DeepMind und Partner veröffentlichen 10-Meter-Karte der weltweiten Waldtypen

Warum die Baumbedeckung allein nicht ausreicht

Aus dem Weltraum können ein alter Regenwald, eine Eukalyptusplantage und eine Ölpalmenplantage wie dieselbe grüne Fläche aussehen. Dabei speichern sie sehr unterschiedliche Mengen an Kohlenstoff und beherbergen eine unterschiedliche Artenvielfalt. Laut den Forschenden speichert ein nie gerodeter Primärwald weit mehr Kohlenstoff und Biodiversität als eine Holzplantage mit nur einer Baumart, die alle ein bis zwei Jahrzehnte abgeerntet wird. Die meisten globalen Karten zeigen lediglich, ob Bäume vorhanden sind.

Diese Lücke ist für die Regulierung relevant. Die EU-Verordnung über entwaldungsfreie Produkte (EUDR) verlangt, dass Waren wie Kaffee, Kakao oder Palmöl nicht von Flächen stammen, die 2020 Wald waren und seither in landwirtschaftliche Nutzung umgewandelt wurden. Holzprodukte wie Möbel müssen zudem frei von Waldschädigung sein, das heißt, sie dürfen nicht aus Primärwäldern stammen, die in Plantagen oder Pflanzwälder umgewandelt wurden, und auch nicht aus natürlich verjüngten Wäldern, die in Plantagenwälder umgewandelt wurden. Unternehmen und Aufsichtsbehörden müssen also wissen, um welche Art von Wald es sich handelt und was nach einer Ernte an seine Stelle tritt.

ForTy baut auf Natural Forests of the World 2020 auf, einer im vergangenen Jahr veröffentlichten 10-Meter-Karte, die Naturwälder von allem übrigen Baumbestand trennte. Diese Karte beantwortete, ob eine Fläche 2020 Naturwald war oder nicht. ForTy ergänzt den Waldtyp und, über die Zeitreihe, dessen jährliche Veränderung.

Sechs Kategorien und das Training des Modells

ForTy verwendet Definitionen der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) und ordnet Flächen einer von sechs Klassen zu:

• Primärwald: einheimischer Wald ohne sichtbare Spuren menschlicher Eingriffe.
• Natürlich verjüngter Wald: Wald, der von selbst nachgewachsen ist, zum Beispiel nach Holzeinschlag oder Brand.
• Pflanzwald: Wald, den Menschen gepflanzt oder gesät und über lange Zyklen bewirtschaftet haben.
• Plantagenwald: schnell wachsende, intensiv bewirtschaftete Baumplantagen, oft mit nur einer Art.
• Baumkulturen und Agroforst: Flächen, auf denen etwas anderes als Holz angebaut wird, etwa Ölpalmen, Kautschuk, Kakao oder Obst.
• Sonstige Flächen: alles andere, von Grünland und Ackerland bis zu Städten und Gewässern.

Die Kategorien hängen teils von der Landnutzung ab und nicht nur vom Erscheinungsbild, was das Training erschwerte. Das Team stellte eine Sammlung von Waldtyp-Beispielen mit rund 1,7 Millionen gekennzeichneten Standorten zusammen. Sie stammen aus Expertenerhebungen, nationalen und regionalen Datensätzen sowie gezielten Überprüfungen von Orten, an denen das Modell Schwierigkeiten hatte. Das Modell nutzt eine eigens entwickelte Architektur für Fernerkundungsdaten und verwendet als zentrale Eingabe Embeddings von AlphaEarth Foundations. Dabei handelt es sich um kompakte Zusammenfassungen mehrjähriger Satellitenbeobachtungen für jeden 10-Meter-Pixel, die dem Modell helfen, Pflanzmuster, Wachstumszyklen und Erntezeiträume zu erkennen.

Genauigkeit und einstellbare Schwellenwerte

Gemeinsam mit IIASA und WRI validierte das Team ForTy anhand von mehr als 9.000 weltweit zufällig ausgewählten Standorten. An jedem Standort werteten zwei geschulte Fachleute hochauflösende Bilder und mehrjährige Satellitenaufzeichnungen aus, um den Flächentyp zu bestimmen. Laut Google DeepMind erkannte ForTy den richtigen Waldtyp in 90 Prozent der Fälle und unterschied Wald von Nichtwald in 95 Prozent der Fälle. Damit übertraf es andere globale Waldkarten.

Statt eines Ja-Nein-Labels liefert ForTy für jede Klasse einen Wahrscheinlichkeitswert. Ein Unternehmen, das sein EUDR-Risiko bewertet, kann einen strengen Schwellenwert ansetzen und nur Pixel akzeptieren, bei denen sich das Modell sehr sicher ist. Eine Forscherin, die die gesamte Waldfläche schätzt, kann dagegen das volle Spektrum der Wahrscheinlichkeiten nutzen.

Zeitreihe macht verborgene Veränderungen sichtbar

Die frühzeitig veröffentlichte Zeitreihe wendet einen ähnlichen Ansatz auf jedes Jahr von 2017 bis 2025 an. Sie zeigt, wo Wälder verschwinden und nachwachsen und welche Art von Veränderung stattgefunden hat, etwa ein Naturwald, der in eine Holzplantage umgewandelt wurde, oder brachliegendes Land, das sich zu Wald zurückentwickelt. Mit gängigen Karten der Baumbedeckung lässt sich das schwer erfassen, denn eine abgeholzte und neu bepflanzte Fläche sieht bald wieder grün aus.

Verfügbarkeit und Bedeutung

Die Karte Forest Typology 2020, die in Scientific Data beschrieben ist, sowie die Zeitreihe stehen kostenlos in Google Earth Engine unter einer offenen Lizenz zur Verfügung. Die Autoren hoffen, dass Regierungen, Unternehmen, Naturschutzorganisationen und Wissenschaftler sie nutzen, um entwaldungsfreie Lieferketten aufzubauen, Waldfinanzierung dorthin zu lenken, wo sie gebraucht wird, und die wichtigsten Naturwälder zu schützen. In den kommenden Monaten wollen sie die Zeitreihe gemeinsam mit Partnern und Nutzern weiter verbessern.

ForTy ist Teil der Forschung von Google im Bereich AI for Nature und die jüngste Ergänzung von Google Earth AI, der Sammlung geoökologischer Modelle und Datensätze des Unternehmens.