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花事未了，春光尚在，園林、郊野中的花次第開放，是戶外踏青賞花的好時節(jié)。人們在踏青賞玩的同時也不免會好奇，身邊植物的名字是什么？有什么用途？背后的故事是怎樣的？為了滿足這種需求，目前手機應(yīng)用市場已經(jīng)出現(xiàn)了不少植物識別app，可以實現(xiàn)拍照識別，相當方便。但面對種類繁多的植物識別app，怎么挑選準確率更高、參考價值更大的一款呢？對于一般用戶來說，很難判斷。

《生物多樣性》主編、中國科學院植物研究所馬克平研究員在中國科學院大學講授《保護生態(tài)學》課程時，組織學生對國內(nèi)應(yīng)用市場上8款常用的植物識別app進行了準確率測試。首先，將中國植被區(qū)劃的八個區(qū)域中植物區(qū)系相對相似的區(qū)域歸并, 選擇溫帶區(qū)(包括寒溫帶針葉林區(qū)、溫帶針闊混交林區(qū)和暖溫帶落葉闊葉林區(qū))、亞熱帶區(qū)(亞熱帶常綠闊葉林區(qū))、熱帶區(qū)(熱帶雨林、季雨林區(qū))和干旱半干旱區(qū)(溫帶草原區(qū)和溫帶荒漠區(qū))四個區(qū)。其次, 分別在中國自然標本館(CFH)中每個區(qū)選擇100張圖片作為基本數(shù)據(jù)集, 用以比較不同軟件的植物識別能力。再次，控制測試環(huán)境(網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、手機內(nèi)存足夠)的統(tǒng)一, 記錄識別結(jié)果的中文名、拉丁名、科名和屬名。最后，種、屬、科準確識別正確分別計4分、2分、1分, 以此標準對軟件識別能力按總得分進行排序。正確率得分由高到低依次為花幫主、百度識圖、花伴侶、形色、花卉識別、植物識別、發(fā)現(xiàn)識花、微軟識花。

國內(nèi)8款常用植物識別軟件總得分排序

參與測試的照片共計有植物122科164屬340種。這些植物以野生種為主, 較少栽培植物。在400張圖片中, 分別包含喬木98張, 灌木99張, 草本180張, 木質(zhì)藤本13張, 草質(zhì)藤本10張; 根據(jù)國家重點保護野生植物名錄, 這400張照片中包含23張國家一、二級保護植物的圖片。測試還包括各app對不同氣候區(qū)物種的識別能力、對不同生長型植物的識別能力、對國家保護植物的識別能力。各app的識別能力各有側(cè)重，但總體來說，是花伴侶、形色、花幫主、百度識圖這4款app的準確率更高。花伴侶、形色、花幫主、百度識圖這4款app與微軟識花、植物識別、花卉識別、發(fā)現(xiàn)識花4款app明顯分成了兩大組。

國內(nèi)8款常用植物識別軟件對于不同生長型識別到種(a)、屬(b)、科(c)的比例

在植物識別app出現(xiàn)前，植物識別主要靠專家鑒定、查植物志、網(wǎng)絡(luò)論壇等。拍照識別的植物識別app的出現(xiàn)，對園林工作者、科研工作者、科普工作者甚至普通民眾，都意義重大。許多植物識別app有多樣的功能模塊，獲取了植物的葉、花、種子等特征后，就能生成結(jié)果，包括中文學名、拉丁名、俗名、用途、民俗故事、栽培技巧等，既有查詢功能，也可作為植物知識庫。如果自身有一定分類學基礎(chǔ)，能理解術(shù)語、甄別識別的結(jié)果，植物識別app能發(fā)揮很好的作用。

隨著深度學習算法的應(yīng)用，圖像分類精度提高，在部分數(shù)據(jù)集上可以超越人眼的能力。但這并不代表軟件可以取代植物分類學者。因為識別植物只是分類學的最基礎(chǔ)的一步，更深一步的分析，如種以下的鑒別、植物的進化地位等，植物識別app都無法實現(xiàn)。而且，分類學者的研究對象通常是植物識別app數(shù)據(jù)庫外的不常見的植物，鑒定只能由專家完成。

各個植物識別app都在不斷更新和發(fā)展，在不同情況下每個app的準確率有一定差異，可考慮交叉使用，相互彌補，提高可信度。識別準確率測試有太多不確定因素，本次結(jié)果只能代表部分的事實。為了便于更多人可進行重復(fù)測試, 已將鑒定準確的400張照片上傳至NSII服務(wù)器(http://www.nsii.org.cn/2017/testPhoto.php/)。

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