Google DeepMind và WRI ra mắt ForTy: Bản đồ AI phân loại rừng toàn cầu ở độ phân giải 10 mét

Google DeepMind và Viện Tài nguyên Thế giới (World Resources Institute - WRI) vừa phát triển ForTy (viết tắt của Forest Typology), một bản đồ lớp phủ đất toàn cầu ứng dụng AI nhằm phân biệt giữa rừng nguyên sinh, rừng trồng lấy gỗ và cây công nghiệp trên toàn thế giới.

Trong khi các bản đồ vệ tinh truyền thống thường chỉ cho biết một khu vực có tán cây che phủ hay không, ForTy phân loại diện tích đất toàn cầu vào năm 2020 thành 6 danh mục riêng biệt với độ phân giải không gian 10 mét. Các nhóm này bao gồm: rừng nguyên sinh (primary forest), rừng tái sinh tự nhiên (naturally regenerating forest), rừng trồng (planted forest), rừng đồn điền (plantation forest), cây công nghiệp lâu năm (tree crops - như cọ dầu, cao su và ca cao) và các loại đất khác (other land). Dữ liệu gốc cung cấp độ chi tiết ở mức 10 mét, trong khi bản đồ trực quan hiển thị loại hình sử dụng đất chiếm ưu thế trong mỗi kilômét vuông. Nhóm nghiên cứu mô tả ForTy là bản đồ toàn cầu đầu tiên thuộc thể loại này, cải tiến vượt bậc so meo các tập dữ liệu hiện hành vốn chỉ giới hạn ở một số khu vực địa lý nhất định.

Động lực từ các quy định chống phá rừng khắt khe hơn

Động lực chính thúc đẩy dự án này là Quy định về các sản phẩm không gây phá rừng của Liên minh châu Âu (EUDR). Quy định này cấm nhập khẩu các mặt hàng liên quan đến nạn phá rừng hoặc suy thoái rừng diễn ra sau ngày 31 tháng 12 năm 2020, bao gồm cả trường hợp rừng nguyên sinh bị chuyển đổi thành các đồn điền thương mại. Do các loại cây như ca cao và cọ dầu được xếp vào nhóm nông nghiệp, các doanh nghiệp khi đánh giá mức độ tuân thủ chuỗi cung ứng đều cần một mốc đối chiếu lịch sử chuẩn xác về hiện trạng sử dụng đất tính đến cuối năm 2020.

Bên cạnh việc theo dõi tuân thủ EUDR, ForTy dự kiến sẽ cung cấp dữ liệu nền tảng cho các sáng kiến bảo tồn như Quỹ Rừng Nhiệt đới Vĩnh viễn (Tropical Forest Forever Facility - TFFF) và mục tiêu của Liên Hợp Quốc về việc bảo vệ 30% diện tích đất trên hành tinh vào năm 2030.

Việc thiết lập mốc đối chiếu chuẩn xác cho năm 2020 vẫn là bài toán kỹ thuật đầy thách thức, bởi việc phân loại đất đai phụ thuộc rất lớn vào bối cảnh lịch sử thay vì chỉ dựa vào hình ảnh bề mặt. Từ quỹ đạo vệ tinh, một cánh rừng trồng hỗn giao lâu năm có thể trông gần như giống hệt một tán rừng tự nhiên chưa bị xâm hại; ngược lại, một đồn điền vừa bị chặt hạ vẫn được tính là đất lâm nghiệp dù thực tế trông như một bãi đất trống. Để giải quyết các trường hợp mơ hồ này, ForTy theo dõi mô hình phân bố cây trồng, chu kỳ sinh trưởng sinh học và lịch trình thu hoạch thay vì chỉ dựa vào những bức ảnh chụp đơn lẻ tại một thời điểm.

Kiến trúc ba giai đoạn xây dựng trên nền tảng AlphaEarth

ForTy vận hành dựa trên mô hình nền tảng AlphaEarth của Google DeepMind, một kiến trúc vệ tinh ảo được giới thiệu vào tháng 7 năm 2025. AlphaEarth nén các luồng dữ liệu từ nhiều vệ tinh — bao gồm ảnh vệ tinh quang học, radar, quét laser và mô phỏng khí hậu — thành các mô tả chi tiết ở cấp độ điểm ảnh.

ForTy tinh chỉnh các mô tả này qua ba giai đoạn mô hình hóa tuần tự:

1. Mô hình nhận diện hình ảnh ban đầu được huấn luyện trên các mẫu dữ liệu cơ sở đã được xác minh.

1. Dự đoán từ mô hình này được kết hợp với các tập dữ liệu bên ngoài về chiều cao của cây, hạ tầng xung quanh và lịch sử mất rừng đã ghi nhận để tạo thành tập dữ liệu huấn luyện mở rộng cho mô hình thứ hai.

