Google DeepMind beschrieb am 22. Oktober 2026 eine frühe ForTy-Jahresreihe für 2017 bis 2025. Die Gesamtgenauigkeit von 90,2 Prozent stammt dagegen aus der Prüfung der Sechsklassenkarte für 2020. Sie gilt für diese Karte und die untersuchten Referenzpunkte, nicht als einheitlicher Wert für jede Waldklasse oder jedes Jahr der Reihe. Google DeepMind stellte die Jahresreihe vor; die Studie in Scientific Data beschreibt die Validierung der 2020-Karte.
Was die ForTy-Waldkarte unterscheidet
ForTy v1 ordnet Landflächen für das Referenzjahr 2020 sechs Kategorien zu: Primärwald, natürlich regenerierender Wald, gepflanzter Wald, Plantagenwald, Baumkulturen und Agroforstwirtschaft sowie sonstige Flächen. Die Karte hat eine Auflösung von 10 Metern und reicht von 65° südlicher bis 84° nördlicher Breite. Ihre tatsächliche Eingangsauflösung kann gröber sein.
Die Unterscheidung geht über die Frage hinaus, ob auf einer Fläche Bäume stehen. Sie trennt etwa natürlich regenerierenden Wald von Plantagen und Baumkulturen. Bei Mischformen wie schattigem Kakao- oder Kaffeeanbau bleibt die Zuordnung schwierig. Auch die Abgrenzung von gepflanztem Wald und Plantagenwald hängt teilweise von der Nutzungsgeschichte ab, die Satelliten nicht direkt erfassen. Die Studie verwendet dafür eine Umtriebszeit von 40 Jahren als Näherungswert. Dieser Maßstab passt laut den Autoren nicht zuverlässig zu allen Biomen und Bewirtschaftungsformen.
Was die Gesamtgenauigkeit von 90,2 Prozent misst
Für die Prüfung wählte die Studie 9.100 Orte nach einem geschichteten Stichprobenverfahren aus. In die Genauigkeitsberechnung gingen 8.190 Orte ein, deren Referenzklasse durch Expertenkonsens festgelegt worden war. Bewertet wurde jeweils der zentrale Pixel mit 10 Metern Auflösung. Die Klassifikation der 2020-Karte erreichte dabei eine Gesamtgenauigkeit von 90,2 Prozent.
Die Referenzklassen stützten sich auf hochauflösende Bilder, Satellitenzeitreihen, Kontextdaten und fachliche Einschätzungen. Eine einheitliche Kontrolle vor Ort war das nicht. Weitere 172 Orte wurden als unsicher bewertet, 738 blieben ohne Konsens. Die Studienautoren weisen darauf hin, dass der Ausschluss dieser Fälle die Genauigkeitsschätzung leicht nach oben verschieben kann.
Die F1-Werte unterscheiden sich deutlich nach Klasse
Die Gesamtgenauigkeit fasst alle sechs Klassen zusammen. Die F1-Werte der Studie zeigen, wie stark die Ergebnisse zwischen ihnen variieren. F1 ist eine eigene Kennzahl und nicht mit der Gesamtgenauigkeit gleichzusetzen.
| Wald- oder Flächenklasse | F1-Wert der Sechsklassenprüfung von 2020 |
| Primärwald | 82,9 % |
| Natürlich regenerierender Wald | 72,6 % |
| Plantagenwald | 66,7 % |
| Gepflanzter Wald | 58,2 % |
| Sonstige Flächen | 96,4 % |
Der hohe Wert für sonstige Flächen beeinflusst laut Studie das Gesamtergebnis deutlich. Unter den Waldklassen liegt der F1-Wert für gepflanzten Wald am niedrigsten. Die von ForTy ausgegebenen Klassenwerte sind relative Konfidenzwerte, keine kalibrierten Wahrscheinlichkeiten dafür, dass eine einzelne Zuordnung stimmt. Nutzer können Schwellenwerte verändern und so Präzision gegen Trefferquote abwägen.
Warum Flächenschätzungen je nach Methode abweichen
Die Studie unterscheidet zwischen Flächen, die aus den Kartenpixeln berechnet wurden, und Schätzungen auf Grundlage der Stichprobe. Für die globale Waldfläche ergeben sich so 4.037 Millionen Hektar aus der Karte und 4.142 ± 105 Millionen Hektar aus der Stichprobenschätzung.
In Asien weist die Karte 859 Millionen Hektar Primärwald aus, die Stichprobenschätzung 661 Millionen. Bei natürlichem Wald insgesamt liegen die Werte hingegen nah beieinander: 1.243 Millionen Hektar nach der Karte und 1.238 Millionen nach der Stichprobe. Die Abweichung bei Primärwald geht damit weitgehend mit einer anderen Verteilung zwischen Primärwald und natürlich regenerierendem Wald einher, nicht mit einem ähnlich großen Unterschied bei der Gesamtfläche natürlichen Waldes.
Für Afrika nennt die Studie 601 Millionen Hektar Wald nach der Karte und 695 Millionen nach der Stichprobenschätzung. Sie führt die Differenz vor allem auf lichte Wälder und Savannen nahe der Waldkronenschwelle zurück, die in der Karte fehlen.
Die 2020-Karte und zugehörige Daten sind unter CC BY 4.0 öffentlich verfügbar. Die Karte lässt sich auch über Google Earth Engine abrufen.
