Die Fähigkeit, Pflanzenarten im Feld zu bestimmen, ist für die Pflanzenforschung sehr wichtig und auch für ein allgemeineres Publikum wie Naturliebhaber, Gärtner und Wanderer interessant. In letzter Zeit gab es einen Boom bei der Verfügbarkeit von Smartphone-Apps, die bei der Bestimmung von Pflanzen im Feld helfen. Viele dieser Apps basieren auf künstlicher Intelligenz, bei der ein Computeralgorithmus ein vom Benutzer aufgenommenes Bild mit einer Online-Datenbank vergleicht. Die Vergrößerung der Datenbank mit Bildern, die zur Bestimmung verwendet werden können, war ein Schlüssel zu den raschen jüngsten Fortschritten auf diesem Gebiet. Die Bilderkennungstechnologie hat sich in den letzten Jahren sogar noch weiterentwickelt; einige Apps verwenden mittlerweile Deep-Learning-Algorithmen zur Bestimmung. Es bleibt jedoch unklar, ob Smartphone-Apps die Konsistenz und Genauigkeit aufweisen, die für den Einsatz in botanischen Feldstudien erforderlich ist.

In seinem neuen Standpunktartikel, erschienen in AoBP, Hamlyn Jones prüft und vergleicht mehrere kostenlose Smartphone-Apps, die versuchen, unbekannte Pflanzen anhand von in der Natur aufgenommenen Bildern automatisch zu identifizieren. Anhand von Bildern wild wachsender Pflanzen in Großbritannien testete Jones neun kostenlose Apps oder Websites, darunter PlantSnap und Google Lens. Apps zur Pflanzenidentifizierung werden ständig verbessert, aber Jones‘ Ergebnisse deuten darauf hin, dass die besten Apps (in diesem Fall Plant.id und Flora Incognita) bereits eine hervorragende Erfolgsquote aufweisen. Diese Apps konnten in etwa der Hälfte der in der Studie verwendeten Pflanzenbilder die richtige Art identifizieren und in bis zu drei Viertel der Bilder die richtige Pflanzenfamilie bestimmen. Obwohl diese Genauigkeit relativ hoch ist, weist Jones darauf hin, dass für jede quantitative Biodiversitätsstudie oder für ökologische Untersuchungen weiterhin eine Validierung durch Experten oder anhand konventioneller Floren erforderlich ist, insbesondere bei seltenen oder schwer zu unterscheidenden Arten. Er kommt zu dem Schluss, dass die Auswahl der zu verwendenden App letztendlich von der Situation abhängen kann, beispielsweise können sich die Bedürfnisse eines Feldbotanikers von denen eines Enthusiasten unterscheiden. Unabhängig davon, für welche App Sie sich entscheiden, sieht er die Zukunft für Apps zur Pflanzenidentifizierung rosig und gibt an, dass ihre „Leistung voraussichtlich schnell zunehmen wird, insbesondere durch die Einbeziehung von Crowdsourcing-Daten“.

Forscher-Highlight

Nach seinem Doktorat in Pflanzenumweltphysiologie an der Australian National University widmete sich Hamlyn Jones forschend der Pflanzenphysiologie, wobei er sich insbesondere auf Stresstoleranz und Umweltphysik sowie in jüngerer Zeit auf Fernerkundung und deren Anwendung zur Züchtung von Nutzpflanzen konzentrierte. Zu seinen zahlreichen Veröffentlichungen zählen zwei weit verbreitete Texte (Pflanzen und Mikroklima (1983, 1992 & 2014) und Fernerkundung der Vegetation: Prinzipien, Techniken und Anwendungen (2010)).Während seiner gesamten Karriere interessierte sich Hamlyn weiterhin für Naturgeschichte und Pflanzenidentifikation. Nach seiner Emeritierung an der Universität Dundee entwickelte er einen neuartigen Internet-/Smartphone-Schlüssel zur visuellen Identifikation britischer Pflanzen (https://visual-flora.org.uk) und ein breiteres Interesse am Potenzial künstlicher Intelligenzansätze zur Pflanzenidentifizierung, insbesondere an ihrer Verwendung für strenge Studien zur Artenvielfalt.