Google DeepMind 发布 ForTy 2020：10米分辨率全球森林类型图

Google DeepMind 与 Google Research，联合世界资源研究所（WRI）和国际应用系统分析研究所（IIASA），发布了森林类型（ForTy）2020，这是一张全球10米分辨率的地图，将地球上每块10×10米的土地划分为六种森林和土地利用类型，同时附带一个覆盖2017年至2025年的早期时间序列。此次发布之所以重要，是因为它超越了二元的“树冠覆盖”制图，展示了特定地块上存在何种森林——原始森林、木材种植园、经济林农场或其他土地——以及森林消失后取而代之的是什么，这是欧盟毁林法规所要求区分的。

发布内容

ForTy 2020 是一张全球地图，发表在《科学数据》期刊上，以10米分辨率将土地划分为六种不同的森林和土地利用类型。其作者称其为欧盟毁林法规的关键基线。

除了2020年地图，Google DeepMind 还分享了一个早期发布的时间序列，追踪了2017年至2025年间这些森林的逐年变化，包括天然林被种植园或农场取代的情况。公告称，这是用户首次能够以10米细节、全球范围、逐年查看，不仅看到森林消失的位置，还能看到取而代之的是什么：木材种植园、经济林农场或其他土地。

这项工作由 Google DeepMind 和 Google Research 与世界资源研究所（WRI）及国际应用系统分析研究所（IIASA）共同开发。该帖子署名 Maxim Neumann 和 Charlotte Stanton，发布于2026年10月22日。

为什么“树冠覆盖”不够

大多数全球森林地图仅指示树木是否存在，这不足以保护天然林。从太空看，一片原始雨林、一个桉树种植园和一片油棕庄园可能看起来像同一片绿色，但它们所含的碳和生物多样性却大不相同。

森林的生态价值取决于其历史：从未被砍伐的原始森林比每十年或二十年采伐一次的单一种植园拥有更多的碳和生物多样性。

欧盟关于无毁林产品的法规（EUDR）要求咖啡、可可或棕榈油等产品不得来自2020年时为森林且此后转为农业用地的土地。家具等木制品也必须避免森林退化：它们不能来自被转为种植园或人工林的原始森林，也不能来自被转为种植园的自然再生林。

因此，企业和监管机构不仅需要知道树木在哪里，还需要知道它们形成何种森林——原始林或再生林、人工林或种植园、森林或农田——以及采伐后什么取代了那片森林。

六种土地类别

ForTy 根据联合国粮食及农业组织（FAO）的定义将土地分为六类：

原始森林：没有明显人类干扰迹象的原生森林。
自然再生林：自然恢复的森林，例如在采伐或火灾后重新生长。
人工林：由人工种植或播种，并长期管理的森林。
种植园森林：快速生长、集约管理的树木农场，通常为单一树种。
经济林和农林业：种植木材以外产品的农场，如油棕、橡胶、可可或水果。
其他土地：其他一切，从草地、农田到城市和水域。

发布的2020年森林类型图显示了每平方公里最常见的森林或土地类型，并可在 Google Earth Engine 应用中以10米细节进行探索。

ForTy 模型的工作原理

训练 ForTy 模型具有挑战性，因为六个类别部分取决于土地的使用方式，而不仅仅是外观。为了教会模型区分这些差异，团队构建了一个大规模的森林类型示例集，包含约170万个标记位置，这些位置来自专家调查、国家和区域数据集，以及对模型难以处理地点的针对性审查。

该模型采用专为遥感数据挑战设计的定制架构。其关键输入是 AlphaEarth Foundations 嵌入——每个10米像素多年卫星观测的数据紧凑摘要——使其能够发现诸如种植模式、生长周期和采伐节奏等细微线索。

五种森林和经济林类别从上方看起来可能相似。ForTy 识别出它们之间结构和季节模式的细微差异，并将其分类到全球地图数据库中。

验证与准确性

团队与 IIASA 和 WRI 合作，在全球随机选择的9000多个地点对 ForTy 进行了验证。在每个地点，两名训练有素的专家研究了高分辨率影像和多年的卫星记录，以确定实际存在的土地类型。

ForTy 在90%的情况下正确选择了森林类型，并在95%的情况下区分了森林与非森林土地，优于其他全球森林地图。

概率评分而非是/否标签

ForTy 不是对特定地块给出是/否标签，而是为每个类别提供概率评分。这使用户能够根据区域背景和特定应用的精度权衡来调整分类。

例如，在 EUDR 下评估毁林风险的公司可能会设置严格阈值，只接受模型高度确定的像素，以避免监管风险。而估算总森林面积的研究人员可能会使用完整的概率谱，以更全面地了解潜在景观。

2017–2025 时间序列

新的早期发布时间序列对2017年至2025年的每一年应用了类似的方法。它不仅显示森林消失和再生的位置，还显示了发生的变化类型——例如，天然林变成木材种植园，或废弃土地缓慢再生为森林。

这种区分很重要，因为一些最重要的变化很难从太空看到。当天然林被砍伐并重新种植为种植园时，土地很快又变绿，因此标准的树冠覆盖地图可能无法捕捉到这种变化。ForTy 的时间序列使这些隐藏的变化可见，涵盖损失和增益。

可用性与许可

《科学数据》中描述的2020年森林类型地图以及新的时间序列在 Google Earth Engine 上以开放许可免费提供。其目标声明是让政府、企业、保护组织和科学家使用它们来构建无毁林供应链，将森林资金引导到需要的地方，并保护最重要的天然林。

团队表示，将在未来几个月内与合作伙伴和用户一起持续改进时间序列。

ForTy 如何融入 Google 更广泛的自然和地球 AI 工作

ForTy 紧随“2020年世界天然林”之后，这是同一组织在去年联合发布的10米分辨率全球地图，将天然林与所有其他树冠覆盖区分开来。早期地图为每块土地回答了一个问题：2020年是否为天然林。ForTy 更进一步，显示存在何种森林，并通过时间序列显示其逐年变化。

ForTy 是 Google DeepMind 的“AI for Nature”组合的一部分，该组合包括绘制森林损失驱动因素、预测毁林风险、模拟全球物种分布以及实地监测生物多样性。它也是 Google Earth AI 的最新成员，这是 Google 为应对环境挑战而收集的地理空间模型和数据集。

该帖子感谢共同作者 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 和 Drew Purves，以及帮助改进地图的受信任测试者。