Bạn đã bao giờ đi trên đường mòn, đi dạo quanh khu phố của mình, hoặc thậm chí nhìn vào khu vườn của mình và tự hỏi: "Đó là cây gì?" Sự tò mò này là phổ biến. Trong quá khứ, câu trả lời sẽ đòi hỏi phải mang theo những cuốn hướng dẫn thực vật nặng hoặc tham khảo ý kiến của chuyên gia. Tuy nhiên, ngày nay, công nghệ bỏ một cuốn thực vật vào túi của anh ấy mỗi một trong số chúng ta. Việc tìm kiếm các ứng dụng để xác định thực vật trong vài giây đã tăng theo cấp số nhân và biết Cách sử dụng ứng dụng PlantNet để xác định cây trồng đã trở thành giải pháp miễn phí phổ biến nhất, sau đó mọi người muốn có câu trả lời ngay lập tức để kết nối với thế giới tự nhiên.
Mặc dù Tiêu đề của bài viết này gợi ý "ứng dụng" (số nhiều), chúng tôi quyết định tập trung sâu vào một trong những ứng dụng được tôn trọng, mạnh mẽ và, trên hết, miễn phí có sẵn trên thị trường: Nhà MáyNetKhông giống như nhiều giải pháp thay thế khác tập trung vào các nguồn lực làm vườn có trả phí, về bản chất, PlantNet là một dự án khoa học công dân. Vì thế, nó không chỉ thỏa mãn trí tò mò của bạn mà còn cho phép bạn đóng góp vào nghiên cứu khoa học toàn cầu. Vì thế, nếu bạn muốn vượt ra ngoài những điều cơ bản và học Cách sử dụng ứng dụng PlantNet để xác định cây trồng Thực tế, hướng dẫn toàn diện này là dành cho bạn.
Điểm khác biệt của PlantNet so với các ứng dụng khác là gì?
Trước hếtĐiều quan trọng cần hiểu là PlantNet không chỉ là một ứng dụng đơn thuần trên thị trường; nó là một nền tảng cộng tác. Ra mắt năm 2013, đây là kết quả của nỗ lực chung của các nhà khoa học từ các viện nghiên cứu nổi tiếng của Pháp như CIRAD, INRAE, INRIA và IRD.
Nguồn gốc khoa học này chính là điểm khác biệt lớn nhất của nó. Khác biệt Không giống như các ứng dụng thương mại có thể sử dụng cơ sở dữ liệu độc quyền, PlantNet sử dụng cơ sở dữ liệu mở và cộng tác, được người dùng và các chuyên gia liên tục cập nhật và xác thực. Nói cách khácKhi sử dụng PlantNet, bạn không chỉ là người tiêu dùng thông tin; bạn còn là một “nhà khoa học công dân” tiềm năng.
Nhận dạng thực vật PlantNet
Android
Lợi thế của việc trở thành một dự án khoa học công dân
Khái niệm “khoa học công dân” có nghĩa là các nhà nghiên cứu và công chúng hợp tác trong các dự án khoa học. Trong trường hợp Với PlantNet, mọi bức ảnh bạn gửi để nhận dạng (và đặc biệt là mỗi lần bạn xác nhận một gợi ý) đều giúp đào tạo trí tuệ nhân tạo của hệ thống. Hơn nữa, dữ liệu này tạo ra bản đồ phân bố loài, giúp theo dõi đa dạng sinh học và thậm chí có thể theo dõi sự lây lan của thực vật xâm lấn.
Do đóPlantNet tập trung nhiều hơn vào việc xác định các loại thực vật hoang dã (thực vật bản địa, thực vật đường mòn, cây cối) so với nhiều đối thủ cạnh tranh, những đối thủ đôi khi tập trung nhiều hơn vào các loại cây cảnh và cây làm vườn (mặc dù PlantNet cũng xác định những loại cây này).
Có thực sự miễn phí không?
Đúng. Không còn nghi ngờ gì nữaĐây là ưu điểm được người dùng đánh giá cao nhất. PlantNet hoàn toàn miễn phí cho mục đích sử dụng chính: nhận dạng thực vật. Không có "gói cao cấp" nào cho phép nhận dạng không giới hạn hoặc các tính năng thiết yếu. Điều này xảy ra vì mục đích chính của nó là thu thập dữ liệu cho mục đích nghiên cứu. Vì thế, mục tiêu của các nhà phát triển là càng nhiều người dùng càng tốt, càng thường xuyên càng tốt. Bạn có thể tìm thấy một số giao dịch mua trong ứng dụng, nhưng chúng thường gắn liền với các tính năng phụ trợ hoặc cách thức quyên góp cho dự án, thay vì chức năng nhận dạng cốt lõi.
