La mappa forestale ForTy del 2020 ha raggiunto un’accuratezza complessiva del 90,2% nella classificazione a sei categorie. Il risultato, riportato nello studio pubblicato su Scientific Data, si basa su 8.190 siti valutati dagli esperti: non indica che ogni categoria o ogni punto della mappa abbia la stessa accuratezza.
ForTy assegna a ogni pixel di 10 metri una categoria tra sei tipi di copertura, dalla foresta primaria alle colture arboree e all’agroforestazione, fino alle altre terre. La distinzione permette di leggere il territorio oltre la semplice presenza di alberi, ma il dato complessivo va interpretato insieme ai risultati delle singole classi.
Che cosa misura il 90,2% di ForTy
L’accuratezza complessiva indica quanto spesso la categoria assegnata dalla mappa corrisponde all’etichetta di riferimento. Per la validazione, due esperti hanno valutato indipendentemente i siti usando immagini ad alta risoluzione, contesto geospaziale e serie satellitari; i disaccordi sono stati risolti con una valutazione condivisa. Dei 9.100 siti campionati, 8.190 sono entrati nel calcolo con un’etichetta concordata.
Il valore del 90,2% riguarda l’intero schema a sei classi. Non descrive da solo il rendimento su una singola classe: per quello lo studio riporta anche l’F1, un indice che combina precisione e richiamo, cioè quanto bene il modello individua una categoria senza perdere di vista le classificazioni errate.
I risultati F1 cambiano da una classe all’altra
La foresta piantata è la classe forestale con il risultato F1 più basso tra quelle riportate, mentre la categoria «Altre terre» ha un valore molto alto e incide in modo sostanziale sull’accuratezza complessiva.
| Classe o categoria | F1 nello schema a sei classi |
| Foresta primaria | 82,9% |
| Foresta in rigenerazione naturale | 72,6% |
| Foresta piantata | 58,2% |
| Foresta di piantagione | 66,7% |
| Altre terre | 96,4% |
Un F1 del 58,2% per la foresta piantata segnala una prestazione più debole su quella classe rispetto alle altre categorie forestali elencate. Il 96,4% di «Altre terre», invece, contribuisce al dato aggregato elevato. Perciò il 90,2% non va letto come una garanzia uniforme quando interessa una categoria specifica.
I punteggi di confidenza non sono probabilità calibrate
I punteggi associati alle classi sono valori relativi prodotti da un insieme di modelli. Lo studio precisa che non sono stati calibrati a posteriori come probabilità: un punteggio di confidenza, quindi, non equivale alla probabilità che quel singolo pixel sia corretto.
La mappa assegna la categoria con il punteggio più alto. Se un’applicazione richiede un compromesso specifico tra falsi allarmi e omissioni, lo studio raccomanda di valutare soglie e prestazioni con dati di validazione locali. Il valore globale, da solo, non determina quale soglia sia adatta a un uso particolare.
La mappa del 2020 e la serie annuale annunciata
Il 90,2% si riferisce alla validazione della mappa di riferimento del 2020. Il 22 ottobre 2026 Google DeepMind ha annunciato una serie annuale iniziale di ForTy per il periodo 2017–2025. L’annuncio riguarda una serie distinta dalla mappa 2020 valutata nello studio.
