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。
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:
-
https://orcid.org/0000-0002-2161-9940
リソースに関する質問に答えることができる人:
メタデータを記載した人:
-
他に、リソースに関連付けられていた人:
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:
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:
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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 |