ForTy が2020年の世界の土地を6種類に分類

Google DeepMind は世界資源研究所（WRI）、Google Research、国際応用システム分析研究所（IIASA）と共同で、世界の森林タイプ地図 ForTy（Forest Typology v1）を発表した。論文「Global forest typology at 10-meter resolution for forest and land-use monitoring」は2026年10月21日に『Scientific Data』に掲載された。地図は解像度10メートルで、2020年の世界の土地を6種類に分類する。原生林、自然再生林、人工林、集約人工林、樹木作物・アグロフォレストリー、その他の土地である。分類は国連食糧農業機関（FAO）と EU 森林破壊防止規則（EUDR）の定義に合わせている。

衛星から見た六種の林型と土地利用のパッチワーク（イメージ図）
衛星から見た六種の林型と土地利用のパッチワーク（イメージ図）

DeepMind は、世界の樹冠被覆地図の多くは樹木があるかどうかしか示さないと説明している。論文は、森林タイプの区別が炭素の算定、生物多様性の評価、保全計画、サプライチェーン規制に役立つとしている。

  • 原生林と自然再生林は天然林にあたり、後者には撹乱後に自然に回復した森林が含まれる。
  • 人工林と集約人工林はどちらも人が植えた森林である。論文の操作定義では、伐期が≤40年で集約管理される林を集約人工林とし、人工林は別のクラスとしている。The Decoder は、この基準がすべての地域に合うわけではないと報じている。
  • 樹木作物・アグロフォレストリーのクラスには、アブラヤシ、ゴム、カカオなどが含まれる。

EUDR は2020年の土地利用の基準を必要とする

EUDR は、対象品目が2020年12月31日以降に森林破壊が起きた土地に由来しないことを求めている。The Decoder は、アブラヤシ園とカカオ園は農地とみなされるため、企業がサプライチェーンのリスクを評価するには、ある土地が2020年にどう使われていたかを知る必要があり、ForTy がその2020年の基準点を提供すると報じている。

パーム園と森林の境界、貨物トラックと空白のカレンダー（イメージ図）
パーム園と森林の境界、貨物トラックと空白のカレンダー（イメージ図）

The Decoder はさらに、この種のデータが Tropical Forest Forever Facility（TFFF）などの取り組みに使われる可能性にも触れている。

AlphaEarth の埋め込みに基づく3段階モデル

ForTy は DeepMind が2025年7月に発表した AlphaEarth Foundations を土台にしている。このモデルは複数の衛星のデータを、10メートル × 10メートルの画素ごとの簡潔な記述（埋め込み）に圧縮する。The Decoder によると、2017年以降の年次埋め込みは Google Earth Engine で利用できる。関連記事（本サイト）：OlmoEarth v1.3、全球10m衛星埋め込みデータを公開。

衛星と埋め込みキューブが三層のピクセル地図モデルに入力される（イメージ図）
衛星と埋め込みキューブが三層のピクセル地図モデルに入力される（イメージ図）

ForTy は3つのモデルを連結している。最初のモデルは検証済みのサンプルで学習し、その予測結果に樹高、建物、森林減少などの外部データを加えたものが、2番目のモデルの拡張した学習データになる。最後の段階では複数年のデータをまとめて分析し、外れ値をならす。The Decoder によると、Google の言語モデル Gemini は、古い学習データを EU の定義に合わせる作業にも使われた。

The Decoder の報道では（論文要旨に直接ある数字ではない）、チームは複数回のアクティブラーニングを行い、地図に誤りがある箇所に専門家が約4万3,000件のサンプルを追加した。対象となった誤りには、ヨーロッパのブドウ園が樹木作物と判定された例、中米の天然マツ林が人工林と判定された例、アフリカとインドネシアでアブラヤシが見落とされた例がある。論文の公開検証は8,190地点を基準とし、本稿では論文本文で未確認の90.9%／87.8%の林型比較数字は用いていない。

全体精度は90.2%、クラスごとの差が大きい

論文は、専門家がラベルを付けた8,190か所の層化ランダムサンプルで独立検証を行った。6クラスの全体精度は90.2%、天然林の分類は94.8%、森林と非森林の2分類は95.5%である。The Decoder によると、各地点は2人の専門家が審査しており、著者は全体スコアが判別しやすい「その他の土地」クラスで押し上げられていると注意している。同じテストデータで、EU が EUDR 向けに作った地図の森林・非森林の2分類は93.6%だった。

