Midden in het bos in Zeist doemt het glimmende, ovale gebouw op van het Wereld Natuur Fonds (WWF-NL). Binnen kijkt ecoloog Merijn van Leeuwen naar een satellietbeeld van het Amazonewoud. Over dat satellietbeeld staan kleine gele pixels. Iedere kleine pixel is in werkelijkheid een gebied van zo’n vierhonderd bij vierhonderd meter. Nu staan die gebieden nog vol bomen, maar Van Leeuwen weet – al vóór de eerste boom is omgehakt – dat in die gele pixels waarschijnlijk binnen enkele maanden (illegaal) gekapt gaat worden. Dat voorspelde een in Nederland ontwikkeld model voor kunstmatige intelligentie (AI): Forest Foresight.
Op Google Earth is goed te zien hoe gigantisch het Amazoneregenwoud is. Het grootste regenwoud ter wereld strekt zich uit over negen landen in Zuid-Amerika, waaronder Brazilië en Colombia. Met een oppervlakte van ongeveer 6,7 miljoen km2 past het landoppervlak van Nederland er zo’n 160 keer in.
Onmogelijk is het dus om in het hele Amazonegebied te patrouilleren. Maar wie van tevoren weet waar vermoedelijk gekapt gaat worden, kan daar agenten en boswachters naartoe sturen om de ontbossing tegen te houden.
Hoe weet Forest Foresight van te voren waar gekapt gaat worden? En kan dit AI-model ontbossing in de Amazone terugdringen?
Trots laat Van Leeuwen op zijn laptop een foto van een luiaard zien die hij nam tijdens veldwerk in het Amazonewoud. „Het is magisch”, zegt hij. „Je hoort continu dieren. Overdag, als het warm is, hoor je het dee-dee-deegeluid van de cicaden. ’s Nachts nemen de krekels het over.” Nergens anders op de wereld zijn zo veel dier- en plantensoorten als in het Amazonewoud. Daarbij: de 390 miljard bomen in de Amazone helpen de opwarming van de aarde te beperken.
Het regenwoud bepaalt ook lokaal het klimaat. Via verdamping van water zorgen de bossen voor regenval in de regio. Volgens Van Leeuwen verdampen dagelijks uit elke boom in de Amazone ongeveer tien badkuipen aan water Die waterdamp waait naar plekken in de regio, om vervolgens weer uit te regenen. Dat maakt landbouw mogelijk op plekken die anders te droog zouden zijn.
Meubels en mineralen
Intussen wordt het gebied verwoest door illegale mijnbouw, landbouw en de aanleg van infrastructuur. Hout wordt gekapt om te gebruiken voor meubels en boeren maken ruimte voor landbouw. Om mineralen als ijzer en goud uit de grond te halen, worden ook grote stukken bos gekapt. Alleen al in 2022 verdween twee miljoen hectare bos: dat is ruim vijf keer de oppervlakte van al het bos van Nederland. Al zo’n 17 procent van de Amazone is ontbost, volgens Van Leeuwen.
En wanneer te veel bos verdwijnt, dreigt een catastrofale omslag. Als steeds meer bomen verdwijnen, is er ook steeds minder verdamping. Hierdoor komt minder vocht in de lucht en valt er minder regen in de regio. Door droogte zullen dan nóg meer bomen verdwijnen. Dat is een negatieve spiraal. Hoe ver we nog van dat kantelpunt zijn verwijderd, is nog raadselachtig, maar duidelijk is dat we er zo ver mogelijk vandaan moeten blijven.
Dat nog meer bos verdwijnt, moet AI-model Forest Foresight dus helpen voorkomen door te berekenen waar een hoog risico is op ontbossing. Op eerdere satellietbeelden was te zien waar gekapt werd, dus toen het kwaad al geschied was. Om te voorspellen waar gekapt gaat worden, het liefst maanden vóór de zaag aan zou gaan, kijkt het AI-model eerst waar en wanneer in de Amazone in het verleden werd gekapt.
Daarvoor vergelijkt het model bebossing op verschillende momenten die ver uiteen liggen met elkaar via oude radarbeelden. Die radarbeelden komen van Europa’s Sentinel-1 satellieten. „Het AI-model zoekt naar eigenschappen die de eerder ontboste gebieden met elkaar gemeen hebben”, zegt radarspecialist Johannes Reiche telefonisch vanuit de Wageningen Universiteit. Daarvoor gebruikt Forest Foresight satellietbeelden en andere gegevens over bijvoorbeeld de bodem. „We zien bijvoorbeeld dat op een steile of een natte bosgrond minder vaak werd gekapt. Het aanleggen van wegen is vaak juist een voorbode voor grootschalige kap.”
