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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.

 

 

Neuigkeiten

Ostern 2021

Wir haben soeben die ersten neuronalen Netze trainiert und erreichen schon ordentliche Klassifikationsgenauigkeiten für 1659 Arten. Nur basierend auf Bildinformation identifizert das beste Netz bis jetzt 72.2% der Testbilder richtig, und für 90.4% der Testbilder ist die richtige Art unter den fünf Arten, die das Netz als am wahrscheinlichsten errechnet. Wenn wir Standortinformationen hinzunehmen, erhöhen sich die Werte auf 76.0% richtige Klassifizierungen und 92.4% unter den fünf wahrscheinlichsten Vorschlägen. Obwohl dies ermutigende erste Resultate sind, zeigen sie auch, dass es noch zahlreiche Arten gibt, für welche die Bestimmungen noch nicht gut funktionieren. Zudem reicht das Bildmaterial momentan nicht aus für die Beurteilung von fast 2000 Arten. Eine detaillierte Übersicht über Bestimmungsgenauigkeiten auf Art-Ebene kann in diesem Dokument eingesehen werden. Weitere Informationen über die Statistiken und prioritäre Arten zum Fotografieren finden Sie im 'Priorität'-Tab im Abschnitt 'Das Projekt Unterstützen'.

Wichtig ist, dass dies vorläufige Resultate sind, die mit Vorsicht betrachtet werden sollten. In den kommenden Monaten werden wir Trainings- und vor allem Testdaten noch gründlich säubern und anpassen, weshalb die Qualitäts-Werte, insbesondere auf Art-Ebene, noch deutlich ändern können. Angaben darüber, ob das vorhandene Bildmaterial reicht oder nicht, sind da schon zuverlässiger.

 

 

 

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