Hướng dẫn chi tiết: Cách sử dụng ứng dụng PlantNet để xác định cây trồng
Học hỏi Cách sử dụng ứng dụng PlantNet để xác định cây trồng nó đơn giản thôi, Nhưng Có một vài mẹo và bước, nếu thực hiện đúng, sẽ giúp tăng đáng kể độ chính xác của kết quả. Giao diện của ứng dụng gọn gàng và tập trung vào chức năng.
Bước 1: Tải xuống và thiết lập ban đầu
Rõ ràngBước đầu tiên là tải ứng dụng. Ứng dụng có sẵn miễn phí trên cả Google Play Store (dành cho Android) và App Store (dành cho iOS). Chỉ cần tìm kiếm "PlantNet". Logo chính thức của ứng dụng là hình bóng một cây xanh.
Sau đó Sau khi cài đặt, ứng dụng sẽ yêu cầu các quyền tiêu chuẩn: quyền truy cập vào máy ảnh (để chụp ảnh) và quyền truy cập vào thư viện ảnh (để tải ảnh đã chụp lên). Bạn có thể yên tâm cấp các quyền này.
Bước 2: Màn hình chính và Camera
Khi mở Giao diện của ứng dụng rất tối giản. Bạn sẽ thấy nguồn cấp dữ liệu các bài viết gần đây từ những người dùng khác trên khắp thế giới và quan trọng nhất là một nút camera nổi, thường có màu xanh lá cây. Đây là lệnh chính của bạn.
Trước Tuy nhiên, khi chụp ảnh, có một bước quan trọng mà nhiều người mới bắt đầu thường bỏ qua và lại là bước cơ bản để có được độ chính xác: "Dự án" hoặc "Hoa".
Bước 3: Khái niệm quan trọng nhất của PlantNet – “Dự án”
Đây là chức năng xác định PlantNet. Khác biệt Không giống như các ứng dụng khác sử dụng một cơ sở dữ liệu lớn duy nhất cho mọi thứ, PlantNet cho phép bạn lọc tìm kiếm dựa trên "Dự án" (hoặc Floras).
Một dự án là, về cơ bản, một tập hợp con của cơ sở dữ liệu tập trung vào một khu vực địa lý hoặc loại thực vật cụ thể. Ví dụ, bạn sẽ tìm thấy các dự án như:
- Hệ thực vật thế giới: Cơ sở dữ liệu toàn diện nhất, bao gồm các loại thực vật từ mọi nơi trên hành tinh.
- Hệ thực vật của Brazil: Một dự án tập trung vào các loài bản địa thường thấy nhất ở Brazil.
- Cây hữu ích: Tập trung vào các loại cây có công dụng đã biết (thuốc, thực phẩm, v.v.).
- Các dự án khu vực: (ví dụ: Hệ thực vật Tây Âu, Hệ thực vật Amazon, v.v.).
Tại sao điều này lại quan trọng đến vậy? Tưởng tượng Hãy tưởng tượng bạn đang ở Brazil và chụp ảnh một chiếc lá. Nếu bạn sử dụng dự án "Flora of Brazil", AI chỉ cần so sánh ảnh của bạn với các loài liên quan đến khu vực đó, giúp việc nhận dạng nhanh hơn và chính xác hơn nhiều. Nếu như, mặt khác, nếu bạn sử dụng “World Flora”, AI sẽ phải xem xét các loài thực vật từ Châu Á hoặc Châu Phi có vẻ ngoài tương tự, làm tăng khả năng xảy ra lỗi.
Vì thếNguyên tắc vàng là: nếu bạn đang xác định một loài thực vật mà bạn tin là bản địa hoặc phổ biến trong khu vực của mình, hãy chọn dự án địa lý tương ứng. Nếu đó là cây cảnh hoặc cây ngoại lai, hoặc nếu bạn đang ở trong một vườn bách thảo, "World Flora" là lựa chọn tốt nhất.
Bước 4: Bức ảnh hoàn hảo để nhận dạng thực vật với PlantNet
Bây giờ thì có, nhấp vào nút camera. Ứng dụng sẽ cung cấp cho bạn hai tùy chọn: "Camera" (để chụp ảnh ngay lập tức) hoặc "Gallery" (để sử dụng ảnh có sẵn).
