Google DeepMind、ForTy 2020を公開：10メートル解像度の世界森林類型マップ

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）と共同で、Forest Typology (ForTy) 2020を公開しました。これは、地球上のすべての10×10メートルの土地を6つの森林・土地利用タイプに分類する、10メートル解像度の世界マップであり、2017年から2025年をカバーする初期の時系列データも含まれています。この公開が重要なのは、単なる「樹木被覆」のマッピングを超えて、特定の土地にどのような森林が存在するか（原生林、木材プランテーション、樹木作物農園、その他の土地）や、森林が失われた後に何が置き換わったかを示す点にあり、これはEUの森林破壊に関する規制が求める区別です。

発表された内容

ForTy 2020は、学術誌Scientific Dataに掲載された世界マップで、10メートル解像度で土地を6つの明確な森林・土地利用タイプに分類します。著者らはこれをEUの森林破壊規制の主要なベースラインと説明しています。

2020年のマップに加えて、Google DeepMindは、2017年から2025年までの毎年の森林の変化を追跡する初期リリースの時系列データも公開しました。これには、自然林がプランテーションや農園に置き換わった場所も含まれます。発表によると、ユーザーが10メートル詳細で、世界中の年ごとの変化を、森林が失われた場所だけでなく、何が置き換わったか（木材プランテーション、樹木作物農園、その他の土地）まで確認できるのは初めてのことです。

この研究は、Google DeepMindとGoogle Researchが、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）と共同で開発しました。この投稿はMaxim NeumannとCharlotte Stantonに帰属し、2026年10月22日に公開されました。

「樹木被覆」だけでは不十分な理由

ほとんどの世界森林マップは、樹木が存在するかどうかのみを示しており、自然林を保護するには不十分です。宇宙から見ると、原生の熱帯雨林、ユーカリのプランテーション、アブラヤシ農園は同じ緑のパッチのように見えるかもしれませんが、そ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。

森林の生態学的価値はその歴史に依存します：一度も伐採されたことのない原生林は、10年から20年ごとに収穫される単一樹種の木材プランテーションよりもはるかに多くの炭素と生物多様性を保持します。

欧州連合の森林破壊フリー製品に関する規則（EUDR）は、コーヒー、ココア、パーム油などの製品が、2020年に森林であり、その後農業に転換された土地に由来してはならないことを要求しています。家具などの木材製品も森林劣化がないことが求められ、原生林がプランテーションや植林に転換されたもの、または自然再生林がプランテーション林に転換されたものに由来してはなりません。

その結果、企業や規制当局は、樹木がどこにあるかだけでなく、それらがどのような森林を形成しているか（原生か再生か、植林かプランテーションか、森林か農地か）、そして収穫後にその森林を何が置き換えるかを知る必要があります。

6つの土地クラス

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：

原生林：人間の撹乱の目に見える兆候がない在来の森林。
自然再生林：伐採や火災の後に自然に再生した森林。
植林：人々が植えたり播種したりして、長いサイクルで管理されている森林。
プランテーション林：成長が速く、集中的に管理された樹木農園で、多くの場合単一樹種。
樹木作物とアグロフォレストリー：木材以外のもの（アブラヤシ、ゴム、ココア、果物など）を育てる農園。
その他の土地：草地、農地、都市、水域など、その他すべて。

公開された2020年の森林類型マップは、各平方キロメートルで最も一般的な森林または土地タイプを示し、Google Earth Engineアプリで10メートル詳細で探索できます。

ForTyモデルの仕組み

ForTyモデルのトレーニングは、6つのカテゴリが外観だけでなく土地利用にも依存するため、困難でした。モデルにその違いを教えるために、チームは専門家調査、国別・地域別データセット、モデルが苦手とする場所の対象レビューから得られた約170万のラベル付き場所を含む大規模な森林タイプの例のコレクションを構築しました。

