より高精度な世界の森林マッピング：Canopy Height Maps v2 の公開

森林は地球上の生命にとって不可欠であり、炭素を蓄え、野生生物に棲家を提供し、気候を形成しています。これらを保護し回復させるためには、これまで以上に森林を見つめ直す必要があります。本日、[World Resources Institute](https://www.wri.org/) と連携して、オープンソースモデルおよびそれを用いて生成された世界規模のマップである [Canopy Height Maps v2](https://arxiv.org/abs/2603.06382)（CHMv2）を発表します。これらにより、研究者や政府はすべての樹木、ギャップ、樹冠の縁を測定・理解できるようになり、より賢明な生物多様性支援や土地利用管理の意思決定が可能になります。 CHMv2 の核心には、Meta の自己教師ありビジョンモデルである [DINOv3](https://ai.meta.com/blog/dinov3-self-supervised-vision-model/) が位置しており、これが世界中の森林マッピングに前例のない明確さと詳細をもたらします。しかし、可視性だけでは不十分です。洞察を実行に移すためには、森林構造に関する正確で高解像度のデータが必要です。樹冠の高さ測定は、森林の健康状態の監視、回復活動の追跡、劣化の検出、炭素貯留量の推定において重要な役割を果たします。 2024 年に公開した [元の高分解能樹冠高マップ](https://sustainability.atmeta.com/blog/2024/04/22/using-artificial-intelligence-to-map-the-earths-forests/) を基盤として、CHMv2 は精度、詳細度、そして世界的な一貫性において大幅な改善を実現しました。これは、DINOv2 のバックボーンを、大規模で多様な衛星画像データセットである SAT-493M で事前学習された、より能力の高い DINOv3 バックボーンに置き換えた結果です。 「DINOv3 は、多様な景観全体における森林構造の測定能力を強化し、高分解能での復元モニタリングを一貫性のあるものとし、スケーラビリティを高めます」と、世界資源研究所（World Resources Institute）のデータサイエンスリーダーであるジョン・ブランドト氏は述べています。 DINOv3 は、大量のラベルなし画像から堅牢な視覚的特徴を学習します。多様な衛星データをトレーニング対象とすることで、DINOv3 は樹高を示す微妙な視覚的手がかり（影、テクスチャ、樹冠形状など）を捉えることができますが、数百万もの手動でラベル付けされた例を必要としません。これにより、CHMv2 は前バージョンに比べて精度と詳細度において大きな向上を実現します。 さらに、モデルの R²（予測値と実測値との一致度を測定する方法）は 0.53 から 0.86 に急上昇しました。このモデルは now より鮮明な樹冠マップを提供し、高木に対するバイアスを最小化することで、科学的および運用上の利用においてその予測をより信頼性の高いものとしています。 CHMv2 のトレーニングデータセットも、地理的に多様で高品質な LiDAR 事例を追加することで拡大・改善されました。衛星画像を現実世界の LiDAR 測定値によりよく整合させるため、自動マッチングツールを構築し、樹冠高さ推定という固有の課題に対処するための専用損失関数を開発しました。これらの進展により、CHMv2 は世界規模の森林マッピングにおける新たな基準を設定できるようになりました。 欧州、米国およびその他の地域における公共部門との協力 以前の AI モデルおよび関連するマップである CHMv1 は、すでに気候変動による移住、回復活動、生物多様性保全の取り組みを支援しています。イギリスでは、林業庁の研究機関である Forest Research が、これらのツールを活用して大英諸島の森林の監視・管理方法を転換しています。その活動は、これらのツールが国規模の森林インベントリ（inventory）をどのように支え、気候コミットメントへの進捗を追跡するのを助けるかを示すものです。[この協力に関する詳細はこちら](https://ai.meta.com/blog/forest-research-dino/)。 イギリス以外にも、樹冠高マップは欧州各国および地方自治体の環境目標達成を支援しています。欧州委員会の共同研究センターは、2020 年のグローバル森林被覆マップにおいて第 1 版の樹冠高マップを使用し（ESSD 論文 [ESSD paper](https://essd.copernicus.org/articles/18/1331/2026/)、EU 森林観測所）、将来のマップバージョンや他の樹木監視活動にも CHMv2 の利用を期待しています。これには、2030 年までに欧州連合全域で少なくとも 30 億本の多様な樹木の植林を目指す「3 Billion Tree Initiative（30 億本樹木イニシアチブ）」[3 Billion Tree Initiative](https://forest.eea.europa.eu/policy-and-reporting/3-billion-trees) も含まれています。 米国では、これらのマップは「スマート・サーフェスズ・シティーズ」の実装に利用されている都市計画ツールでも活用されています。このイニシアチブはスマート・サーフェス・コアリションが主導し、アトランタ、ボルティモア、ボストン、サウスカロライナ州コロンビア、ダラス、ニューオーリンズを含む 10 の都市の市長が署名しています。「スマート・サーフェスズ・シティーズ」は、Waverley Street Foundation と MacArthur Foundation が資金を提供する多年間のプロジェクトで、反射性（クール）ルーフや舗装、緑化屋根、太陽光エネルギー、透水性舗装、雨水庭園、そして樹木を用いて都市および大都市圏を冷却することを目指しています。さらに、WRI Ross Center for Sustainable Cities は、これらのマップを「Cool Cities Lab」でも活用しており、これは今後全世界で利用可能なシナリオ計画ツールです（当初は 11 カ国の都市向けに提供開始）。このツールは、都市が冷却対策の温度への影響を評価するのを支援します。 ## Looking Ahead CHMv2 は大きな前進を表していますが、依然として課題が残っています。私たちはデータが不足している地域での予測精度向上、視点幾何学的効果への対応、時間的な被覆範囲の拡大を通じて、経時的な変化検出をよりよくサポートすることに取り組んでいます。 これらの進展を研究コミュニティに提供することで、世界中の森林モニタリングにおける進歩を加速させたいと考えています。より良いマップは、保全、気候変動対策、そして健全な森林に依存する無数のコミュニティにとって、より良い意思決定を可能にします。 [研究論文を読む](https://arxiv.org/abs/2603.06382)[Google Earth Engine で樹冠高マップを表示する](https://meta-forest-monitoring-okw37.projects.earthengine.app/view/canopyheight)[DINOv3/CHMv2 モデルをダウンロードする](https://github.com/facebookresearch/dinov3/)[データセットをダウンロードする](https://registry.opendata.aws/dataforgood-fb-forestsv2/)

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