Chất lượng ảnh là yếu tố quan trọng nhất để nhận dạng thành công. Hãy cẩn thận làm theo những mẹo sau:
- Cô lập cơ quan: PlantNet AI hoạt động tốt nhất khi bạn cho nó biết Gì Cô ấy đang quan sát. Đừng chụp ảnh toàn bộ cây hoặc một luống hoa. Thay vì, tiến lại gần hơn và tập trung vào một “cơ quan” duy nhất của cây.
- Nền sạch: Đây chính là bí quyết. Cố gắng chỉ lấy nét vào lá hoặc hoa. Nếu có thể, đặt tay bạn sau chiếc lá để tạo nền trung tính hoặc chụp ảnh nó trên nền trời hoặc tường. Tránh xa nền “lộn xộn”, chẳng hạn như cỏ hoặc lá cây khác, vì điều này sẽ gây nhầm lẫn cho AI.
- Tập trung và Ánh sáng: Hình ảnh phải sắc nét. Chạm vào màn hình để lấy nét. Hơn nữa, luôn ưu tiên ánh sáng tự nhiên, Nhưng Tránh ánh nắng trực tiếp giữa trưa, vì nó sẽ làm phai màu và mất kết cấu. Ánh sáng dịu nhẹ của một ngày nhiều mây là lựa chọn hoàn hảo.
Bước 5: Cho ứng dụng biết bạn đã chụp ảnh gì
Sau đó Sau khi chụp (hoặc chọn) một ảnh, PlantNet sẽ hiển thị một màn hình quan trọng. Màn hình sẽ hỏi: "Ảnh của bạn có chứa nội dung gì không?". Bạn sẽ thấy các biểu tượng cho:
- Tờ giấy
- Hoa
- Hoa quả
- Vỏ cây (Thân cây)
- Thói quen (toàn bộ cây)
- Khác
Bước này là bắt buộc. Bạn phải cho ứng dụng biết phần nào của cây có trong ảnh. Điều này xảy ra vì thuật toán AI khác nhau; mô hình được đào tạo để nhận dạng lá cây khác với mô hình được đào tạo để nhận dạng hoa.
Vì thếNếu bạn chụp ảnh một bông hoa, hãy chạm vào "Hoa". Nếu bạn có nhiều ảnh (một ảnh lá và một ảnh hoa), PlantNet cho phép bạn thêm nhiều ảnh, giúp tăng độ chính xác lên đáng kể. Trong thực tế, đây là một trong những cách thực hành tốt nhất của Cách sử dụng ứng dụng PlantNet để xác định cây trồng như một người chuyên nghiệp.
Bước 6: Phân tích và xác nhận kết quả
Sau đó xác nhận hình ảnh và các cơ quan, ứng dụng sẽ xử lý thông tin trong vài giây. Nó, sau đósẽ hiển thị danh sách các kết quả có khả năng xảy ra, được xếp hạng theo tỷ lệ "trùng khớp" (độ tương đồng về mặt hình ảnh).
Hiếm khi Tùy chọn đầu tiên sẽ là 100%. Bạn có thể thấy một cái gì đó tương tự như "87% – Monstera deliciosa(Xương sườn của Adam).
Tại thời điểm nàyĐừng vội vàng chấp nhận kết quả đầu tiên. Ứng dụng sẽ hiển thị ảnh tham khảo cho từng gợi ý. Nhấp chuột trên chúng. So sánh ảnh trong cơ sở dữ liệu với cây bạn nhìn thấy trước mặt. Lá có giống nhau không? Hoa có cùng cấu trúc không?
Nếu như Nếu bạn chắc chắn rằng gợi ý đầu tiên là đúng, bạn có thể nhấp vào “Xác nhận”. Bằng cách làm điều này, bạn đang tích cực tham gia vào khoa học công dân. Quan sát của bạn hiện đã được thêm vào cơ sở dữ liệu và sẽ giúp đào tạo AI, bên cạnh việc được ghi lại trong hồ sơ của bạn.
Nhận dạng thực vật PlantNet
Android
Các tính năng bổ sung của ứng dụng PlantNet để nhận dạng thực vật
Mặc dù nhận dạng là sản phẩm chủ lực, PlantNet cung cấp các tab và tính năng có giá trị khác giúp nâng cao trải nghiệm và bổ sung cho mục đích sử dụng cốt lõi của xác định thực vật với PlantNet.
