Descripción
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 can be found at https://plantnet.org/. The occurrences in this collection are Pl@ntNet observations that have been identified only by the deep learning algorithm but which the algorithm confidence was sufficiently high to consider them as valid.
Registros
Los datos en este recurso de registros biológicos han sido publicados como Archivo Darwin Core(DwC-A), el cual es un formato estándar para compartir datos de biodiversidad como un conjunto de una o más tablas de datos. La tabla de datos del core contiene 12.142.287 registros.
Este IPT archiva los datos y, por lo tanto, sirve como repositorio de datos. Los datos y los metadatos del recurso están disponibles para su descarga en la sección descargas. La tabla versiones enumera otras versiones del recurso que se han puesto a disposición del público y permite seguir los cambios realizados en el recurso a lo largo del tiempo.
Versiones
La siguiente tabla muestra sólo las versiones publicadas del recurso que son de acceso público.
¿Cómo referenciar?
Los usuarios deben citar este trabajo de la siguiente manera:
AFFOUARD A, JOLY A, LOMBARDO J, CHAMP J, GOEAU H, CHOUET M, GRESSE H, BOTELLA C, BONNET P (2023): Pl@ntNet automatically identified occurrences. v1.8. Pl@ntNet. Dataset/Occurrence. https://ipt.plantnet.org/resource?r=queries&v=1.8
Derechos
Los usuarios deben respetar los siguientes derechos de uso:
El publicador y propietario de los derechos de este trabajo es Pl@ntNet. Este trabajo está autorizado bajo una Licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento 4.0 Internacional (CC-BY) 4.0.
Registro GBIF
Este recurso ha sido registrado en GBIF con el siguiente UUID: 14d5676a-2c54-4f94-9023-1e8dcd822aa0. Pl@ntNet publica este recurso y está registrado en GBIF como un publicador de datos avalado por GBIF France.
Palabras clave
Occurrence; Observation; Occurrence
Contactos
¿Quién creó el recurso?:
-
https://orcid.org/0000-0002-2161-9940
¿Quién puede resolver dudas acerca del recurso?:
¿Quién documentó los metadatos?:
-
¿Quién más está asociado con el recurso?:
Cobertura geográfica
Plant observations from Pl@ntNet users come from all around the world.
| Coordenadas límite | Latitud Mínima Longitud Mínima [-90, -180], Latitud Máxima Longitud Máxima [90, 180] |
|---|
Cobertura taxonómica
Pl@ntNet observations focus on plants.
| Reino | Plantae (Plant) |
|---|
Datos del proyecto
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 occurrences of plants automatically inferred from the plant observations submitted by the users of PlantNet application.
| Título | Pl@ntNet Queries |
|---|---|
| Identificador | queries |
| Fuentes de Financiación | 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). |
| Descripción del área de estudio | Entire world |
Personas asociadas al proyecto:
Métodos de muestreo
No sampling protocol, opportunistic observations by Pl@ntNet users.
| Área de Estudio | Entire world, Plantae. |
|---|---|
| Control de Calidad | The validation is based on two main criteria: - the output of the automated identification algorithm is greater than a threshold (more precisely the top-1 probability output by the convolutional neural network is greater than 0.9) - the species name matches the checklist considered as the most trusted one for the country where the observation was done |
Descripción de la metodología paso a paso:
- This collection contains occurrences of plants automatically identified from the observations submitted by Pl@ntNet users to identify them (using one of the three applications: androïd, iOS, web, more information here: https://plantnet.org/). The following filters were applied: - is geolocated - is valid (top-1 softmax output > 0.9) - from a user with an enabled account or from an anonymous user - with a known species name (valid or synonym) in PN - species name != Cannabis - date_query > 0 - remove shared queries (already present in observation dataset) - remove duplicate session (keep the most recent query based on the session number) - 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
Referencias bibliográficas
- 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
Metadatos adicionales
| Identificadores alternativos | 14d5676a-2c54-4f94-9023-1e8dcd822aa0 |
|---|---|
| https://ipt.plantnet.org/resource?r=queries |