1. Mô hình thứ ba đánh giá dữ liệu trong nhiều năm liên tiếp để loại bỏ các bất thường tạm thời và các lỗi đọc sai.

Mô hình ngôn ngữ Gemini của Google đã hỗ trợ nhóm nghiên cứu diễn giải lại dữ liệu huấn luyện cũ để đồng bộ với các định nghĩa pháp lý chính thức của EU. Thêm vào đó, quy trình phát triển còn tích hợp nhiều vòng học chủ động (active learning), trong đó các chuyên gia đã đóng góp khoảng 43.000 lượt hiệu chỉnh. Các can thiệp này tập trung xử lý những trường hợp giáp ranh phức tạp, chẳng hạn như các vườn nho ở châu Âu bị gắn nhầm thành cây công nghiệp, các rừng thông tự nhiên ở Trung Mỹ bị dán nhãn thành rừng trồng, hay các vùng trồng cọ dầu chưa được ghi nhận trên khắp châu Phi và Indonesia.

Độ chính xác đối chuẩn và những hạn chế đã biết

Trong đợt đánh giá trên 8.190 địa điểm được lựa chọn ngẫu nhiên và được hai chuyên gia thẩm định độc lập, ForTy đạt độ chính xác tổng thể là 90,2%. Dù vậy, các nhà nghiên cứu lưu ý rằng danh mục diện rộng "đất khác" đã kéo điểm số tổng hợp này lên đáng kể.

Hiệu năng của mô hình có sự phân hóa rõ rệt giữa các nhóm rừng cụ thể:

• Rừng nguyên sinh: Mô hình nhận diện chính xác 89% diện tích rừng nguyên sinh đã được xác nhận thực tế.

• Cây công nghiệp và rừng trồng: Mô hình chỉ ghi nhận được khoảng 50% các địa điểm tồn tại trên thực tế.

• Rừng đồn điền: Tỷ lệ phát hiện dao động quanh mức 60%.

• Dương tính giả (False positives): Khoảng 1/4 đến 1/3 khu vực bị dán nhãn là cây công nghiệp hoặc rừng đồn điền thực chất đã bị phân loại sai; và 1/3 diện tích được chỉ định là rừng trồng cũng không chính xác.

Bất chấp những điểm mù này, ForTy vẫn vượt trội hơn các tập dữ liệu EUDR chuyên dụng của Ủy ban châu Âu khi thử nghiệm trên cùng một bộ đánh giá. Mô hình đạt độ chính xác 95,5% so với 93,6% khi phân biệt chung giữa đất có rừng và đất không có rừng; đồng thời đạt 90,9% so với 87,8% khi bóc tách các phân nhóm rừng cụ thể.

Mô hình cũng bộc lộ một số sai lệch theo vùng địa lý. Hệ thống ước tính cao hơn thực tế khoảng 200 triệu hecta rừng nguyên sinh tại châu Á — chủ yếu tập trung trong vành đai rừng lá kim phương bắc của Nga — trong khi lại tính thiếu khoảng 94 triệu hecta tại châu Phi do gặp khó khăn khi nhận diện các khu rừng khô thưa và thảo nguyên xavan. Ngoài ra, ForTy cũng gặp trở ngại khi phân loại các hệ thống nông lâm kết hợp, chẳng hạn như ca cao hoặc cà phê được canh tác xen lẫn bên dưới tán cây tự nhiên.

Phân bố rừng toàn cầu và khả năng tiếp cận mở

Dựa trên dữ liệu bản đồ, các nhà nghiên cứu ước tính tổng diện tích rừng bao phủ Trái Đất đạt khoảng 4,1 tỷ hecta, bao gồm gần 3,9 tỷ hecta rừng tự nhiên (trong đó có khoảng 2 tỷ hecta rừng nguyên sinh). Rừng trồng chiếm khoảng 250 triệu hecta, trong khi cây công nghiệp lâu năm bao phủ gần 200 triệu hecta, tập trung chủ yếu ở châu Á.

Các kết quả phân tích cũng làm nổi bật cơ cấu rừng theo từng khu vực: Brazil, Indonesia và Cộng hòa Dân chủ Congo là những quốc gia sở hữu tỷ lệ rừng tự nhiên lớn nhất. Ngược lại, rừng trồng chiếm tới khoảng 2/3 diện tích đất rừng tại Thụy Điển và Phần Lan; riêng tại Thụy Điển, rừng tự nhiên hiện chỉ còn bao phủ khoảng 1/5 lãnh thổ.

Lớp bản đồ ForTy, các mô hình phân loại cùng bộ dữ liệu đánh giá đối chuẩn hiện đã được phát hành công khai theo giấy phép Creative Commons CC BY 4.0 và có thể truy cập qua Google Earth Engine. Mã nguồn triển khai cũng đã được đưa lên các kho lưu trữ GeeFlow và JEO, nằm trong khuôn khổ sáng kiến Earth AI quy mô lớn của Google.