オカレンス(観察データと標本)

Pl@ntNet observations

最新バージョン Pl@ntNet によって公開 2023年2月8日 Pl@ntNet
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公開日:
2023年2月8日
Published by:
Pl@ntNet
ライセンス:
CC-BY 4.0

DwC-A形式のリソース データまたは EML / RTF 形式のリソース メタデータの最新バージョンをダウンロード:

DwC ファイルとしてのデータ ダウンロード 1,714,213 レコード English で (320 MB) - 更新頻度: not planned
EML ファイルとしてのメタデータ ダウンロード English で (16 KB)
RTF ファイルとしてのメタデータ ダウンロード English で (11 KB)

説明

Pl@ntNet is a participatory botanical observation platform allowing to identify plants from photos (using deep learning) and to share the observations with the community. The platform has three main front-ends: Pl@ntNet androïd (http://bit.ly/1K4D1eU), Pl@ntNet iOS (http://apple.co/2cMtWgu) and Pl@ntNet web (https://identify.plantnet.org/). Pl@ntNet was founded in 2010 by a consortium of four French research organisms (CIRAD, Inria, INRAE and IRD) and is now open to other members. More information about Pl@ntNet project can be found at https://plantnet.org/. The observations in this collection are the ones for which the authors agree to share the associated pictures under a creative common licence and for which the species name is considered as valid.

データ レコード

この オカレンス(観察データと標本) リソース内のデータは、1 つまたは複数のデータ テーブルとして生物多様性データを共有するための標準化された形式であるダーウィン コア アーカイブ (DwC-A) として公開されています。 コア データ テーブルには、1,714,213 レコードが含まれています。

拡張データ テーブルは1 件存在しています。拡張レコードは、コアのレコードについての追加情報を提供するものです。 各拡張データ テーブル内のレコード数を以下に示します。

Occurrence (コア)
1714213
Multimedia 
2131755

この IPT はデータをアーカイブし、データ リポジトリとして機能します。データとリソースのメタデータは、 ダウンロード セクションからダウンロードできます。 バージョン テーブルから公開可能な他のバージョンを閲覧でき、リソースに加えられた変更を知ることができます。

バージョン

次の表は、公にアクセス可能な公開バージョンのリソースのみ表示しています。

引用方法

研究者はこの研究内容を以下のように引用する必要があります。:

AFFOUARD A, JOLY A, LOMBARDO J, CHAMP J, GOEAU H, CHOUET M, GRESSE H, BONNET P (2023): Pl@ntNet observations. v1.8. Pl@ntNet. Dataset/Occurrence. https://ipt.plantnet.org/resource?r=observations&v=1.8

権利

研究者は権利に関する下記ステートメントを尊重する必要があります。:

パブリッシャーとライセンス保持者権利者は Pl@ntNet。 This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 License.

GBIF登録

このリソースをはGBIF と登録されており GBIF UUID: 7a3679ef-5582-4aaa-81f0-8c2545cafc81が割り当てられています。   GBIF France によって承認されたデータ パブリッシャーとして GBIF に登録されているPl@ntNet が、このリソースをパブリッシュしました。

キーワード

Occurrence; Observation; Occurrence

連絡先

リソースを作成した人:
-

Antoine AFFOUARD
Engineer
Inria
LIRMM
34095 Montpellier
FR
Julien CHAMP
Research Engineer
Inria
LIRMM
34095 Montpellier
FR
Hervé GOEAU
Researcher
CIRAD, AMAP Joint Research Unit
Cirad, Umr Amap - TA A-51/ps1, Bd de La Lironde
34398 Montpellier Cedex 5 (France)
FR
Mathias CHOUET
Engineer
Inria
LIRMM
34095 Montpellier
FR
Hugo GRESSE
Engineer
Inria
LIRMM
34095 Montpellier
FR
Pierre BONNET
Botanist
CIRAD, AMAP Joint Research Unit
Cirad, Umr Amap - TA A-51/ps1, Bd de La Lironde
34398 Montpellier Cedex 5 (France)
FR
http://agents.cirad.fr/index.php/Pierre+BONNET

