這就是植物識別應用程序可能不准確的原因

要點

植物識別應用利用圖像識別技術和人工智能，通過分析照片來準確識別特定植物物種。這些工具還提供有關每個已識別標本的相關詳細信息和補充信息，使它們成為尋求獲取各種植物群知識的個人的寶貴資源。

雖然某些專為識別植物而設計的應用程序確實可能會遇到相對較低的準確率（估計約為 96%），但有幾個因素可能會導致這種程度的不一致。其中包括軟件本身的問題，例如編程錯誤或數據集不完整；與特定植物物種的現有信息有關的限制；最後，使用該應用程序時可能出現人為錯誤。

為了確保可靠的結果，請選擇值得信賴的應用程序，捕獲照明良好的圖像，並考慮使用多個應用程序來交叉引用結果。重要的是不要將所有植物護理判斷完全基於單次應用的輸出。

不同植物物種的擴散給識別帶來了巨大的挑戰，使得個體記住每個不同品種的特徵幾乎不切實際。因此，植物標識符應用作為確定植物區系身份的替代方法而受到廣泛關注。然而，儘管它們無處不在，但這些工具並非絕對可靠，常常會產生錯誤的結果。這種不准確的根源仍然是個謎，但可以採取措施來減輕它們。

植物識別應用程序如何工作?

window.arrayOfGalleries[“article-gallery-1-2073563989”]=’"\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \ n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \ n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n 關閉\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \ n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \ n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n “’; window.arrayOfExpandedGalleries[“article-gallery-1-2073563989”]=’"\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \ n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \ n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n\n “’; 關閉

植物識別應用程序利用植物區系的視覺圖像作為識別其特定分類的手段。這些應用程序使用戶能夠使用移動設備的相機捕獲植物的圖像，或選擇存儲在圖像庫中的現有照片。隨後，先進的計算算法分析和處理這些輸入數據，以準確確定相關植物的身份。

在做出決定時，除了花朵和樹皮的存在之外，該應用程序還考慮了各個方面，例如葉子的排列、形狀和尺寸。將這些特徵與包含植物圖像的內部數據庫進行比較，從而促進識別過程。

人工智能（AI）的使用經常在此過程中發揮作用。人工智能具有吸收新信息、建立數據集之間的相關性並提供經過仔細評估的結果的能力。此類應用通常為這些生物體提供公認的科學命名法，包括它們的正式名稱和白話名稱。

除了提供名稱之外，植物識別應用程序通常還為用戶提供有關特定植物的補充詳細信息，包括其壽命、典型身材和本土地理或大陸。對於那些尋求為其家庭或花園植物建立一致的灌溉方案的人來說，許多植物識別應用程序提供了園藝指導，以及濕度時間表和提示。

window.arrayOfGalleries[“article-gallery-2-1216931331”]=’” \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \ n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \ n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n 關閉\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \ n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \ n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n “’; window.arrayOfExpandedGalleries[“article-gallery-2-1216931331”]=’"\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \ n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \ n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n\n “’; 關閉

事實上，此類應用的最大優勢在於其無與倫比的能力，能夠以卓越的效率和精度準確識別各種植物物種。在人類記憶力經常超出其極限的時代，擁有一個用戶友好的數字工具，可以方便地即時訪問有關無數植物標本的信息，這是一個值得注意的福音。

一些植物識別應用程序是免費提供的，儘管大多數應用程序都提供按月或按年計費選項的付費升級。升級版本通常會提供有關已識別植物的更多詳細信息，並允許無限數量的日常識別，而不施加任何限制。

雖然植物識別應用程序已被證明對於許多尋求識別植物區系的個人來說是寶貴的資源，但重要的是要承認這些工具可能並不總是能產生準確的結果。對於依賴此類技術進行指導的用戶來說，錯誤信息的出現可能會令人不安且不可靠。了解導致這些缺陷的因素對於減少潛在錯誤和提高整體準確性至關重要。

植物識別應用程序是否不准確?

2023年4月，[新科學家報導](https://www.newscientist.com/article/2367068-apps-that-identify-plants-can-be-as-little-as-4-per-cent-accurate/）一些植物識別應用程序的準確率僅為百分之四。為了正確看待這一點，想像一下您已經通過標識符應用程序放置了 50 種植物。在百分之四的準確率下，您上傳​​的植物中只有兩種能夠被正確識別。

儘管上述統計趨勢主要涉及所檢查的應用範圍有限，但仍然存在一些準確性水平未達到預期的情況。作為例證，據記錄，Plant Snap 的性能僅產生 35.7% 的適度結果。相比之下，某些軟件程序表現出了非凡的熟練程度，尤其是 Pl@ntNet，其成功識別率達到了 88.2%，令人欽佩。

在《新科學家》文章發表之前一年多，羅格斯大學的一項研究(https://scholarship.libraries.rutgers.edu/esploro/outputs/acceptedManuscript/An-analysis-of-the-accuracy-of/991031655349704646)發現葉子照片的物種識別準確度在 40.9% 到 83.9% 之間。研究得出的結論是，兩個最準確的識別應用程序是 PictureThis 和 iNaturalist，物種識別率分別為 83.9% 和 63.6%。

儘管存在得分較高的應用程序，但某些植物識別程序的可靠性值得懷疑。這種不可靠性可能會導致多種並發症，例如:

⭐人們太頻繁/很少給植物澆水。

對採集者的食用植物和有毒植物的識別不准確。

將植物放置在光照不足的環境中（無論是過度黑暗還是光照不足）導致其死亡的不幸情況是常見的。

使用植物識別應用程序的個人報告了一個有趣的觀察結果，即該程序將健康受到挑戰的植物群分類為處於健康狀態。

毫無疑問，這種錯誤信息可能會導致用戶的植物標本消亡。

是什麼導致植物標識符應用程序不准確?

應該承認，由於外部因素可能阻礙或妨礙識別過程，許多識別系統具有固有的不精確性。

在某些情況下，植物的圖像質量可能不是最佳的，從而導致識別算法的性能不佳。此外，圖像中存在的複雜且充滿活力的背景可能會導致應用程序的識別系統產生誤解。

雖然用戶通常負責將準確的信息輸入標識符應用程序，但在某些情況下，軟件本身的錯誤可能會導致誤導性的結果。此外，該計劃使用的植物數據庫的範圍和質量可以顯著影響其準確識別物種的能力。特別是，當試圖識別不太常見的菌群時，更全面的數據集對於獲得可靠的結果至關重要。

請注意，身份識別應用程序中表明不存在特定結果的聲明不一定應被解釋為表明系統內存在不准確之處。事實上，此類應用程序通常最好承認其局限性並承認對特定主題的無知，而不是提供可能導致誤導性結論或行動的錯誤信息。

或者，人們可以嘗試使用智能手機識別植物，而不依賴專門的應用程序，通過設備的移動瀏覽功能利用網站。

如何避免不准確的植物識別結果