Google DeepMind e WRI revelam o ForTy, mapa de IA que distingue tipos de florestas globais com resolução de 10 metros

O Google DeepMind e o World Resources Institute (WRI) desenvolveram o ForTy (abreviação de Forest Typology), um mapa global de cobertura do solo impulsionado por IA projetado para diferenciar florestas primárias, plantações de madeira e culturas agrícolas arbóreas em todo o mundo.

Enquanto os mapas de satélite convencionais costumam indicar apenas se uma área possui cobertura de copa das árvores, o ForTy classifica a área terrestre do planeta para o ano de 2020 em seis categorias distintas, com uma resolução espacial de 10 metros. As categorias abrangem floresta primária, floresta em regeneração natural, floresta plantada, floresta de plantação (plantation), culturas arbóreas (como dendezeiro, borracha e cacau) e outras terras. Os dados subjacentes oferecem detalhamento de 10 metros, enquanto o mapa visualizado apresenta a classe dominante de uso do solo dentro de cada quilômetro quadrado. Os pesquisadores descrevem o ForTy como o primeiro mapa global desse tipo, aprimorando conjuntos de dados existentes que cobrem apenas regiões geográficas específicas.

Impulsionado por regulamentações mais rígidas contra o desmatamento

O principal catalisador do projeto é a Regulamentação da União Europeia sobre Produtos Livres de Desmatamento (EUDR). A regulamentação proíbe commodities vinculadas ao desmatamento ou à degradação florestal ocorridos após 31 de dezembro de 2020, incluindo casos em que florestas primárias foram convertidas em plantações comerciais. Como culturas como cacau e dendezeiro são categorizadas como agricultura, as empresas que avaliam a conformidade da cadeia de suprimentos precisam de uma linha de base histórica precisa do uso do solo no final de 2020.

Além do monitoramento da EUDR, o ForTy está previsto para fornecer dados fundamentais para iniciativas de conservação, como o Fundo Florestas Tropicais para Sempre (TFFF, da sigla em inglês) e o objetivo das Nações Unidas de proteger 30% da área terrestre do planeta até 2030.

Estabelecer uma linha de base confiável para 2020 continua sendo um desafio técnico, pois a classificação do solo depende fortemente do contexto histórico, e não apenas do aspecto da superfície. Vista do espaço, uma floresta mista plantada e madura pode parecer quase idêntica a uma copa natural intocada, enquanto uma plantação recém-desmatada ainda se qualifica tecnicamente como terra florestal, apesar de parecer solo exposto. Para resolver essas ambiguidades, o ForTy rastreia padrões de plantio, ciclos de crescimento biológico e cronogramas de colheita, em vez de depender apenas de imagens pontuais isoladas.

Uma arquitetura em três estágios construída sobre o AlphaEarth

O ForTy é baseado no modelo AlphaEarth Foundations do Google DeepMind, uma arquitetura de satélite virtual apresentada em julho de 2025. O AlphaEarth comprime fluxos de dados de múltiplos satélites — abrangendo fotografia óptica de satélite, radar, varreduras a laser e simulações climáticas — em descrições densas em nível de pixel.

O ForTy refina essas descrições por meio de três fases sequenciais de modelagem:

1. Um modelo inicial de reconhecimento de imagem é treinado com exemplos de linha de base verificados.

1. As previsões desse modelo são combinadas com conjuntos de dados externos sobre altura das árvores, infraestrutura ao redor e perda florestal registrada para formar um corpus de treinamento expandido para um segundo modelo.

1. Um terceiro modelo avalia vários anos consecutivos de dados para suavizar anomalias temporárias e erros de leitura.

O modelo de linguagem Gemini, do Google, ajudou a equipe a reinterpretar dados de treinamento mais antigos para alinhá-los com as definições regulatórias formais da UE. Além disso, o ciclo de desenvolvimento incorporou várias rodadas de aprendizado ativo, durante as quais especialistas humanos contribuíram com cerca de 43.000 correções. Elas se concentraram em casos pontuais complexos, incluindo vinhedos europeus erroneamente marcados como culturas arbóreas, povoamentos naturais de pinheiros na América Central rotulados incorretamente como plantações e áreas de dendezeiros não identificadas na África e na Indonésia.

Métricas de precisão e limitações conhecidas

Em uma avaliação de 8.190 locais escolhidos aleatoriamente e analisados de forma independente por dois especialistas, o ForTy demonstrou uma precisão geral de 90,2%. No entanto, os pesquisadores observaram que a ampla categoria "outras terras" eleva significativamente essa pontuação agregada.

O desempenho varia substancialmente entre as categorias individuais de floresta:

• Florestas primárias: O modelo identificou corretamente 89% das áreas de floresta primária confirmadas em campo.

• Culturas arbóreas e florestas plantadas: O modelo capturou apenas cerca de 50% dos locais existentes.

• *Plantações (plantations):* A detecção ficou em torno de 60%.

• Falsos positivos: Cerca de um quarto a um terço das regiões rotuladas como culturas arbóreas ou plantações foram classificadas incorretamente, e um terço das áreas designadas como floresta plantada estava incorreto.

Apesar desses pontos cegos, o ForTy superou os conjuntos de dados dedicados à EUDR da Comissão Europeia no mesmo conjunto de avaliação. O modelo atingiu 95,5% de precisão contra 93,6% na separação geral entre floresta e não floresta, e 90,9% contra 87,8% ao distinguir subcategorias florestais específicas.

O modelo também exibe discrepâncias geográficas. Ele superestima a floresta primária na Ásia em cerca de 200 milhões de hectares — principalmente no cinturão de coníferas boreais da Rússia —, enquanto subestima aproximadamente 94 milhões de hectares na África, devido a desafios na identificação de florestas secas abertas e savanas. Ele também enfrenta dificuldades para identificar sistemas agroflorestais, como cacau ou café cultivados sob copas de árvores naturais.

Distribuição florestal global e disponibilidade aberta

Com base nos dados de mapeamento, os pesquisadores estimam a cobertura florestal da Terra em aproximadamente 4,1 bilhões de hectares, contendo quase 3,9 bilhões de hectares de floresta natural (com cerca de 2 bilhões de hectares de floresta primária). As florestas plantadas representam aproximadamente 250 milhões de hectares, enquanto as culturas arbóreas abrangem quase 200 milhões de hectares, predominantemente na Ásia.

As descobertas também destacaram as composições regionais: Brasil, Indonésia e República Democrática do Congo possuem as maiores parcelas relativas de floresta natural. Em contraste, as florestas plantadas compõem cerca de dois terços das terras florestais na Suécia e na Finlândia, deixando a floresta natural em apenas cerca de um quinto do território sueco.

A camada de mapa do ForTy, os modelos de classificação e os dados de avaliação comparativa foram disponibilizados publicamente sob a licença Creative Commons CC BY 4.0, acessíveis via Google Earth Engine. As implementações de código também foram disponibilizadas nos repositórios GeeFlow e JEO como parte da iniciativa mais ampla Earth AI do Google.