O ForTy v1 é um mapa global de 2020 que classifica a cobertura da terra em seis categorias. Um estudo publicado na Scientific Data calculou 90,2% de acurácia geral para essa classificação, com base em 8.190 locais avaliados por especialistas e definidos por consenso. O número resume o desempenho no conjunto de validação; os resultados variam entre as categorias.
O que os 90,2% medem
A acurácia geral é a proporção de classificações corretas entre os locais usados na validação. Foram selecionados 9.100 locais; 8.190 receberam rótulos consensuais e entraram no cálculo. Dois especialistas avaliaram cada local de forma independente e resolveram divergências em conjunto.
Esse resultado corresponde ao esquema completo de seis classes do mapa de 2020. Para entender o desempenho em uma categoria específica, a acurácia geral precisa ser lida junto com as métricas próprias de cada classe.
Como o F1 varia entre as categorias
O F1 combina precisão e revocação: considera tanto a proporção de classificações de uma categoria que estão corretas quanto a parcela dos exemplos reais dessa categoria que o mapa identifica. No esquema de seis classes, a classe “Outras áreas” teve o maior F1 entre os valores abaixo, enquanto “Florestas plantadas” teve o menor entre as categorias florestais.
| Classe ou categoria | F1 no esquema de seis classes |
| Floresta primária | 82,9% |
| Floresta em regeneração natural | 72,6% |
| Florestas plantadas | 58,2% |
| Plantações florestais | 66,7% |
| Outras áreas | 96,4% |
O F1 de 58,2% para florestas plantadas indica um resultado bem inferior ao de “Outras áreas”, que chegou a 96,4%. O estudo afirma que o alto desempenho desta última categoria influencia substancialmente a acurácia geral de 90,2%. Por isso, a média das seis classes não descreve por si só o desempenho de cada tipo de cobertura.
O esquema também agrupa cultivos arbóreos e sistemas agroflorestais numa categoria própria, enquanto a floresta que volta a crescer após uma perturbação humana fica em “Floresta em regeneração natural”.
Como interpretar as pontuações de confiança
As camadas de confiança do ForTy apresentam pontuações relativas calculadas pela média de resultados de um conjunto de modelos. Elas expressam confiança relativa entre as classes, não uma probabilidade calibrada de que um pixel esteja correto.
Para uma aplicação regional, o estudo recomenda avaliar os limiares com dados locais de validação. Um limiar mais alto favorece a acurácia do usuário, reduzindo erros de inclusão; um limiar mais baixo favorece a acurácia do produtor, reduzindo omissões. A escolha depende de qual tipo de erro importa mais para a análise.
O mapa de 2020 e a série anual
Os 90,2% referem-se à avaliação do mapa de referência de 2020. Em 22 de outubro de 2026, o Google DeepMind anunciou separadamente uma série anual inicial do ForTy que cobre 2017 a 2025. A série foi apresentada como uma versão inicial que seria aprimorada com parceiros e usuários, e não como uma extensão da validação do mapa de 2020.