Reiche wil in de toekomst ook mobieletelefoongegevens meenemen om te achterhalen op welke plekken in het bos plots veel menselijke activiteit is. Dat wordt al gedaan om illegale visserij te voorspellen. Forest Foresight zoekt naar beboste gebieden die dezelfde eigenschappen hebben als de plekken waar in het verleden is gekapt. Die gebieden zijn de gele pixels, de hotspots.
Hoe komen die gele pixels vanuit de bossen in Zeist uiteindelijk bij de handhavers in het Amazonegebied terecht? Het Nederlandse WWF-kantoor in Zeist stuurt de kaarten met daarop de hotspots naar de lokale overheden, via een lokaal WWF-kantoor in het betreffende Amazoneland, zegt projectmanager Jorn Dallinga van Forest Foresight telefonisch vanuit een AI-bijeenkomst in Duitsland. „Die lokale overheden zeggen vervolgens tegen handhavers, bijvoorbeeld mensen die beschermde natuurgebieden controleren of die illegale mijnbouw tegengaan, waar ze naartoe moeten.” Zo gaat het nu. „Over enkele maanden gaan we de lokale overheden trainen, zodat ze zelf met het model kunnen werken.”
Illegale goudhandelaren
Van Leeuwen vertelt over de eerste resultaten, die veelbelovend zijn. In het Afrikaanse land Gabon hebben lokale autoriteiten 34 keer groepen handhavers gestuurd naar hotspots die door Forest Foresight werden gevonden. Illegale goudhandelaren werden gearresteerd. Dertig hectare bos bleef gespaard.
Maar in Gabon spant de overheid zich om ontbossing tegen te gaan. Dat is niet overal zo. „Daarom kijken we van tevoren welke landen de politieke wil hebben en in staat zijn om Forest Foresight te gebruiken”, zegt Dallinga. „In Suriname zijn we gestopt met het toepassen van het AI-model. Het bleek dat lokale overheidsinstanties, bijvoorbeeld die voor mijnbouw en die voor bossen, niet goed met elkaar communiceren. Dan heeft het geen zin om daar met ons model tussen te gaan zitten.”
Lees ook
Gabon wil iets terugzien voor de CO2 die zijn jungle opslaat. Alleen: wie wil daarvoor betalen?
Over het hoofd zien
In Bolivia, Peru en Colombia heeft het WWF juist wel vertrouwen. De Colombiaanse president Gustavo Petro „neemt natuurbescherming serieus”, zegt Dallinga. In 2023 is er meer dan 50 procent minder ontbost dan in 2022. Dat is een goede basis.”
Hoewel Forest Foresight al goed blijkt te werken, zal het model ook gebieden over het hoofd zien, volgens Reiche. Van Leeuwen: „Het gaat ook om het signaal dat overheden hiermee afgeven. Dat ze efficiënter controleren op ontbossing.”
Ecoloog Roderick Zagt van de stichting Tropenbos International ziet potentie in Forest Foresight. De Nederlandse stichting ondersteunt lokale organisaties in landen om tropisch bos te beschermen en is zelf niet bij Forest Foresight betrokken. Maar, zegt Zagt, dan moeten er wel mensen zijn die er belang bij hebben dat ontbossing wordt tegengehouden. „De lokale bosdienst, bijvoorbeeld, is vaak niet geïnteresseerd in het tegenhouden van ontbossing, omdat ze geld kunnen verdienen met ontbossing. Het helpt wanneer je de rechten van de lokale bevolking over een gebied versterkt, dan is het in hun belang dat er niet wordt gekapt in hun achtertuin. Er bestaan projecten in West-Afrika waarbij lokale bewoners middelen krijgen, zoals een gps en camera, om gegevens te verzamelen vanaf de grond over ontbossing in hun gebied. Forest Foresight kan daarop een aanvulling zijn. Met het model zie je in een oogopslag in een groot gebied waar wordt ontbost. Forest Foresight zou erbij kunnen helpen om lokale bewoners die er belang bij hebben dat hun gebied niet wordt gekapt, gericht op een plek af te sturen waar illegale activiteiten te verwachten zijn.”