Google DeepMind lança mapa global para monitorar desmatamento
O ForTy 2020, mapa global de 10 por 10 metros, classifica cada parcela de terra em seis categorias e mostra, de 2017 a 2025, o que substituiu a floresta perdida.
Pontos principais
- O ForTy 2020 classifica cada parcela de 10 por 10 metros do planeta em seis categorias, com base nas definições da FAO: floresta primária, floresta naturalmente regenerada, floresta plantada, plantação florestal, cultivos arbóreos e agrofloresta, e outras terras.
- Segundo a Google DeepMind, o mapa acerta o tipo de floresta em 90% dos casos e separa floresta de não floresta em 95%, em validação com mais de 9.000 sítios aleatórios, cada um avaliado por dois especialistas, e supera outros mapas florestais globais.
- O modelo foi treinado com cerca de 1,7 milhão de locais rotulados, de levantamentos de especialistas, bases nacionais e regionais e revisões de áreas em que tinha dificuldade.
- A série temporal cobre cada ano de 2017 a 2025 e mostra onde a floresta foi perdida ou recuperada, e o que a substituiu: plantação, cultivo ou outro uso.
- Segundo a Google DeepMind, uma floresta natural derrubada e replantada como plantação logo volta a parecer verde, e mapas de cobertura arbórea podem não captar essa troca.
- Disponível gratuitamente no Google Earth Engine sob licença aberta, com a metodologia descrita na revista Scientific Data.
O Google DeepMind, com o Google Research, o World Resources Institute (WRI) e o IIASA, lançou o Forest Typology (ForTy) 2020, construído sobre o modelo de IA AlphaEarth Foundations. A distinção importa porque uma floresta primária que nunca foi derrubada guarda muito mais carbono e biodiversidade do que uma plantação de uma só espécie colhida a cada uma ou duas décadas.
A Google DeepMind apresenta o mapa como linha de base para o regulamento europeu contra o desmatamento (EUDR), mas ele não dá um veredito por parcela: traz a probabilidade de cada classe, e o limite de corte fica com quem usa. Uma empresa que avalia risco pode aceitar só os pixels em que o modelo tem alta certeza, enquanto um pesquisador que estima a extensão florestal total pode usar todo o espectro. A série temporal segue em liberação antecipada, e a Google DeepMind diz que vai aprimorá-la com parceiros nos próximos meses.
