구글 딥마인드와 구글 리서치 팀이 개발한 'Natural Forests of the World 2020'은 AI를 활용해 천연림과 인공 조림지를 10미터 해상도로 정밀하게 구분해내는 새로운 지도 데이터셋입니다. 이 프로젝트는 단순한 '수목 피복(tree cover)' 데이터가 가졌던 한계를 극복하고, 생물 다양성이 풍부한 천연 생태계를 상업용 식재지와 구분함으로써 글로벌 공급망의 탈산림화 목표 달성을 돕습니다. 92.2%의 높은 정확도를 기록한 이 데이터는 EU 산림전용방지법(EUDR) 등 엄격해지는 국제 환경 규제에 대응하기 위한 핵심적인 기준점(Baseline)을 제시합니다.

기존 산림 지도의 한계와 구분 필요성

기존의 위성 기반 지도는 모든 목본 식생을 단순히 '수목 피복'으로 분류하여, 수백 년 된 천연 생태계와 단기 수익형 식재 공간을 구분하지 못하는 '사과와 오렌지의 비교' 오류를 범해왔습니다.
유럽연합의 산림전용방지법(EUDR)은 2020년 12월 31일 이후 산림이 파괴되거나 황폐화된 토지에서 생산된 커피, 카카오, 고무 등의 제품 판매를 금지하고 있어, 2020년 시점의 정확한 천연림 기준 지도가 필수적입니다.
천연림은 탄소 흡수, 강수량 조절, 홍수 완화 등 기후 안정화와 생물 종 보호 측면에서 인공림이 대체할 수 없는 고유한 가치를 지닙니다.

MTSViT 모델을 활용한 AI 분석 기술

구글은 '다중 모드 시공간 비전 트랜스포머(MTSViT)' 모델을 개발하여, 단일 시점의 위성 이미지가 아닌 시간의 흐름에 따른 변화를 분석하도록 설계했습니다.
이 모델은 센티넬-2(Sentinel-2) 위성의 시계열 이미지와 고도, 경사 등 지형 데이터, 지리적 좌표를 결합하여 분석합니다.
AI는 1280x1280미터 패치 단위를 관찰하며 각 10x10미터 픽셀이 천연림일 확률을 계산하며, 이를 통해 복잡한 천연림과 균일하고 빠르게 자라는 상업용 식재지의 질감 및 계절적 특성을 식별합니다.

데이터 생성 및 검증 과정

전 세계 120만 개 이상의 패치(1280x1280m)를 샘플링하여 대규모 다중 소스 학습 데이터셋을 구축하고 MTSViT 모델을 훈련시켰습니다.
훈련된 모델을 지구 전체 육지에 적용하여 전 세계적으로 일관된 10미터 해상도의 천연림 확률 지도를 생성했습니다.
독립적인 글로벌 산림 관리 데이터셋을 2020년 기준으로 업데이트하여 검증한 결과, 92.2%라는 업계 최고 수준의 정확도를 입증했으며 관련 연구는 '네이처 사이언티픽 데이터(Nature Scientific Data)'에 게재되었습니다.

이 데이터셋은 구글 어스 엔진(Earth Engine) 등을 통해 공개되어 있으며, 기업은 공급망 실사를, 정부는 산림 파괴 모니터링을, 보존 단체는 보호 구역 설정 등을 수행할 때 실질적인 기술적 토대로 활용할 수 있습니다.