aus Umfragen, regionalen Datensätzen und zielgerichteten Überprüfungen verwendet hat. Die Einbettungen von AlphaEarth Foundations fassen mehrere Jahre Satellitenbeobachtungen für jedes 10-Meter-Pixel zusammen und helfen dem Modell, Pflanzungsmuster, Wachstumszyklen und Ernte zu erkennen. Diese Eingabe unterstützen die Klassifizierung; sie zeigen nicht jede Landnutzungsscheidung vor Ort auf oder ersetzen lokale Aufzeichnungen.

Die Partner sagen, dass sie ForTy an mehr als 9.000 zufällig ausgewählten Standorten bewertet haben, die jeweils von zwei ausgebildeten Experten mit hochauflösenden Bildern und Satellitengeschichte interpretiert wurden. Sie berichten über den richtigen Waldtyp 90 Prozent der Zeit und Diskriminierung zwischen Wald und Nichtwald 95 Prozent der Zeit. Dies sind die von den Autoren gemeldeten Validierungsnummern für die genannten Stichproben- und Kategoriedefinitionen. Eine einzige Gesamtgenauigkeit verbirgt Klassenungleichgewicht und regionale Variationen, so dass ein Käufer Fehler pro Klasse und lokale Bodenwahrheiten prüfen sollte, bevor er ein Pixellabel für eine Entscheidung mit hohem Einsatz verwendet.

ForTy liefert für jede Klasse Wahrscheinlichkeitswerte und ermöglicht unterschiedliche Schwellenwerte in verschiedenen Kontexten. Dies ist nützlich, wenn die Plantage oder der natürliche Regeneration des Waldes unsicher ist. Ein politisches Team sollte diese Wahrscheinlichkeiten bewahren, anstatt sie zu einem selbstbewussten Ja oder Nein zu flachen. Eine Karte kann zeigen, wo die Feldinspektion am wertvollsten ist; sie allein kann einen Streit über einen bestimmten Betrieb oder das Datum der Umwandlung nicht lösen.

Verfügbarkeit und Grenzen

Die Partner sagen, dass die Karte 2020 und die frühen Zeitreihen über Google Earth Engine unter einer offenen Lizenz frei verfügbar sind. Sie verknüpfen auch Daten-Downloads mit einem Explorer. Der Zugriff auf einen Datensatz bedeutet nicht, dass jeder Benutzer das Training reproduzieren kann, und ein 10-Meter-Pixel ist kein Erhebungsmarker. Eine verantwortungsvolle Verwendung vergleicht Kartenversionen, Daten, lokale Geographie und Fehlerkosten der Entscheidung.

Diese Ausgabe vom 26. Oktober berichtet über die Veröffentlichung vom 22. Oktober. Sie behandelt die gemeldete Genauigkeit als Teamresultat und nicht als unabhängige Prüfung durch diese Veröffentlichung und hält den Status der jährlichen Serie für die frühe Veröffentlichung sichtbar.