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 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.
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、12,142,287 レコードが含まれています。
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, 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
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: 14d5676a-2c54-4f94-9023-1e8dcd822aa0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 users 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 occurrences of plants automatically inferred from the plant observations submitted by the users of PlantNet application.
| タイトル | Pl@ntNet Queries |
|---|---|
| 識別子 | queries |
| 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 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 |
Method step description:
- 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
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 | 14d5676a-2c54-4f94-9023-1e8dcd822aa0 |
|---|---|
| https://ipt.plantnet.org/resource?r=queries |