За пределами древесного покрова: картирование типов лесов мира

22 октября 2026 г. Исследования

Максим Нойманн и Шарлотта Стэнтон

Новая карта с разрешением 10 метров показывает, какие леса мира являются естественными, посаженными или сельскохозяйственными, и как они меняются с течением времени

Защита лесов планеты начинается с простого вопроса: на какой тип леса мы смотрим? Из космоса старовозрастный тропический лес, эвкалиптовая плантация и плантация масличной пальмы могут выглядеть как один и тот же зеленый участок. Но они содержат совершенно разные объемы углерода и биоразнообразия. Различение их и понимание того, как каждый участок менялся с течением времени, показывает нам, где охрана природы работает, а где естественные леса превращаются в плантации и фермы.

Сегодня Google DeepMind и Google Research совместно с Институтом мировых ресурсов (WRI) и Международным институтом прикладного системного анализа (IIASA) выпускают карту ForTy, глобальную карту, которая классифицирует каждый участок земли размером 10 на 10 метров на Земле по шести различным типам лесов и землепользования, что является ключевой отправной точкой для регламента ЕС по вырубке лесов. Наряду с ней мы делимся ранним временным рядом, который отслеживает, как эти леса менялись каждый год с 2017 по 2025 год, включая места, где естественные леса были заменены плантациями или фермами. Впервые пользователи по всему миру могут видеть с детализацией в 10 метров из года в год не только то, где был потерян лес, но и что его заменило: лесная плантация, ферма древесных культур или другая земля.

Почему «древесного покрова» недостаточно

Все леса накапливают углерод, и вместе с тем в лесах обитает большинство наземных видов растений и животных на Земле. Но экологическая ценность леса также зависит от его истории: первичный лес, который никогда не вырубался, удерживает гораздо больше углерода и биоразнообразия, чем одновидовая лесная плантация, которую вырубают каждые десять-двадцать лет.

Большинство глобальных карт показывают лишь наличие или отсутствие деревьев. Это создает проблему для тех, кто пытается защитить естественные леса. Например, регламент Европейского союза по продукции, не связанной с вырубкой лесов (EUDR), требует, чтобы такие продукты, как кофе, какао или пальмовое масло, не происходили с земель, которые были лесом в 2020 году и с тех пор были переведены в сельскохозяйственные угодья. Аналогичным образом, изделия из древесины, такие как мебель, также не должны быть связаны с деградацией лесов: они не могут происходить из первичных лесов, которые впоследствии были превращены в плантации или искусственные леса, или из естественно возобновляющихся лесов, которые впоследствии были превращены в лесные плантации. В результате компании и регулирующие органы должны знать не только то, где находятся деревья, но и какой тип леса они образуют (первичный или восстанавливающийся, посаженный или плантационный, лес или ферма) и что приходит на смену этому лесу после вырубки.

В прошлом году мы совместно выпустили ForTy, глобальную карту с разрешением 10 метров, которая отделяла естественные леса от всего остального древесного покрова. Она предоставила отправную точку, помогающую компаниям и регуляторам выполнять Регламент ЕС по вырубке лесов, а также поддерживающую производителей сырьевых товаров в соблюдении их обязательств по недопущению конверсии естественных лесов. Эта карта отвечала на один вопрос для каждого участка земли: был ли он естественным лесом в 2020 году или нет? ForTy идет дальше, показывая, какой именно лес там находится — от первичного леса до лесной плантации и древесных культур, — а с новым временным рядом демонстрирует, как это меняется каждый год.

Как ForTy классифицирует леса мира

В частности, ForTy распределяет земной покров по шести категориям на основе определений Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО):

• Первичный лес: коренной лес без видимых признаков антропогенного воздействия.
• Естественно возобновляющийся лес: лес, выросший самостоятельно, например после лесозаготовки или пожара.
• Посаженный лес: лес, который люди посадили или посеяли и которым управляли на протяжении долгих циклов.
• Лесная плантация: быстрорастущие, интенсивно управляемые лесные хозяйства, часто состоящие из одной породы.
• Древесные культуры и агролесоводство: фермы, выращивающие не древесину, а другие культуры, такие как масличная пальма, каучуконосы, какао или фрукты.
• Другие земли: все остальное, от пастбищ и пахотных земель до городов и водоемов.

Карта типологии лесов за 2020 год. Каждый цвет показывает наиболее распространенный тип леса или земли на каждый квадратный километр. Изучите ее с детализацией до 10 метров в нашем приложении Earth Engine.

