Google DeepMind ve World Resources Institute Uydu Verileri ve Yapay Zeka ile Küresel Orman Haritası ForTy'yi Geliştirdi
Kaynak: the-decoder.com ·
Google DeepMind ve World Resources Institute, 2020 yılındaki arazi örtüsünü 10 metre çözünürlükle altı farklı kategoride sınıflandıran küresel bir uydu haritası olan ForTy'yi geliştirdi. AlphaEarth Foundations modelini ve çok aşamalı görüntü tanıma süreçlerini kullanan sistem; birincil ormanlar, dikilen ormanlar, plantasyonlar ve tarım ürünleri arasındaki farkları büyüme ile hasat döngülerine dayanarak ayırt edebiliyor. Geliştirilen bu harita, Avrupa Birliği'nin Ormansızlaşmasız Ürünler Tüzüğü kapsamında tedarik zinciri risklerini değerlendiren şirketlere güvenilir bir referans noktası sunuyor. Harita, sınıflandırma katmanı ve test verileri CC BY 4.0 lisansı altında Google Earth Engine üzerinden özgürce erişime açıldı.
Neden önemli?
Bu harita, şirketlerin 31 Aralık 2020 sonrasında ormansızlaştırılmış alanlarla bağlantılı ürünleri tespit etmesini zorunlu kılan Avrupa Birliği düzenlemelerine uyum sağlaması açısından kritik bir referans noktası sunuyor. Ormanların geçmişine ve gelişim döngülerine odaklanan bu altyapı, geleneksel uydu haritalarının yetersiz kaldığı alanlarda tedarik zinciri risklerinin daha şeffaf bir şekilde yönetilmesine olanak tanıyor.
Bununla neler yapılabilir?
- Olası kullanım: Şirketler, tedarik zincirlerindeki tarım ve orman ürünlerinin 2020 yılındaki arazi kullanım geçmişini Google Earth Engine üzerinden ForTy haritasını kullanarak denetleyebilir.
- Olası kullanım: Araştırmacılar ve politika yapıcılar, birincil ormanların ve biyolojik çeşitlilik açısından kritik doğal alanların küresel ölçekteki dağılımını takip edebilir.
Somut sonuçlar ve kanıtlar
- 2 uzman tarafından rastgele seçilen 8.190 site üzerinde yapılan incelemede harita yüzde 90.2 oranında doğru sonuç verdi. (Kaynak)
- Aynı test verileri üzerinde yapılan değerlendirmede ForTy, orman ve orman dışı sınıflandırmada yüzde 95.5, orman türleri sınıflandırmasında ise yüzde 90.9 başarı puanı elde ederek Avrupa Birliği haritalarını geride bıraktı. (Kaynak)
Sınırlar ve açık kalan sorular
Model, plantasyonlar ve ağaç tarım ürünleri konusunda daha düşük bir güvenilirliğe sahip olup bu kategorilerin yalnızca yaklaşık yarısını doğru tespit edebilmektedir. Ayrıca uydu verileri arazinin yönetim biçimini doğrudan yansıtamadığı için 40 yıllık bir rotasyon sınırı gibi varsayımlar her bölge için geçerli olmamakta, gölgelik altındaki tarım ürünleri ve açık ormanlık alanların sınıflandırılmasında hatalar yaşanabilmektedir.