A capacidade de identificar espécies de plantas no campo é muito importante para o estudo das plantas e também é de interesse para um público mais geral, incluindo amantes da natureza, jardineiros e caminhantes. Houve um boom recente na disponibilidade de aplicativos para smartphones que auxiliam na identificação de plantas no campo. Muitos desses aplicativos dependem de inteligência artificial, na qual um algoritmo de computador é usado para comparar uma imagem capturada pelo usuário com um banco de dados online. Aumentar o tamanho do banco de dados de imagens que podem ser usadas para identificação tem sido uma chave para os rápidos avanços recentes no campo. A tecnologia de reconhecimento de imagem se desenvolveu ainda mais nos últimos anos, com alguns aplicativos agora usando algoritmos de aprendizado profundo para identificação, mas ainda não está claro se os aplicativos de smartphone têm a consistência e a precisão necessárias para uso em estudos de botânica de campo.

Em seu novo artigo de ponto de vista publicado em AoBP, Hamlyn Jones analisa e compara vários aplicativos gratuitos para smartphone que tentam identificar automaticamente plantas desconhecidas a partir de imagens tiradas em ambientes naturais. Usando imagens de plantas selvagens na Grã-Bretanha, Jones testou nove aplicativos ou sites gratuitos, incluindo PlantSnap e Google Lens. Os aplicativos de identificação de plantas estão melhorando continuamente, mas os resultados de Jones sugerem que os melhores (neste caso, Plant.id e Flora Incognita) já têm uma excelente taxa de sucesso. Esses aplicativos foram capazes de identificar as espécies corretas em aproximadamente metade das imagens de plantas usadas no estudo e identificar a família de plantas correta em até três quartos das imagens. Embora essa precisão seja relativamente alta, Jones sugere que, para qualquer estudo quantitativo de biodiversidade ou para levantamentos ecológicos, permanece a necessidade de validação por especialistas ou contra floras convencionais, particularmente para espécies raras ou difíceis de distinguir. Ele conclui discutindo que a seleção de qual aplicativo usar pode depender da situação, por exemplo, as necessidades de um botânico de campo podem diferir das necessidades de um entusiasta. Independentemente de qual aplicativo você escolher, ele sente que o futuro é brilhante para aplicativos de identificação de plantas e afirma que seu “desempenho deve melhorar rapidamente, especialmente com a incorporação de dados de crowdsourcing”.

Pesquisador destaque

Após um PhD em fisiologia ambiental de plantas na Australian National University, a carreira de pesquisa de Hamlyn Jones tem sido como fisiologista de plantas, concentrando-se particularmente na tolerância ao estresse e física ambiental e, mais recentemente, em sensoriamento remoto e sua aplicação no melhoramento de culturas. Entre suas muitas publicações estão dois textos amplamente utilizados (Plantas e Microclima (1983, 1992 e 2014) e Sensoriamento remoto da vegetação: princípios, técnicas e aplicações. (2010)). Ao longo de sua carreira, Hamlyn manteve um interesse em história natural e identificação de plantas, então, ao se aposentar da Universidade de Dundee, isso o levou ao desenvolvimento de uma nova chave de internet/smartphone para a identificação visual de plantas britânicas (https://visual-flora.org.uk) e um interesse mais amplo no potencial de abordagens de inteligência artificial para identificação de plantas, especialmente em seu uso para estudos rigorosos de biodiversidade.