Обучение нашей модели ForTy было непростой задачей, поскольку эти категории частично зависят от того, как используется земля, а не только от того, как она выглядит. Чтобы научить нашу модель видеть разницу, мы создали крупномасштабную коллекцию примеров типов леса, содержащую около 1,7 миллиона размеченных местоположений, полученных на основе экспертных обследований, национальных и региональных наборов данных, а также целенаправленных проверок мест, где модель испытывала трудности. Модель использует специализированную архитектуру, разработанную для решения задач данных дистанционного зондирования, и принимает в качестве ключевого входного сигнала эмбеддинги AlphaEarth Foundations — компактные с точки зрения данных сводные данные многолетних спутниковых наблюдений для каждого 10-метрового пикселя, что позволяет ей замечать тонкие признаки, такие как схемы посадки, циклы роста и ритмы сбора урожая.

С высоты птичьего полета пять классов лесов и древесных культур могут выглядеть одинаково. ForTy способен распознавать тонкие различия в структуре и сезонных паттернах, которые их отличают, и точно классифицировать их в глобальной базе данных карт. Снимки © Google Earth, Maxar Technologies, Airbus.

Проверка карты на практике

Карта полезна только тогда, когда ей можно доверять. Поэтому совместно с IIASA и WRI мы проверили ForTy более чем на 9 000 случайно выбранных участков по всему миру. На каждом участке два обученных эксперта изучили изображения высокого разрешения и многолетние спутниковые архивы, чтобы определить, какой тип земли там находился на самом деле. ForTy правильно определяла тип леса в 90% случаев, а леса и нелесные земли — в 95% случаев, превзойдя другие глобальные карты лесов.

Помимо точности, мы понимаем, что глобальные меры по сохранению природы не могут быть универсальными. Вместо того чтобы давать однозначный ответ (да или нет) для конкретного участка земли, ForTy предоставляет оценку вероятности для каждого класса, позволяя пользователям адаптировать классификацию к региональным контекстам и компромиссам в отношении точности для конкретных приложений. Например, компания, оценивающая риск вырубки лесов в рамках EUDR, может установить строгий порог, принимая только те пиксели, в которых модель уверена на максимуме, чтобы избежать регуляторных рисков. Тем временем исследователь, оценивающий общую площадь лесов, может использовать весь спектр вероятностей для получения более полной картины потенциального ландшафта.

От единичного снимка во времени к истории изменений

Карта за один год — это полезная отправная точка, но леса меняются. Наш новый предварительный временной ряд применяет аналогичный подход к каждому году с 2017 по 2025 год. Он показывает не только где леса исчезают и где они вырастают заново, но и какого рода изменения произошли: например, естественный лес превратился в лесную плантацию или заброшенная земля постепенно восстанавливается до состояния леса.

Это различие имеет решающее значение, поскольку некоторые из наиболее важных изменений трудно разглядеть из космоса. Когда естественный лес вырубают и засаживают заново в качестве плантации, земля вскоре снова начинает выглядеть зеленой, поэтому стандартные карты древесного покрова могут не заметить изменений. Временной ряд ForTy делает эти скрытые изменения видимыми — как потери, так и прирост.

Что дальше

Карта типа леса 2020 (The Forest Typology 2020 map, описанная в издании Scientific Data) и новый ряд динамики теперь доступны бесплатно на платформе Google Earth Engine по открытой лицензии. Мы надеемся, что правительства, компании, природоохранные организации и ученые будут использовать их для создания цепочек поставок, свободных от вырубки лесов, направления финансирования лесного сектора туда, где оно необходимо, и защиты наиболее важных естественных лесов. В ближайшие месяцы мы продолжим совершенствовать этот ряд динамики совместно с нашими партнерами и пользователями, и будем рады узнать, как вы его используете. ForTy является частью нашего портфеля исследований в области искусственного интеллекта для природы, который включает картирование причин сокращения лесов, прогнозирование риска вырубки лесов, моделирование глобального распространения видов и мониторинг биоразнообразия на местах. ForTy также является последним дополнением к Google Earth AI, коллекции геопространственных моделей и наборов данных Google, призванных помочь в решении самых критических экологических проблем планеты.

Благодарности

Эта работа была разработана совместно Google DeepMind и Google Research при участии Института мировых ресурсов (World Resources Institute) и Международного института прикладного системного анализа (International Institute for Applied Systems Analysis). Мы хотели бы поблагодарить наших соавторов Антона Райчука, Петра Потапова, Мирославу Лесив, Мэтью Оверлана, Мелани Рей, Равиндрана Раджакумара, Микеланджело Консерва, Радост Станимирову, Мишель Симс, Сару Картер, Элизабет Голдман, Ючана Цзяна, Линуса Шайбенрейфа, Ивелину Георгиеву, Марию Щепащенко, Штеффена Фрица, Николаса Клинтона, Дэна Морриса и Дрю Пурвеса, а также доверенных тестеров, которые помогли улучшить карту.