モデルは、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を使用しています。主要な入力はAlphaEarth Foundations埋め込みです。これは、各10メートルピクセルに対する何年分もの衛星観測のデータコンパクトな要約であり、植栽パターン、成長サイクル、収穫リズムなどの微妙な手がかりを識別できます。

5つの森林および樹木作物クラスは、上から見ると似ている場合があります。ForTyは、それらを区別する構造と季節パターンの微妙な違いを識別し、世界マップデータベースに分類します。

検証と精度

IIASAおよびWRIと協力して、チームは世界中の9,000以上の無作為に選択されたサイトに対してForTyを検証しました。各サイトで、2人の訓練された専門家が高解像度画像と何年分もの衛星記録を調査し、実際にどのタイプの土地が存在するかを判断しました。

ForTyは90%の確率で正しい森林タイプを選択し、95%の確率で森林と非森林を区別し、他の世界森林マップを上回りました。

はい・いいえのラベルではなく確率スコア

特定の土地パッチに対してはい・いいえのラベルを提供する代わりに、ForTyは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トレードオフに応じて分類を調整できます。

例えば、EUDRに基づく森林破壊リスクを評価する企業は、厳しいしきい値を設定し、モデルが高い確信を持つピクセルのみを受け入れることで、規制リスクを回避できます。総森林面積を推定する研究者は、確率の全スペクトルを使用して、潜在的な景観のより完全な全体像を得るかもしれません。

2017年から2025年の時系列データ

新しい初期リリースの時系列データは、2017年から2025年までの毎年に同様のアプローチを適用しています。森林が消えたり再生したりする場所だけでなく、どのような変化が起こったか（例えば、自然林が木材プランテーションに変わった、放棄された土地がゆっくりと森林に再生しているなど）も示しています。

この区別は、最も重要な変化のいくつかが宇宙から見えにくいため重要です。自然林が伐採されプランテーションとして再植林されると、土地はすぐに緑に見えるため、標準的な樹木被覆マップでは変化を捉えられないかもしれません。ForTyの時系列データは、これらの隠れた変化を可視化し、損失と増加の両方をカバーします。

入手可能性とライセンス

Scientific Dataに記載されたForest Typology 2020マップと新しい時系列データは、オープンライセンスの下でGoogle Earth Engineで無料で利用できます。目標は、政府、企業、保護団体、科学者がこれらを使用して、森林破壊フリーのサプライチェーンを構築し、必要な場所に森林資金を直接投入し、最も重要な自然林を保護することです。

チームは、今後数か月間、パートナーやユーザーとともに時系列データを改善し続けると述べています。

ForTyがGoogleのより広範な自然およびEarth AIの取り組みにどのように適合するか

ForTyは、前年に同じ組織が共同で公開した10メートル解像度の世界マップであるNatural Forests of the World 2020に続くものです。この以前のマップは、自然林を他のすべての樹木被覆から分離し、すべての土地パッチに対して「2020年に自然林だったかどうか」という1つの質問に答えました。ForTyはさらに進んで、どのような森林が存在するか、そして時系列データを通じてそれが毎年どのように変化するかを示します。

ForTyは、森林減少の要因のマッピング、森林破壊リスクの予測、世界の種分布のモデリング、現場での生物多様性のモニタリングを含むGoogle DeepMindのAI for Natureポートフォリオの一部です。また、環境課題のための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への最新の追加でもあります。

この投稿では、共著者としてAnton Raichuk、Peter Potapov、Myroslava Lesiv、Matthew Overlan、Mélanie Rey、Ravindran Rajakumar、Michelangelo Conserva、Radost Stanimirova、Michelle Sims、Sarah Carter、Elizabeth Goldman、Yuchang Jiang、Linus Scheibenreif、Ivelina Georgieva、Maria Shchepashchenko、Steffen Fritz、Nicholas Clinton、Dan Morris、Drew Purves、およびマップの改善に貢献した信頼できるテスターを挙げています。