Google DeepMind ve WRI, AI destekli küresel orman tipolojisi haritası ForTy'yi yayınladı

Google DeepMind ve World Resources Institute (WRI), AlphaEarth Foundations modelini temel alarak ForTy adlı bir AI haritası geliştirdi. Sistem, uydu görüntülerini, radar ve lidar verilerini, iklim simülasyonlarını tek bir 10x10 metrelik piksel tanımına sıkıştırıyor ve bu tanımları üç aşamalı görüntü tanıma modeliyle işleyerek ormanları beş görsel olarak benzer sınıfa (birincil orman, doğal yeniden oluşan orman, dikim ormanı, plantasyon ve ağaç mahsulleri) ve diğer arazi tiplerine ayırıyor.

ForTy, özellikle Avrupa Birliği'nin 2020 sonrası ormansızlaşma yasağı (EUDR) kapsamında, bir arazi parçasının 2020'deki kullanımını belirlemek isteyen şirketler için kritik bir referans noktası sunuyor. Harita, 2020 yılına ait araziyi altı kategoriye ayırıyor ve 10 metrelik çözünürlükte her bir kilometrekarede hâkim sınıfı gösteriyor. Toplamda dünya çapında yaklaşık 4,1 milyar hektar orman tespit edildi; bunların 3,9 milyar hektarı doğal, 2 milyar hektarı birincil orman olarak sınıflandırıldı.

Model, iki uzman tarafından rastgele seçilen 8.190 noktanın incelenmesiyle %90,2 genel doğruluk elde etti. Ancak sınıflar arasında performans farklılıkları var: birincil ormanların %89'ı doğru tanımlanırken, dikim ormanlar ve ağaç mahsulleri sadece %50 civarında tespit edildi ve plantasyonların %60'ı doğru sınıflandırıldı. Avrupa Komisyonu haritalarıyla yapılan karşılaştırmada ForTy, orman‑olmayan sınıflandırmada %95,5 (EC %93,6) ve orman tipleri sınıflandırmasında %90,9 (EC %87,8) puanlarla üstün çıktı.

ForTy, açık kaynak kodlu GeeFlow ve JEO depoları aracılığıyla Google Earth Engine üzerinde CC BY 4.0 lisansı altında sunuluyor. Kullanıcılar, her sınıf için sağlanan güven skorlarını kullanarak kendi eşiklerini belirleyebilir ve haritayı kendi ihtiyaçlarına göre uyarlayabilir. Gelecek sürümlerde açık ormanlar gibi eksik sınıfların eklenmesi planlanıyor.