Tab “Loài”
Nếu như bạn không muốn xác định, nhưng đúng vậy học hỏi, tab này là một kho báu. Tại đây, bạn có thể duyệt toàn bộ hệ thực vật của dự án đã chọn. Bạn có thể tìm kiếm theo tên (phổ biến hoặc khoa học) hoặc lọc theo họ thực vật (ví dụ: Arecaceae, cây cọ) hoặc chi (ví dụ: cây trầu bà). Đây là một bách khoa toàn thư thực vật tương tác.
Tab “Quan sát của tôi”
Đây là nhật ký thực địa kỹ thuật số của bạn. Tất cả Các loại cây bạn đã xác định và xác nhận sẽ được lưu tại đây, được sắp xếp theo ngày tháng và loài. Theo thời gian, bạn tạo ra một danh mục cá nhân ấn tượng về tất cả các loại cây mà bạn đã khám phá. Hơn nữanhững quan sát này được lập bản đồ, cho phép bạn xem nơi bạn khám phá ra chúng.
Nhóm và Thách thức (Tương tác xã hội)
PlantNet cũng có tính năng xã hội. Bạn có thể tham gia các "nhóm" (thường tập trung vào khu vực hoặc loại cây) và thậm chí tham gia các thử thách nhận dạng. Cái đó, lại, củng cố tính cộng đồng và khoa học của dự án.
Lỗi PlantNet? Các giải pháp phổ biến để xác định cây trồng
Không có AI nào là hoàn hảo. Có thểPlantNet có thể không tìm thấy cây của bạn hoặc có thể đưa ra kết quả với tỷ lệ phần trăm rất thấp (dưới 10%). Khi điều này xảy ra, nguyên nhân thường là một trong ba nguyên nhân sau:
- Bức ảnh tệ quá: Như đã đề cậpLỗi 90% là do ảnh kém chất lượng. Hậu cảnh lộn xộn, mất nét hoặc thiếu sáng. Giải pháp rất đơn giản: thử lại, làm theo các mẹo ở Bước 4.
- Dự án sai đã được chọn: Bạn có thể đang cố gắng xác định một loài thực vật ngoại lai trong vườn (ví dụ: hoa lan châu Á) khi sử dụng dự án “Flora of Brazil”. Tự nhiên, ứng dụng sẽ không tìm thấy nó ở đó. Giải pháp: đổi dự án thành "Flora Mundial" và thử nhận dạng lại.
- Cây này rất hiếm hoặc là giống cây trồng: PlantNet rất tuyệt vời với các loài, Nhưng có thể gặp khó khăn với “giống cây trồng” (những giống do con người tạo ra, chẳng hạn như một loại hoa hồng có màu sắc cụ thể). Trong những trường hợp này, anh ta có thể sẽ xác định được chi hoặc loài cha mẹ (ví dụ, Hoa hồng), đây thực sự là một điểm khởi đầu tuyệt vời.
Thống trị Cách sử dụng ứng dụng PlantNet để xác định cây trồng bao gồm việc hiểu sự tương tác giữa bức ảnh, cơ quan và dự án.
Kết luận: Làm chủ ứng dụng PlantNet để nhận dạng thực vật
Tóm lạiPlantNet tự khẳng định mình là ứng dụng thiết yếu cho bất kỳ người đam mê thiên nhiên, sinh viên sinh học hay người làm vườn tò mò nào. Mặc dù Mặc dù có thể không có chức năng nhắc nhở tưới nước hoặc tính năng "bác sĩ cây trồng" như một số đối thủ cạnh tranh trả phí, nhưng nó vẫn thực hiện được lời hứa cốt lõi của mình bằng sự xuất sắc về mặt khoa học: xác định cây trồng nhanh chóng, chính xác và miễn phí.
Khi lựa chọn nó, bạn không chỉ tải xuống một tiện ích; bạn đang tham gia vào phong trào khoa học công dân toàn cầu. Hiện nay mà bạn biết Cách sử dụng ứng dụng PlantNet để xác định cây trồng theo đúng cách – chọn dự án, tách biệt cơ quan và chụp ảnh rõ nét – bạn đã sẵn sàng khám phá những bí ẩn xanh tươi xung quanh mình. Vì thế, tải ứng dụng và bắt đầu khám phá.