  • 専門家が確認した原生林のうち、89%を地図が正しく識別した。
  • 樹木作物と人工林は約半分が正しく識別され、集約人工林は約60%だった。
  • 逆に見ると、集約人工林または樹木作物とされた区域の約4分の1から3分の1は誤りで、人工林とされた区域では3分の1が誤りだった。

The Decoder は、こうした差が EUDR にとって最も重要なクラスの境界に表れていると指摘している。専門家は管理されている土地で判断がつかないことが最も多く、そうした不確実なサンプルは評価から除外されたため、結果が実際より高めに出ている可能性がある。

既知の限界と地域ごとの偏り

研究チームの推定（The Decoder が伝えたもの）では、世界の森林は約41億ヘクタールで、そのうち天然林は39億ヘクタール近く、原生林は約20億ヘクタールである。人工林は約2億5,000万ヘクタール、樹木作物は約2億ヘクタール近くで、多くはアジアにある。

  • アジアの原生林は約2億ヘクタール過大に推定されており、主にロシアの針葉樹林である。
  • アフリカでは約9,400万ヘクタールの森林が見落とされており、開けた乾燥林やサバンナが原因とみられる。
  • 天然の樹冠の下で育つ日陰栽培のカカオやコーヒーが、一部地域でなお森林と判定される。択伐や火災後の森林も判別が難しい。
  • 開けた林地の独立したクラスはなく、EUDR はこれを別扱いにしている。研究者は将来のバージョンで追加すべきだとしている。
  • 学習データでは、道路や集落の近くの森林が原生林と判定されることが少なく、モデルもこの偏りを引き継いだ。

The Decoder によると、地図、分類レイヤー、テストデータは CC BY 4.0 ライセンスで公開されており、Google Earth Engine 上の版も含まれる。クラスごとの信頼度スコアが付いているため、利用者は自分でしきい値を設定できる。コードは GeeFlow と JEO のリポジトリで公開されている。実際のライセンス条件はデータのダウンロードページに従う。

Octave Alto 2026.1 は2D地図と3D地形にライブ映像を重ねる

Octave Intelligence は2026年10月27日に Octave Alto 2026.1 を発表した。Alto は同社の地理空間ソリューションで、2D・3D・4D の可視化、分析、データ融合を行う。新版では開発者がドローンやカメラのライブ映像を2D地図や3D地形に直接重ねられ、オペレーターはカメラが見ている映像に加えて、その視野に紐づく地理空間情報も参照できる。プレスリリースによると、現在は多くのシステムで、オペレーターが別々の画面にある映像、地図データ、任務データを手作業で突き合わせる必要がある。

ドローンが地形に映像矩形を重ね、オペレーターが地図画面を見る（イメージ図）
ドローンが地形に映像矩形を重ね、オペレーターが地図画面を見る（イメージ図）

新版はガウシアン・スプラットにも対応し、写真やスキャンを精細な3Dモデルに変えて、任務計画、訓練、インフラ監視に使える。同社は NATO の最新の軍用地図記号と作戦計画の標準にも対応するとしており、主な顧客分野として国防、航空、公共部門、運輸、インフラを挙げている。今回の更新は Alto Browser、Alto Lightspeed、Alto Server、Alto Universal の4製品を対象とする。これらの機能はいずれも同社のプレスリリースの説明である。

ForTy は計算済みでダウンロードできる2020年の世界基準データセットであり、Alto はライブデータを表示・統合するソフトウェアである。出典には、両者を組み合わせて使う記述はない。

臺灣が参考にできる方向

ForTy は衛星の埋め込みと専門家がラベルを付けたサンプルでモデルを学習し、クラスごとの信頼度スコアと検証結果を公開している。樹木作物と人工林の約半分しか正しく識別されないなど、森林タイプごとの精度の差が見える点は、臺灣が森林タイプや管理強度の分類を検討する際の比較材料になる。

臺灣の事業者が EUDR の対象品目に関わる製品を輸出する場合、ForTy の2020年のオープンな基準地図は、予備的なリスク確認に使う参考資料の一つになる。この地図だけでは適合の証明にならず、EUDR が求める確認は引き続き必要である。前述のクラス誤差、特に樹木作物と人工林の境界にも注意が要る。

3D地図に関する本サイトの関連記事：国土測絵センター、1/1000地形図と3Dメッシュの提供開始。