DeepMind lança mapa ForTy: 6 tipos de floresta em resolução de 10 metros

O Google DeepMind e o Google Research, junto com o World Resources Institute (WRI) e o Instituto Internacional para Análise de Sistemas Aplicados (IIASA), publicaram o Forest Typology 2020, ou ForTy. Trata-se de um mapa global que divide a superfície terrestre em áreas de 10×10 metros e atribui cada uma a uma de seis categorias de floresta e uso da terra. O modelo identifica corretamente o tipo de floresta em 90% dos casos e distingue floresta de não floresta em 95%. A validação usou mais de 9000 pontos aleatórios. O mapa vem acompanhado de uma série temporal preliminar de 2017 a 2025, que mostra onde a floresta desapareceu e também o que ocupou o lugar dela.

Por que, para o satélite, tudo é verde

Os mapas convencionais de cobertura florestal respondem a uma só pergunta: há árvores naquele pixel? Para o clima e a biodiversidade, isso não basta. Uma floresta primária, que nunca foi derrubada, armazena bem mais carbono e abriga mais espécies do que uma plantação de monocultura com ciclo de corte de dez a vinte anos. Visto de cima, porém, tudo isso vira uma única mancha verde.

Para os reguladores, o problema já é prático. O regulamento da União Europeia sobre produtos livres de desmatamento (EUDR) proíbe a importação de café, cacau ou óleo de palma produzidos em terras que eram floresta em 2020 e depois viraram áreas agrícolas. Para madeira, as exigências são mais rígidas: é proibido converter florestas primárias ou de regeneração natural em plantações.

Empresas e órgãos de fiscalização precisam saber não apenas se há árvores, mas qual é o tipo de floresta e o que cresceu depois do corte. Há um ano, os mesmos parceiros lançaram o Natural Forests of the World 2020, com uma resposta binária: "floresta natural ou não". O ForTy dá o passo seguinte e descreve que tipo de floresta existe em cada ponto.

Seis classes e 1,7 milhão de rótulos

As classes seguem as definições da FAO, da ONU: floresta primária, floresta de regeneração natural, floresta plantada (planted forest), floresta de plantação, culturas arbóreas e agrofloresta (palma, borracha, cacau, frutas) e "outras terras", que vão de campos e lavouras a cidades e água.

A dificuldade é que parte das categorias se define pelo uso da terra, e não pela aparência. Para ensinar essa diferença ao modelo, a equipe reuniu cerca de 1,7 milhão de pontos rotulados, vindos de levantamentos de especialistas, bases de dados nacionais e regionais e verificações direcionadas nos locais em que o modelo errava. A arquitetura é customizada e voltada para dados de sensoriamento remoto. A entrada principal são os embeddings do AlphaEarth Foundations: resumos compactos de observações de satélite de vários anos para cada pixel de 10 metros. Com eles, o modelo reconhece padrões de plantio, ciclos de crescimento e o ritmo dos cortes.

Principais parâmetros do lançamento:

• resolução: 10 metros, cobertura global;
• seis classes baseadas nas definições da FAO;
• amostra de treinamento: cerca de 1,7 milhão de locais rotulados;
• validação: mais de 9000 pontos aleatórios, com dois especialistas por ponto;
• precisão do tipo de floresta: 90%; separação floresta/não floresta: 95%;
• série temporal: anual, de 2017 a 2025;
• acesso: Google Earth Engine, com licença aberta.

Probabilidades em vez de "sim ou não"

O ForTy não entrega um rótulo rígido. Para cada classe, o modelo informa uma probabilidade, e o usuário escolhe o limiar. Uma empresa que avalia riscos em relação ao EUDR pode aceitar apenas pixels com confiança muito alta, para evitar questionamentos do regulador. Já um pesquisador que estima a área total de florestas pode usar todo o espectro de probabilidades e obter um quadro mais completo.

A série temporal resolve outra lacuna. Quando uma floresta natural é derrubada e substituída por uma plantação, o terreno volta a ficar verde rapidamente, e os mapas de cobertura padrão não enxergam a mudança. O ForTy registra essa substituição e também processos inversos, como o recobrimento de áreas abandonadas pela vegetação. A série ainda tem status de lançamento preliminar: o Google promete aprimorá-la com parceiros e usuários.

Quem pode usar o mapa na prática

Os primeiros usuários são óbvios: empresas com cadeias de suprimento na União Europeia, que precisam comprovar a origem das matérias-primas, e os próprios reguladores. O mapa-base de 2020 coincide com a data de corte do EUDR, então pode servir de ponto de partida, enquanto a série até 2025 mostra o que aconteceu com cada área depois. Para organizações de conservação e fundos de investimento florestal, o mapa ajuda a entender onde a proteção funciona e onde a floresta natural está virando plantação. Pesquisadores podem aproveitar as camadas de probabilidade para estimar áreas.

Os dados podem ser baixados ou conectados diretamente no Earth Engine, e há também um aplicativo interativo para visualização em resolução de 10 metros. Para o Google, o ForTy é mais um item da linha Earth AI e da iniciativa AI for Nature, que já inclui mapas de vetores de perda florestal, previsão de risco de desmatamento e modelos de distribuição de espécies. O projeto mostra como um modelo de fundação para observação da Terra se transforma em ferramenta de certificação e compliance.