Компании Google и DeepMind представили технологию, которая способна отличать природные леса от лесопосадок и плантаций с точностью 92%. Это может стать ключевым инструментом для выполнения новых экологических нормативов и защиты биоразнообразия.
Почему важна разница между лесами
Леса играют критическую роль в регулировании климата, поглощении углекислого газа и поддержании биоразнообразия. Однако до сих пор большинство карт показывали просто «покрытие деревьями», не делая различий между древними экосистемами и коммерческими посадками.
Новые регуляторные требования, такие как Европейское регулирование по безвырубочным продуктам, требуют точного отслеживания происхождения сырья. Согласно этим правилам, продукты вроде кофе, какао, пальмового масла и древесины не могут происходить с территорий, подвергшихся вырубке после 31 декабря 2020 года.
Как ИИ различает типы лесов
Новая карта Natural Forests of the World 2020 создана с использованием мультимодальной временно-пространственной модели vision transformer. В отличие от стандартного анализа спутниковых снимков, эта система наблюдает за участками земли в течение года, анализируя сезонные изменения.
Модель обрабатывает данные со спутников Sentinel-2 вместе с топографической информацией и географическими координатами. Она учится распознавать спектральные, временные и текстурные сигнатуры, отличающие сложные природные леса от однородных коммерческих плантаций.
- Объем данных: более 1,2 миллиона участков размером 1280×1280 метров
- Разрешение: 10 метров на пиксель
- Точность: 92,2% при валидации независимыми данными
Технически впечатляет, но настоящий вопрос в том, насколько эта система будет устойчива к попыткам обхода. Компании, стремящиеся обойти регуляторные требования, найдут способы маскировать вырубку под «естественные изменения». Ключевым станет не столько сама технология, сколько создание системы независимой верификации и прозрачности цепочек поставок.
Что ждет систему в будущем
Разработчики планируют расширить классификацию лесов до шести категорий:
- Первичные леса
- Естественно восстанавливающиеся леса
- Посаженные леса
- Лесные плантации
- Древесные культуры
- Прочие типы земного покрова
Для развития технологии уже выпущены два набора данных: Planted dataset с 2,3 миллионами примеров временных рядов и Forest Typology benchmark с 200 000 многоспектральных изображений.
Полноценная система мониторинга с расширенной классификацией должна быть готова к 2026 году. Это может стать важным шагом в создании глобальной системы отслеживания состояния лесов и борьбы с незаконными вырубками.
По материалам Google Research.