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Entwicklung eines Tools zur maschinellen Identifikation von Schweizer Pflanzenarten basierend auf Fotos und Standorteigenschaften

 

Ziel des Projektes

Die immensen Fortschritte der maschinellen Bildklassifikation während der letzten zehn Jahre erlaubten die Entwicklung von Mobiltelefon-Apps zur automatischen Erkennung von Arten auf Fotos, welche insbesondere für 'Citizen Scientists' sehr hilfreich sind. Solche Apps funktionenieren besonders gut für häufige Arten mit charakteristischem Aussehen, während die Bestimmungsgenauigkeit für seltenere Arten, oder Arten die sich ähneln, derzeit bedeutend tiefer ist. In diese zweite Kategorie der ungenau bestimmbaren Arten fallen besonders viele der ca. 4000 Schweizer Pflanzenarten. In diesem Projekt entwicklen wir eine neue Methode zur automatisierten Pflanzenerkennung basierend auf 'deep learning'. Wir ergänzen Bildinformation mit Information über Standordbedingungen und Detailangaben zu entscheidenden Pflanzenmerkmalen. Wir ewarten, dass die Kombination dieser wichtigen Informationstypen die Klassifikationsgenauigkeit erheblich verbessern wird, und dass diese Verbesserungen schlussendlich 'Citizen scientists' im Feld bei der Erhebung von genauen Daten unterstützen werden.

 

 

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