구글 딥마인드와 WRI, 10미터 해상도로 전 세계 산림 유형 구분하는 AI 지도 'ForTy' 공개

Google DeepMind와 세계자원연구소(WRI)는 전 세계 원시림, 목재 생산용 조림지, 농업용 수목 재배지를 구분하기 위해 설계된 AI 기반 글로벌 지표면 지도 'ForTy(Forest Typology의 약자)'를 개발했다.

기존 위성 지도는 대개 특정 지역에 나무가 덮여 있는지 여부만 표시하는 반면, ForTy는 2020년 기준 전 세계 육지를 10미터 공간 해상도로 6가지 범주로 분류한다. 이 범주는 원시림, 자연 재생림, 식재림, 조림지, 수목 작물(기름야자, 고무, 코코아 등), 기타 토지로 구성된다. 기초 데이터는 10미터 단위의 세부 정보를 제공하며, 시각화된 지도는 각 1제곱킬로미터 내에서 지배적인 토지 이용 등급을 보여준다. 연구진은 ForTy가 특정 지역에 국한된 기존 데이터셋을 개선한 최초의 글로벌 지도라고 설명했다.

더욱 엄격해진 산림 파괴 규제가 동력

이 프로젝트의 주요 동기는 유럽연합 산림파괴방지법(EUDR)이다. 이 규정은 2020년 12월 31일 이후 발생한 산림 파괴나 산림 황폐화와 관련된 상품의 유통을 금지하며, 여기에는 원시림이 상업용 조림지로 전환된 경우도 포함된다. 코코아나 기름야자 같은 작물은 농업으로 분류되기 때문에, 공급망 준수 여부를 평가하는 기업은 2020년 말 기준의 정확한 토지 이용 이력 기준선이 필요하다.

EUDR 추적 외에도 ForTy는 열대림 영구 보존 시설(TFFF)이나 2030년까지 지구 육지 면적의 30%를 보호하려는 유엔(UN)의 목표와 같은 보존 이니셔티브에 기초 데이터를 공급할 예정이다.

신뢰할 수 있는 2020년 기준선을 설정하는 것은 기술적으로 어려운 과제로 남아 있다. 토지 분류는 표면의 모습뿐만 아니라 역사적 맥락에 크게 의존하기 때문이다. 궤도상에서 보면 성숙한 혼합 식재림은 훼손되지 않은 천연림과 거의 동일하게 보일 수 있으며, 새로 개간된 조림지는 맨땅처럼 보임에도 기술적으로는 산림지로 분류된다. 이러한 모호함을 해결하기 위해 ForTy는 단일 스냅샷 이미지에만 의존하는 대신 식재 배치, 생물학적 성장 주기, 수확 시기를 추적한다.

AlphaEarth 기반의 3단계 아키텍처

ForTy는 2025년 7월에 도입된 가상 위성 아키텍처인 Google DeepMind의 AlphaEarth 파운데이션 모델을 기반으로 한다. AlphaEarth는 광학 위성 사진, 레이더, 레이저 스캔, 기후 시뮬레이션 등 다중 위성 스트림을 픽셀 수준의 밀도 높은 설명으로 압축한다.

ForTy는 세 가지 순차적 모델링 단계를 통해 이러한 설명을 정제한다:

1. 초기 이미지 인식 모델이 검증된 기준 사례를 학습한다.

1. 이 모델의 예측값은 수고(나무 높이), 주변 인프라, 기록된 산림 손실을 포함하는 외부 데이터셋과 결합되어 두 번째 모델을 위한 확장된 학습 코퍼스를 형성한다.

1. 세 번째 모델은 수년 간의 연속 데이터를 평가하여 일시적인 이상 현상과 오독을 보정한다.

Google의 Gemini 언어 모델은 연구팀이 오래된 학습 데이터를 공식 EU 규제 정의에 맞게 재해석하는 것을 도왔다. 또한 개발 주기에는 인간 전문가가 약 43,000건의 수정을 기여한 여러 차례의 능동적 학습(active learning) 라운드가 포함되었다. 여기에는 수목 작물로 잘못 표시된 유럽의 포도밭, 조림지로 오분류된 중앙아메리카의 천연 소나무 숲, 아프리카와 인도네시아 전역의 표시되지 않은 기름야자 구역 등 까다로운 사례들이 포함되었다.

정확도 벤치마크와 알려진 약점

두 명의 전문가가 독립적으로 검토한 8,190개의 무작위 선정 지점에 대한 평가에서 ForTy는 90.2%의 전체 정확도를 기록했다. 그러나 연구진은 광범위한 '기타 토지' 범주가 이 종합 점수를 크게 높였다는 점에 주목했다.

개별 산림 범주에 따른 성능 차이는 상당하다:

• 원시림: 모델은 지상에서 확인된 원시림 지역의 89%를 정확히 식별했다.

• 수목 작물 및 식재림: 모델은 기존 부지의 약 50%만을 포착했다.

• 조림지: 탐지율은 60% 수준에 머물렀다.

• 오탐(False positives): 수목 작물이나 조림지로 분류된 지역의 약 4분의 1에서 3분의 1이 오분류되었으며, 식재림으로 지정된 지역의 3분의 1이 부정확했다.

이러한 사각지대에도 불구하고 ForTy는 동일한 평가 세트에서 유럽연합 집행위원회의 전용 EUDR 데이터셋보다 우수한 성능을 보였다. 일반적인 산림 대 비산림 구분에서는 93.6% 대비 95.5%의 정확도를, 특정 산림 하위 범주 구분에서는 87.8% 대비 90.9%의 정확도를 달성했다.

이 모델은 지리적 불일치도 나타낸다. 주로 러시아의 냉대 침엽수림대 내에서 아시아의 원시림을 약 2억 헥타르 과다하게 추정하는 반면, 개방형 건조림과 사바나 식별의 어려움으로 인해 아프리카 전역에서 약 9,400만 헥타르를 과소 집계한다. 또한 천연 수관 아래에서 재배되는 코코아나 커피와 같은 혼농임업(agroforestry) 시스템을 식별하는 데도 어려움을 겪고 있다.

전 세계 산림 분포 및 공개 가용성

매핑 데이터를 바탕으로 연구진은 지구의 산림 면적을 약 41억 헥타르로 추정했으며, 여기에는 약 39억 헥타르의 천연림(원시림 약 20억 헥타르 포함)이 포함된다. 식재림은 약 2억 5,000만 헥타르를 차지하며, 수목 작물은 주로 아시아 지역에 약 2억 헥타르에 걸쳐 분포해 있다.

연구 결과는 지역별 구성도 강조했다. 브라질, 인도네시아, 콩고민주공화국은 천연림의 상대적 비중이 가장 높았다. 반면, 스웨덴과 핀란드에서는 식재림이 산림지의 약 3분의 2를 차지하며, 스웨덴 영토에서 천연림이 차지하는 비중은 약 5분의 1에 불과했다.

ForTy 지도 레이어, 분류 모델 및 벤치마크 평가 데이터는 Creative Commons CC BY 4.0 라이선스에 따라 공개되었으며, Google Earth Engine을 통해 액세스할 수 있다. 코드 구현체 또한 Google의 광범위한 Earth AI 이니셔티브의 일환으로 GeeFlow 및 JEO 저장소를 통해 공개되었다.