İçindekiler
Gezegenin ormanlarını korumak basit bir soruyla başlıyor: Hangi tür ormana bakıyoruz? Uzaydan bakıldığında yaşlı bir yağmur ormanı, okaliptüs plantasyonu ve palmiye bahçesi aynı yeşil leke gibi görünebiliyor. Oysa tuttukları karbon ve barındırdıkları biyoçeşitlilik birbirinden çok farklı.
Google DeepMind ve Google Research, World Resources Institute (WRI) ve International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) ile birlikte Forest Typology (ForTy) 2020 haritasını yayınladı. Harita, dünyadaki her 10x10 metrelik arazi parçasını altı orman ve arazi kullanım türüne ayırıyor. Yanında 2017-2025 arasını izleyen erken bir zaman serisi de paylaşıldı.
"Ağaç örtüsü" neden yetmiyor?
Mevcut küresel haritaların çoğu yalnızca "ağaç var mı" sorusuna cevap veriyor. Ancak bir ormanın ekolojik değeri geçmişine de bağlı: hiç kesilmemiş bir birincil orman, on yılda bir hasat edilen tek türlü bir plantasyondan kat kat fazla karbon ve biyoçeşitlilik barındırıyor.
Bu ayrımın pratik bir karşılığı da var. Avrupa Birliği'nin ormansızlaşmadan arındırılmış ürünler yönetmeliği (EUDR), kahve, kakao veya palmiye yağı gibi ürünlerin 2020'de orman olan ve sonradan tarıma çevrilen araziden gelmemesini şart koşuyor. Ahşap ürünlerde ise orman bozulması da yasak kapsamında: birincil ormanların plantasyona çevrilmesi kabul edilmiyor.
ForTy altı sınıfı nasıl ayırıyor?
Harita, Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü (FAO) tanımlarına dayanan altı kategori kullanıyor:
- Birincil orman: Görünür insan etkisi olmayan doğal orman.
- Doğal yenilenen orman: Kesim veya yangın sonrası kendi kendine geri gelen orman.
- Dikilmiş orman: İnsanların diktiği veya tohumladığı, uzun döngülerle yönetilen orman.
- Plantasyon ormanı: Hızlı büyüyen, yoğun yönetilen, genellikle tek türlü ağaç tarımı.
- Ağaç ürünleri ve tarımsal ormancılık: Palmiye yağı, kauçuk, kakao veya meyve gibi odun dışı ürün yetiştirilen alanlar.
- Diğer arazi: Mera, tarım arazisi, şehir ve su yüzeyleri.
Model nasıl eğitildi?
Bu sınıflandırma göründüğü kadar kolay değil; çünkü kategoriler arazinin nasıl göründüğüne değil, kısmen nasıl kullanıldığına bağlı. Modelin ayrımı öğrenebilmesi için yaklaşık 1,7 milyon etiketli konumdan oluşan geniş bir örnek kümesi oluşturuldu: uzman anketleri, ulusal ve bölgesel veri setleri ve modelin zorlandığı bölgelerde yapılan hedefli incelemeler.
Model, uzaktan algılama verisinin zorluklarına göre tasarlanmış özel bir mimari kullanıyor. Temel girdilerden biri AlphaEarth Foundations gömme vektörleri: her 10 metre piksel için yıllara yayılan uydu gözlemlerini özetleyen, veri açısından kompakt temsiller. Bu sayede dikim desenleri, büyüme döngüleri ve hasat ritimleri gibi ince ipuçları yakalanabiliyor.
Doğruluk: yüzde 90 ve yüzde 95
IIASA ve WRI ile birlikte harita, dünya genelinde rastgele seçilen 9 binden fazla alanda doğrulandı. Her alanda iki eğitimli uzman yüksek çözünürlüklü görüntüleri ve yıllara yayılan uydu kayıtlarını inceleyerek gerçekte hangi arazi türünün bulunduğunu belirledi. Sonuç: ForTy doğru orman türünü yüzde 90, ormanı orman olmayandan ayırmayı yüzde 95 oranında bildi. DeepMind, bu sonuçların diğer küresel orman haritalarını geride bıraktığını belirtiyor.
Harita kesin bir "evet/hayır" etiketi vermek yerine her sınıf için olasılık puanı sunuyor. Bu tercih, kullanıcıların bölgesel bağlama göre eşik belirlemesine imkân tanıyor: EUDR kapsamında risk değerlendiren bir şirket yalnızca modelin çok emin olduğu pikselleri kabul ederek düzenleyici riski azaltabilir; toplam orman varlığını hesaplayan bir araştırmacı ise olasılıkların tamamını kullanarak daha geniş bir resim elde edebilir.
2017-2025 zaman serisi: ne değiştiğini görmek
Tek yıllık bir harita başlangıç noktası sağlar ama ormanlar değişir. Yeni zaman serisi, 2017'den 2025'e kadar her yıl için benzer bir yaklaşım uyguluyor. Yalnızca ormanın nerede kaybolduğunu değil, yerine ne geldiğini de gösteriyor: kereste plantasyonu, ağaç ürünü tarlası ya da başka bir arazi.
Bu ayrım kritik, çünkü uzaydan görülmesi en zor değişimler bunlar. Doğal bir orman kesilip plantasyon olarak yeniden dikildiğinde arazi kısa sürede yeniden yeşil görünür; standart ağaç örtüsü haritaları bu değişimi yakalamayabilir. ForTy'nin zaman serisi, hem kayıpları hem kazanımları görünür hale getiriyor.
Şirketler ve düzenleyiciler için ne anlama geliyor?
AB'nin ormansızlaşma düzenlemesi, tedarik zinciri boyunca kanıt üretmeyi zorunlu kılıyor. Bugüne kadar şirketlerin elindeki en yaygın kanıt "bu arazide ağaç var mı" düzeyindeydi. Ormanın türü ve türünün zaman içindeki değişimi bilgisi, uyum dosyalarının kalitesini doğrudan artırıyor.
Öte yandan harita bir kanıt aracı, bir garanti değil. Olasılık puanları ve doğrulama yöntemi, haritanın sınırlarını da ortaya koyuyor: Yüzde 90 doğruluk, her on parselden birinde modelin farklı düşünebileceği anlamına geliyor. Bu nedenle yüksek riskli tedarik zincirlerinde harita çıktısının saha doğrulamasıyla birlikte kullanılması gerekiyor.
Harita 10 metre ayrıntıda Earth Engine uygulaması üzerinden incelenebiliyor; teknik ayrıntılar DeepMind'ın yayınında ve ilgili makalede yer alıyor.