Em 22 de outubro de 2026, o Google DeepMind e o Google Research anunciaram, em parceria com o World Resources Institute (WRI) e o International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), o lançamento do Forest Typology (ForTy) 2020. Trata-se de um mapa global que classifica cada quadrado de 10 por 10 metros do planeta em seis tipos distintos de floresta e de uso da terra.
Junto com o mapa, os pesquisadores liberaram uma série temporal preliminar que acompanha as mudanças ano a ano entre 2017 e 2025, incluindo os locais onde florestas naturais deram lugar a plantações comerciais ou áreas agrícolas.
O trabalho é assinado pelos pesquisadores Maxim Neumann e Charlotte Stanton e foi publicado em artigo científico disponível na Nature. A proposta resolve um problema antigo dos mapas de cobertura vegetal: saber se existe árvore em determinado ponto diz pouco sobre o que aquela área representa em termos de carbono estocado e biodiversidade.
Seis categorias para além da copa das árvores
O ForTy organiza o território em seis classes, seguindo definições da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO). São elas: floresta primária, sem sinais visíveis de perturbação humana; floresta de regeneração natural, que cresceu por conta própria após corte ou queimada; floresta plantada, semeada ou plantada por pessoas e manejada em ciclos longos; floresta de plantação, formada por cultivos arbóreos de crescimento rápido e manejo intensivo, muitas vezes de uma única espécie; culturas arbóreas e agrofloresta, como dendê, borracha, cacau ou frutas; e, por fim, outras terras, que vão de pastagens e lavouras a cidades e corpos d'água.
Do espaço, uma floresta tropical madura, uma plantação de eucalipto e um cultivo de dendê podem parecer o mesmo retângulo verde. A diferença de valor ecológico, porém, é enorme.
Uma floresta primária que nunca foi derrubada concentra muito mais carbono e espécies do que uma plantação de espécie única colhida a cada uma ou duas décadas.
Como o modelo distingue o que os satélites confundem
O desafio técnico está no fato de que as categorias dependem, em parte, de como a terra é usada, e não apenas de sua aparência. Para ensinar o modelo a separar as classes, a equipe montou uma base com cerca de 1,7 milhão de locais rotulados, obtidos a partir de levantamentos de especialistas, conjuntos de dados nacionais e regionais e revisões direcionadas a áreas em que o modelo apresentava dificuldade.
A arquitetura foi desenhada sob medida para dados de sensoriamento remoto e usa como entrada principal os embeddings do AlphaEarth Foundations, resumos compactos de anos de observações de satélite para cada pixel de 10 metros. Com isso, o sistema consegue detectar pistas sutis como padrões de plantio, ciclos de crescimento e ritmos de colheita, que diferenciam uma floresta de regeneração natural de uma área manejada intensivamente.
Validação e a pergunta que faltava responder
Com o IIASA e o WRI, o ForTy foi testado em mais de 9 mil pontos escolhidos aleatoriamente ao redor do mundo, cada um analisado por dois especialistas treinados a partir de imagens de alta resolução. A validação é o que transforma o mapa em ferramenta confiável para empresas e órgãos reguladores.
O passo adiante em relação ao trabalho anterior é significativo. Em 2025, as mesmas equipes haviam divulgado o Natural Forests of the World 2020, que respondia a uma única pergunta: aquele trecho era floresta natural em 2020 ou não?
O ForTy vai além e diz qual tipo de floresta ocupa o local e, com a série temporal, o que passou a existir depois que a floresta original desapareceu.
Por que isso importa para a regulação e o mercado
O mapa é uma linha de base importante para o regulamento europeu sobre produtos livres de desmatamento (EUDR). A norma exige que itens como café, cacau e óleo de palma não venham de terras que eram floresta em 2020 e foram convertidas para agricultura depois disso.
Produtos de madeira, como móveis, também precisam estar livres de degradação florestal: não podem vir de florestas primárias transformadas em plantações, nem de florestas de regeneração natural convertidas em plantio comercial.
Na prática, empresas e reguladores precisam saber não só onde há árvores, mas que tipo de floresta elas formam e o que aparece no lugar após a colheita. Ao publicar a classificação em detalhe de 10 metros para o mundo inteiro, o ForTy permite acompanhar ano a ano não apenas onde houve perda de floresta, mas se o que chegou foi uma plantação de madeira, uma lavoura arbórea ou outro uso do solo.
O mapa pode ser explorado em uma aplicação do Earth Engine mantida pelos pesquisadores.
