Ako imam sliku kako da identificiram?
Postupak identifikacije
Za identifikaciju vrsta flore i faune na temelju slike ponekad, naročito u botanici, koristim nove servise koji koriste algoritme umjetne inteligencije (AI). To je relativno nova metoda koja štedi dragocijeno vrijeme. Najčešće koristim 3 aplikacije koje su raspoložive na mobilnom Android ili iPhone telefonu:
Univerzalna aplikacija: Seek iNaturalist,
Aplikacija isključivo za floru: Pl@ntNet Identify. Prednost je što možemo postaviti kriterij pretrage zasebno npr za cvijet, list ili neki drugi dio biljke i time bolje fokusiramo pretragu. Ova aplikacija je raspoloživa i u vašem standardnom web browseru na linku. Kada dobijete rangirane sugestije biljke te ako i dalje niste sigurni u identifikaciju pokušajte iz sugestija barem utvrditi znanstveno ime porodice. Nakon toga je dobro nastaviti i potvrditi identifikaciju u našoj FCD bazi (Flora Croatica Database, PMF, Botanički zavod, Zagreb) tako da upišete znanstveno ime porodice ili vrste te onda dalje pretraživanjem sugestija koje sadrže slike i karte staništa potvrdite vašu identifikaciju. Ako znate znanstveno ime, u FCD bazi ćete lako naći i naše narodno ime za identificiranu vrstu, naravno ako ono postoji.
Cornell Lab aplikacija isključivo za ptice raspoloživa na mobilnom telefonu pod nazivom Merlin.
Važne napomene za uspjeh identifikacije
Baza slika koju sadrži servis kojeg koristite, a na temelju kojih se vrši usporedba mora imati puno kvalitetnih slika u tehničkom smislu ali i po sadržaju. Ključni dijelovi koji označavaju pojedinu vrstu moraju biti odlično snimljeni i dobro izdvojeni od ostalih detalja sa slike. Isto to vrijedi i za vašu sliku koju šaljete u svrhu ako želite pomoć u identifikaciji. Ako vam je slika loša nemojte očekivati uspjeh u identifikaciji. Npr, cvijet je presitan, a lišće je pomješano sa drugom vrstom. Rezolucija slike bi trebala biti barem 1000 x 1500 piksela uz jasno izdvojene bitne detalje.
Za sliku koristim najčešće sliku iz DSLR kamere (ne onu slikanu sa mobitelom) jer uz pomoć regulacije otvora blende (parametri ekspozicije) bolje izdvajam detalje vrste (npr cvijet biljke) u odnosu na okolinu. Algoritmi umjetne inteligencije kod biljaka u prvom koraku koriste sužavanje putem boja, nadalje digitaliziraju osnovne konture na vašoj slici i uspoređuju sa konturama i bojama referentnih slika iz baze. Kao rezultat možete dobiti i raspon sugestija sa ocjenama istih. To također može biti od velike pomoći i suziti vrijeme potrebno za identifikaciju. Uz pažljivo slikanje novijim mobitelom koji ima bolju kameru mogući su također povoljni rezultati. Pri tome je bolje odabrati parametre koji ne rade automatsku korekciju boje da slika bude što realnija. Za potrebe identifikacije napravite više slika koje imaju npr izdvojen cvijet ili cvijet i karakterističan list zajedno. Neka cvijet zauzme barem 30% slike. Po potrebi promijenite kut snimanja. Ne slikajte kada su kapljice kiše ili rose na biljci (slika lijevo). Pokušajte sa više slika i provjerite po potrebi za svaku identifikaciju.
Zaključak
Svi gore navedeni servisi imaju dosta manjkavosti naročito kod dvojbenih identifikacija. Njima nije moguće nadomjestiti iskustvo dobro educiranog stručnjaka ili specijalizirane literature kada je i uz lošiju sliku moguće obaviti pouzdanu identifikaciju. Naravno kod nekih vrsta identifikaciju nije moguće napraviti ni uz najbolju sliku. Automatske metode pomoću umjetne inteligencije mogu sigurno pomoći u jednostavnijim slučajevima i već samo usmjeravanje na sugerirane vrste odnosno porodicu može biti od velike pomoći. Laka dostupnost takvih servisa i veličina baze kojom raspolažu su svakako od velike pomoći. Ubuduće treba računati na sve veću upotrebu uz bolje rezultate. Tradicionalne metode od pretrage specijaliziranih knjiga do portala za pojedine vrste flore i faune i naravno pretraživači ostaju i dalje kao mukotrpna metoda koju ne možemo uvijek izbjeći.