Оглавление

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.

Сквозной процесс создания карты природных лесов с помощью ИИ
Источник: research.google.com

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:

  1. Первичные леса
  2. Естественно восстанавливающиеся леса
  3. Посаженные леса
  4. Лесные плантации
  5. Древесные культуры
  6. 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.