Projektübersicht

Arten sind die Grundeinheit biologischer Systeme

Arten korrekt und zügig bestimmen zu können ist die Grundlage für eine Vielzahl von wissenschaftlichen Themen. So können ohne Artenkenntnis in erster Linie taxonomische und ökologische Fragestellungen nicht beantwortet werden. Hinzu kommen Biodiversitätsstudien, in denen das Vorkommen und die Häufigkeit von Arten und Gesellschaften die Basis sind. Letztlich bauen auf Artenkenntnis auch ganz praktische Handlungsempfehlungen für den Naturschutz auf.

Das Bestimmen von Pflanzen- und Tierarten mit herkömmlichen Bestimmungsbüchern ist selbst für Expertinnen und Experten nicht immer leicht. Diese zeitintensive und komplexe Aufgabe kann zudem, je nach Zustand des Objektes und Erfahrungsstand des Bestimmenden, mit einer beträchtlichen Fehlerquote einhergehen.

Menschen, die sich mit den oben beschriebenen Themen auseinandersetzen, brauchen daher effizientere Methoden zur Bestimmungen von Arten, insbesondere vor dem Hintergrund des anhaltenden Verlusts von Biodiversität. Dazu kommt, dass es immer weniger ausgebildete Menschen mit entsprechendem Spezialwissen gibt, und die wenigen mitunter über die ganze Welt verteilt sind.

Neue Lösungen werden gebraucht

Im Zeitalter der Digitalisierung liegt somit die Hoffnung in computergestützten Systemen, die als Werkzeuge eine zuverlässige Alternative zur tradierten Herangehensweise an taxonomische Identifizierung bieten können. Derartige Systeme können charakteristische Merkmale von Arten lernen und diese bis zu einem gewissen Grad automatisch erkennen. Durch ihre Unabhängigkeit und permanente Verfügbarkeit ist es letztlich auch Laien möglich, auf Fachwissen zurückzugreifen.

Im Rahmen des Forschungsprojektes „Flora Incognita“ soll ein Verfahren zur teilautomatischen, interaktiven Pflanzenbestimmung mittels mobiler Endgeräte entwickelt werden, kombiniert mit einer automatischen Kartierung der jeweiligen Objekte.

Unser Ansatz

Um diese komplexe Aufgabe zu erfüllen, kommen moderne Techniken der künstlichen Intelligenz zum Einsatz.  Mit der Kamera des Smartphones wird ein Bildsatz eines Individuums erstellt. Hierbei wird die Pflanze selbst, und zusätzliche, für die Bestimmung relevante Pflanzenteile aus klar definierten Perspektiven aufgenommen. Der so entstandene Datensatz macht eine bildbasierte Bestimmung basierend auf sogenannten »Deep Learning« Algorithmen möglich.

Diese Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eine maschinelle Lernmethode, und in der Bilderkennung weit verbreitet. Sie sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und bestehen aus einer Vielzahl von kaskadierten Ebenen mit Filtern und mehreren Millionen Neuronen (mehr darüber hier). Für das Trainieren der Netzwerke wird eine große Bilddatenbank von allen wildwachsensen Baum-, Strauch-, Farn-und Blütenpflanzen Deutschlands aufgebaut. Derzeit umfasst sie mehr als 700.000 Bilder für 2770 Taxa, Tendenz steigend. Interessierte Bürgerinnen und Bürger, sogenannte Citizen Scientists, unterstützen dabei das Forscherteam, indem sie mit der App „Flora Capture“ standardisiert Pflanzenbilder aufnehmen und an einem Server der TU Ilmenau übermitteln oder ihre Bilder zur Verfügung stellen.

Um die Ergebnisse der bildbasierten Bestimmung zu verifizieren und einzuengen werden Standortabfragen des Nutzenden erfasst, aber auch Vorkommensdaten von Pflanzenarten aus zentralen Biodiversitätsdatenbanken mit einbezogen und in einem Vorhersagemodell miteinander in Beziehung gesetzt. Zusätzlich werden dem Nutzenden – falls nötig – Fragen charakteristischen Merkmalen der Pflanzenart gestellt, die in einem interaktiven Prozess mithilfe grafischer Icons beantwortet werden.

Durch die Kombination von automatischer Bilderkennung und manuellen Angaben durch die Nutzenden wird die gesuchte Pflanze in den meisten Fällen auf die Art bestimmt. Auf diese Weise zweifelsfrei identifizierte Taxa werden zusammen mit ihrem Standort an zentrale Datenbanken von Naturschutzbehörden und Forschungseinrichtungen übermittelt, wo sie dann in einer offenen Plattform Interessierten und Behörden zur Verfügung gestellt werden können.

Die Flora-APPS

Das Projektziel, eine teilautomatisierte Lösung zum Bestimmen von Pflanzen zu entwickeln, wird auf zwei verschiedene Komponenten aufgeteilt. Für jeden wurde eine eigenständige Applikation entwickelt, die schließlich in der Flora Incognita – Anwendung zusammenfinden.

Zunächst die Flora Key App als innovative Umsetzung klassischer Bestimmungsschlüssel. Mit grafischen Icons können charakteristische Pflanzenmerkmale ausgewählt und so der Nutzende bis zur Art geleitet werden. Dabei werden mögliche Fehler berücksichtigt und Sackgassen in der Bestimmung vermieden.

Die Flora Capture App hingegen dient in erster Linie dem digitalen Erfassen der Pflanze. Ein Individuum wird aus definierten Perspektiven fotografiert und mit Metadaten zu Standort, Datum und Phänologie zu einem Datensatz zusammengefasst.

Die Flora Incognita vereint schließlich die automatische Bestimmung der Pflanzenbilder und ermittelt Merkmalsfragen, die noch manuell beantwortet werden müssen um optisch ähnliche Arten voneinander trennen zu können.

Flora Key App

Flora Capture App

Flora Incognita App

Wer macht das möglich?

Dieses interdisziplinäre Projekt wird seit August 2014 als Verbundprojekt zwischen der TU Ilmenau und dem Max-Planck-Institut für Biogeochemie in Jena vom BMBF, BfN und der Naturschutzstiftung Thüringen finanziert. Die gegenwärtige Förderperiode läuft bis zum August 2019. Ein Team von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus Biologie, Physik, Medientechnik und Informatik arbeiten gemeinsam daran, mit ihren jeweiligen Wissensschwerpunkten die Herausforderungen der Entwicklung einer solchen Applikation zu meistern. Sowohl die Zusammenarbeit zwischen universitärer und außeruniversitärer Forschung, als auch die wegweisende Kombination von Ökologie, Geowissenschaften und Künstlicher Intelligenz wird hier mit Vorbildcharakter deutlich.

Das Projekt wurde als offizielles Projekt der „UN-Dekade Biologische Vielfalt” ausgezeichnet. Die Ehrung wird an Projekte verliehen, die sich in nachahmenswerter Weise für die Erhaltung der biologischen Vielfalt auf der Welt einsetzen. Die teilautomatische Erkennung von wildwachsenden Blütenpflanzen in Thüringen mit einem Smartphone soll das Bewusstsein für Artenvielfalt in der Bevölkerung stärken und letztlich zum Verständnis und dem Erhalt und Schutz dieser beitragen.

Literatur

Warum ist Artenkenntnis wichtig?

Wie lernen Computer Pflanzen?

Wie kann ich mitmachen?