Google DeepMind y el WRI presentan ForTy, un mapa con IA que distingue los tipos de bosques del mundo a una resolución de 10 metros

Google DeepMind y el Instituto de Recursos Mundiales (WRI, por sus siglas en inglés) han desarrollado ForTy (abreviatura de Forest Typology), un mapa de cobertura terrestre mundial impulsado por IA diseñado para diferenciar entre bosques primarios, plantaciones madereras y cultivos arbóreos agrícolas a escala global.

Mientras que los mapas satelitales convencionales suelen indicar únicamente si una zona cuenta con cubierta de dosel arbóreo, ForTy clasifica la superficie terrestre mundial para el año 2020 en seis categorías distintas con una resolución espacial de 10 metros. Las categorías incluyen bosque primario, bosque en regeneración natural, bosque plantado, bosque de plantación, cultivos arbóreos (como palma aceitera, caucho y cacao) y otras tierras. Los datos subyacentes ofrecen un detalle de 10 metros, mientras que el mapa visualizado presenta la clase de uso de la tierra dominante en cada kilómetro cuadrado. Los investigadores describen a ForTy como el primer mapa mundial de su clase, superando a los conjuntos de datos existentes que solo abarcan regiones geográficas específicas.

Impulsado por regulaciones más estrictas contra la deforestación

El principal catalizador del proyecto es el Reglamento de la Unión Europea sobre productos libres de deforestación (EUDR). La normativa prohíbe las materias primas vinculadas a la deforestación o degradación forestal ocurridas después del 31 de diciembre de 2020, incluidos los casos en los que los bosques primarios se convirtieron en plantaciones comerciales. Dado que cultivos como el cacao y la palma aceitera se clasifican como agricultura, las empresas que evalúan el cumplimiento de sus cadenas de suministro necesitan una línea de base histórica precisa del uso de la tierra a finales de 2020.

Más allá del seguimiento del EUDR, está previsto que ForTy proporcione datos fundamentales para iniciativas de conservación como el Fondo para los Bosques Tropicales para Siempre (TFFF, por sus siglas en inglés) y el objetivo de las Naciones Unidas de proteger el 30 por ciento de la superficie terrestre del planeta para 2030.

Establecer una línea de base confiable para 2020 sigue siendo un desafío técnico, ya que la clasificación de la tierra depende en gran medida del contexto histórico y no solo de la apariencia de la superficie. Desde la órbita, un bosque mixto plantado maduro puede parecer casi idéntico a un dosel natural virgen, mientras que una plantación recién talada sigue calificando técnicamente como tierra forestal a pesar de parecer suelo desnudo. Para resolver estas ambigüedades, ForTy rastrea los patrones de plantación, los ciclos de crecimiento biológico y los cronogramas de cosecha en lugar de basarse únicamente en imágenes de una sola captura.

Una arquitectura de tres etapas basada en AlphaEarth

ForTy se basa en el modelo AlphaEarth Foundations de Google DeepMind, una arquitectura de satélite virtual presentada en julio de 2025. AlphaEarth comprime transmisiones multisatelitales —que abarcan fotografía satelital óptica, radar, escaneos láser y simulaciones climáticas— en descripciones densas a nivel de píxel.

ForTy perfecciona estas descripciones a través de tres fases secuenciales de modelado:

1. Un modelo inicial de reconocimiento de imágenes se entrena con ejemplos de referencia verificados.

1. Las predicciones de este modelo se combinan con conjuntos de datos externos que abarcan la altura de los árboles, la infraestructura circundante y la pérdida de bosque registrada, con el fin de formar un corpus de entrenamiento ampliado para un segundo modelo.

1. Un tercer modelo evalúa varios años consecutivos de datos para suavizar anomalías temporales y lecturas erróneas.

El modelo de lenguaje Gemini de Google ayudó al equipo a reinterpretar datos de entrenamiento más antiguos para alinearlos con las definiciones regulatorias oficiales de la UE. Además, el ciclo de desarrollo incorporó múltiples rondas de aprendizaje activo, durante las cuales especialistas humanos aportaron aproximadamente 43.000 correcciones. Estas se dirigieron a casos límite, como viñedos europeos etiquetados erróneamente como cultivos arbóreos, pinares naturales de América Central clasificados de forma incorrecta como plantaciones y extensiones de palma aceitera sin etiquetar en África e Indonesia.

Evaluaciones de precisión y limitaciones conocidas

En una evaluación de 8.190 sitios seleccionados al azar y revisados de forma independiente por dos expertos, ForTy demostró una precisión general del 90,2 por ciento. Sin embargo, los investigadores señalaron que la amplia categoría "otras tierras" eleva considerablemente esta puntuación agregada.

El rendimiento varía de manera sustancial según cada categoría forestal:

• Bosques primarios: El modelo identificó correctamente el 89 por ciento de las áreas de bosque primario confirmadas en terreno.

• Cultivos arbóreos y bosques plantados: El modelo capturó solo alrededor del 50 por ciento de los sitios existentes.

• Plantaciones: La detección rondó el 60 por ciento.

• Falsos positivos: Aproximadamente entre una cuarta parte y un tercio de las regiones etiquetadas como cultivos arbóreos o plantaciones se clasificaron de forma errónea, y un tercio de las áreas designadas como bosque plantado fueron incorrectas.

A pesar de estos puntos ciegos, ForTy superó a los conjuntos de datos específicos para el EUDR de la Comisión Europea en el mismo grupo de evaluación. Alcanzó una precisión del 95,5 por ciento frente al 93,6 por ciento en la separación general entre bosque y no bosque, y un 90,9 por ciento frente al 87,8 por ciento al distinguir subcategorías forestales específicas.

El modelo también presenta discrepancias geográficas. Sobrestima el bosque primario en Asia en unos 200 millones de hectáreas —principalmente dentro del cinturón de coníferas boreales de Rusia—, mientras que subestima aproximadamente 94 millones de hectáreas en África debido a la dificultad para identificar bosques secos abiertos y sabanas. Asimismo, enfrenta problemas para identificar sistemas agroforestales como el cacao o el café cultivados bajo doseles arbóreos naturales.

Distribución forestal mundial y disponibilidad abierta

Según los datos cartográficos, los investigadores estiman la cobertura forestal de la Tierra en aproximadamente 4.100 millones de hectáreas, que contienen casi 3.900 millones de hectáreas de bosque natural (con unos 2.000 millones de hectáreas de bosque primario). Los bosques plantados representan aproximadamente 250 millones de hectáreas, mientras que los cultivos arbóreos abarcan casi 200 millones de hectáreas, predominantemente en Asia.

Los hallazgos también destacaron la composición regional: Brasil, Indonesia y la República Democrática del Congo poseen las mayores proporciones relativas de bosque natural. Por el contrario, los bosques plantados constituyen aproximadamente dos tercios de la superficie forestal en Suecia y Finlandia, dejando al bosque natural en solo una quinta parte del territorio sueco.

La capa del mapa de ForTy, los modelos de clasificación y los datos de evaluación de referencia se han publicado de forma abierta bajo una licencia Creative Commons CC BY 4.0, accesible a través de Google Earth Engine. Las implementaciones de código también se han puesto a disposición en los repositorios GeeFlow y JEO como parte de la iniciativa más amplia Earth AI de Google.