リソースに関する質問に答えることができる人:

Pierre BONNET
Botanist
CIRAD, AMAP Joint Research Unit
Cirad, Umr Amap - TA A-51/ps1, Bd de La Lironde
34398 Montpellier Cedex 5 (France)
FR
http://agents.cirad.fr/index.php/Pierre+BONNET

メタデータを記載した人:
-

Antoine AFFOUARD
Engineer
Inria
LIRMM
34095 Montpellier
FR

他に、リソースに関連付けられていた人:

Antoine AFFOUARD
プログラマー
Engineer
Inria
LIRMM
34095 Montpellier
FR

地理的範囲

Plant observations from Pl@ntNet network come from all around the world.

座標(緯度経度) 南 西 [-90, -180], 北 東 [90, 180]

生物分類学的範囲

Pl@ntNet observations focus on plants.

Kingdom Plantae (Plant)

プロジェクトデータ

PlantNet is a participatory botanical observation platform allowing to identify plants from photos (using deep learning) and share observations with the community. This resource contains illustrated observations explicitly shared by PlantNet users under a Creative Common license.

タイトル Pl@ntNet Observations
識別子 observations
ファンデイング PlantNet is an open consortium founded by four French research organizations (CIRAD, Inria, INRAE, IRD) and supported by Agropolis Fondation. The two main funding resources are: (i) the annual contribution of the members of the consortium, (ii) donations from the end-users of PlantNet application (>10 million users).
Study Area Description Entire world

プロジェクトに携わる要員:

Antoine AFFOUARD
プログラマー
Alexis JOLY
Pierre BONNET

収集方法

No sampling protocol, opportunistic observations by Pl@ntNet users.

Study Extent Entire world, Plantae.
Quality Control The validation is based on three main criteria: - the identification confidence score greater than a given threshold, the score being inferred from (i) the output of the automated identification algorithm (categorical probability) and (ii) the species names proposed by the members - the contributor has a reputation score higher than a given threshold - the species name matches the checklist considered as the most trusted one for the country where the observation was done

Method step description:

  1. This collection contains observations of plants shared by Pl@ntNet users using one the three Pl@ntNet applications (androïd, iOS, web, more information here: https://plantnet.org/). The following filters were applied: - image license cc-* - is geolocated - is valid (identification score > threshold) - from a user with an enabled account - with a known species name (valid or synonym) in Pl@ntNet - species name != Cannabis - date_observation > 0 - must be in one of the WGSRPD polygon level 3 and the binomial species name (without author) must match a species of the corresponding Kew checklist

書誌情報の引用

  1. Joly, A., Goëau, H., Bonnet, P., Bakić, V., Barbe, J., Selmi, S., ... & Yahiaoui I., Carré J., Mouysset E., Molino J.-f., Boujemaa B., Barthélémy D., (2014). Interactive plant identification based on social image data. Ecological Informatics, 23, 22-34. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2013.07.006
  2. Joly, A., Bonnet, P., Goëau, H., Barbe, J., Selmi, S., Champ, J., Dufour-Kowalski, S., Affouard, A., Carré, J., Molino, J.-f., Boujemaa, N., & Barthélémy D., (2016). A look inside the Pl@ntNet experience. Multimedia Systems, 22(6), 751-766. https://doi.org/10.1007/s00530-015-0462-9
  3. Goëau, H., Bonnet, P., Joly, A., 2017. Plant identification based on noisy web data: the amazing performance of deep learning (LifeCLEF 2017). CLEF: Conference and Labs of the Evaluation Forum, Sep 2017, Dublin, Ireland. ⟨hal-01629183⟩ https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01629183
  4. Affouard, A., Goëau, H., Bonnet, P., Lombardo, J. C., & Joly, A., (2017). Pl@ntNet app in the era of deep learning. ICLR: International Conference on Learning Representations, Apr 2017, Toulon, France. ⟨hal-01629195⟩ https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01629195

追加のメタデータ

代替識別子 7a3679ef-5582-4aaa-81f0-8c2545cafc81
https://ipt.plantnet.org/resource?r=observations