Google DeepMind 与世界资源研究所发布全球森林类型地图

核心事实

据 the-decoder.com 报道，Google DeepMind 与世界资源研究所（World Resources Institute）合作推出名为 ForTy（Forest Typology）的全球森林类型地图，把 2020 年全球陆地区域按 10 米分辨率划入 6 个类别：原始林、自然再生林、种植林、人工林（plantation）、油棕与橡胶、可可等树作物，以及其他土地。作者称这是首张此类全球地图，此前的数据集（包括欧盟委员会的一份）只覆盖部分地区。地图展示每平方公里内最常见的类别，底层数据分辨率为 10 米。

背景与影响

项目主要动因是欧盟《无毁林产品条例》（EUDR），该条例禁止与 2020 年 12 月 31 日之后毁林或退化相关的商品，企业评估供应链风险需要 2020 年的基准信息。ForTy 基于 AlphaEarth Foundations 模型，并串联多个图像识别阶段，借助种植模式、生长周期与采伐节奏区分外观相近的类别，Google 的 Gemini 也用于把旧训练数据适配到欧盟定义。在 8190 个随机抽样点的人工复核中，整体准确率为 90.2%；在同一测试数据上，其林地与非林地分类得分为 95.5%，欧盟委员会地图为 93.6%。

限制与来源

作者提示，整体分数受易识别的“其他土地”类别拉高。分类别看，原始林召回约 89%，但树作物与种植林仅识别出约一半，人工林约 60%；被标为人工林或树作物的区域中，约四分之一到三分之一属误判。地图在亚洲高估原始林约 2 亿公顷，在非洲漏掉约 9400 万公顷森林；林下遮阴的可可、咖啡以及择伐或火烧林仍难区分，且尚无疏林类别。地图、分类层与测试数据以 CC BY 4.0 许可免费提供，也可在 Google Earth Engine 中使用，具体可用范围与条款以官网当前信息为准。