Wald ist nicht gleich Wald: Google DeepMind kartiert die Waldtypen der Erde auf zehn Meter genau

Von oben sieht grün oft gleich aus. Ein alter Regenwald, eine Eukalyptusplantage und eine Ölpalmenfarm sind auf normalen Satellitenbildern kaum auseinanderzuhalten, obwohl sie für Klima und Artenvielfalt völlig verschiedene Dinge sind. Genau hier setzt eine neue Karte von Google DeepMind und Google Research an, entwickelt zusammen mit dem World Resources Institute und dem österreichischen Forschungsinstitut IIASA.

Was ForTy kann

Die Karte heißt Forest Typology, kurz ForTy, und teilt jede Fläche von zehn mal zehn Metern an Land in eine von sechs Klassen ein:

• Primärwald ohne sichtbare menschliche Eingriffe
• natürlich nachgewachsener Wald
• gepflanzter Wald mit langen Umtriebszeiten
• schnell wachsende Holzplantagen
• Baumkulturen wie Ölpalme, Kautschuk, Kakao oder Obst
• alles andere, von Wiese bis Stadt

Grundlage ist das Jahr 2020. Dazu kommt eine frühe Zeitreihe von 2017 bis 2025, die zeigt, was aus einem Waldstück geworden ist, etwa wenn ein Naturwald gerodet und als Plantage neu bepflanzt wurde. Solche Fälle fallen in klassischen Baumbedeckungskarten oft gar nicht auf, weil die Fläche schnell wieder grün wirkt.

Wie das Modell lernt

Das Team hat rund 1,7 Millionen markierte Orte gesammelt und das Modell mit verdichteten Satellitendaten über mehrere Jahre gefüttert. So erkennt es Muster wie Pflanzreihen, Wachstumszyklen und Erntezeitpunkte. Bei einer Prüfung an über 9.000 zufällig gewählten Orten lag die Karte laut DeepMind in etwa 90 Prozent der Fälle beim Waldtyp richtig und konnte Wald von Nicht-Wald zu 95 Prozent korrekt trennen. Statt eines festen Etiketts gibt es pro Klasse eine Wahrscheinlichkeit, sodass Nutzer selbst entscheiden können, wie streng sie auswerten.

Warum das hier relevant ist

Der eigentliche Grund für die Arbeit ist die EU-Verordnung für entwaldungsfreie Produkte (EUDR). Sie verlangt, dass Kaffee, Kakao, Palmöl und auch Holzprodukte wie Möbel nicht von Flächen stammen, die 2020 noch Wald waren und danach umgewandelt wurden. Für Unternehmen, die hierzulande Schokolade, Kaffee oder Möbel verkaufen, ist so eine Karte also kein Spielzeug, sondern ein mögliches Prüfwerkzeug.

Meine Einschätzung

Mir gefällt, dass die Daten frei und unter offener Lizenz über Google Earth Engine verfügbar sind und das Begleitpapier in Scientific Data erschienen ist. Eine Karte ersetzt natürlich keine Kontrolle vor Ort, und eine Genauigkeit von 90 Prozent heißt eben auch, dass jede zehnte Einstufung danebenliegen kann. Als Ausgangspunkt für Behörden, Umweltgruppen und Lieferketten ist sie aber ein echter Fortschritt. Die Details stehen im Beitrag von Google DeepMind.