Cada vez más personas usan aplicaciones para identificar plantas, y a menudo son precisas con lo que ven. Pero las plantas que la gente usa para identificar plantas a menudo llaman la atención porque son llamativas de alguna manera, y por lo tanto ofrecen características que las hacen más fáciles de identificar. ¿Qué sucede cuando no se eligen plantas para identificar? Un equipo de la Universidad de Alberta examinó la precisión de dos aplicaciones, Naturalista y la flora incognita, fueron cuando se les entregaron fotos tomadas de encuestas.
El estudio de parcelas es mucho más complejo para las aplicaciones, ya que se elige un área, generalmente un pequeño cuadrado, y luego se identifican las especies presentes en ella. Estas plantas podrían presentar daños físicos debido a la herbivoría o enfermedades, o simplemente ser inmaduras y no estar desarrolladas.
Para probar las aplicaciones, Wanigasinghe y sus colegas estudiaron su desempeño en parcelas, no solo para observar su rendimiento, sino también para identificar posibles mejoras. Establecieron muestreos en la Región Natural de Pastizales y en la zona de transición entre las Regiones Naturales de Parques y Boreales en Alberta. En cada región, designaron tres sitios con nueve parcelas cada uno, siguiendo un diseño radial fijo. Dentro de cada parcela, los expertos marcaron los individuos para guiar la fotografía, de modo que los mismos especímenes fueron evaluados mediante ambos métodos.
Descubrieron que la precisión Top-1 de Flora Incognita era del 79%, mientras que la de iNaturalist era del 67%. Ambas se quedaron cortas respecto al nivel que Wanigasinghe y sus colegas consideran el de un botánico experimentado, que oscila entre el 90% y el 95%. Sin embargo, también hallaron maneras de mejorar la precisión.
En primer lugar, ayuda si puedes fotografiar algo que permita realizar un diagnóstico. Esto significa fotografiar algo relacionado con la reproducción, como flores, flósculos o frutos. Si tu planta no está floreciendo, partes con desventaja. Por lo tanto, elegir el momento adecuado para realizar el estudio es probablemente lo mejor que puedes hacer para obtener los mejores resultados.
Si utilizas iNaturalist, la siguiente mejora más significativa fue tomar una buena foto. Esto representó entre un 15 % y un 23 % más en comparación con lo que denominaron imágenes de baja y media calidad. Otra forma de mejorar la precisión fue tomar varias fotos desde diferentes ángulos. Flora Incognita permite a los usuarios combinar imágenes para mejorar la precisión de las sugerencias. iNaturalist sigue un enfoque diferente. Puedes subir varias imágenes, pero la sugerencia se basa únicamente en una foto. Wanigasinghe y sus colegas argumentan que iNaturalist podría mejorar su precisión combinando imágenes en una evaluación. Sin embargo, el factor humano de que las personas revisen las imágenes de iNaturalist significa que usar varias imágenes sigue siendo una buena idea.
Como era de esperar, las gramíneas y las ciperáceas fueron las especies donde la diferencia entre las aplicaciones y los humanos fue mayor. En este caso, la técnica consiste en llenar el recuadro con una sola especie. Esto generó un 20 % de aciertos en Flora Incognita y un 9 % en iNaturalist, aunque el análisis estadístico muestra que el 9 % podría no ser significativo para iNaturalist. Uno de los problemas de la encuesta fueron las condiciones. Wanigasinghe y sus colegas escriben:
En 2023, el crecimiento y desarrollo de las plantas en los pastizales se vieron afectados por niveles de precipitación inferiores a la mitad del promedio de los últimos 30 años. Esto limitó la fotografía de plantas con frutos y flores, incluidas las gramíneas. Por ejemplo, el 74 % de las imágenes de gramíneas que recopilamos mostraban únicamente estructuras vegetativas. En estas difíciles condiciones de campo, la combinación de múltiples perspectivas resulta crucial para mejorar la precisión de la identificación.
El problema con estas técnicas fotográficas es que requieren tiempo. Para mí está bien, porque quiero saber la identidad de a especies, así que me complace tomar varias fotos para ver cómo identificar una planta. Cuando haces esto como trabajo, ese tiempo extra por cada planta en el estudio aumenta el tiempo que lleva realizar un estudio de dos a tres veces en comparación con un estudio realizado por un experto humano.
Sin embargo, no todo son malas noticias para las aplicaciones. Wanigasinghe y sus colegas comentan: “La identificación a nivel de género/familia, o la agrupación de taxones difíciles en complejos o agregados, es un compromiso pragmático ampliamente aceptado en el monitoreo ecológico y los estudios de campo cuando la identificación a nivel de especie no es factible en el campo debido a la similitud visual o las limitaciones del observador (técnicos de campo inexpertos, etc.)”. Flora Incognita tuvo una precisión del 88.4 % para los géneros. No a nivel humano, pero más cerca. También calcularon que agregar más imágenes a una observación aumentaría la precisión del género del 74 % al 80 % para iNaturalist si usara múltiples imágenes para identificar una especie.
Los autores también citan El trabajo de Jones & Jones sobre la precisión de las aplicaciones, que encontró un aumento del 20% en la precisión entre 2020 y 2023. Vale la pena recordar que se necesita tiempo para que un artículo llegue a su publicación, y esto lo destacan los autores, quienes escriben: "...la precisión presentada en nuestro estudio representa una instantánea del rendimiento de la aplicación móvil en el momento de la prueba". Señalan mejoras mensuales
Sin embargo, Wanigasinghe y sus colegas afirman que una mayor precisión no es el único uso potencial de las fotografías en el futuro: «Si bien la mayor parte de la investigación en IA aplicada a la botánica se ha centrado en mejorar la precisión de la identificación de plantas corrigiendo errores y sesgos, el verdadero potencial de los estudios fotográficos apenas comienza a explorarse. Los botánicos están avanzando hacia el entrenamiento y la aplicación de modelos de aprendizaje profundo más allá de la identificación de especies». Las fotografías recopiladas ahora podrían ayudar a responder preguntas sobre la variación fenotípica, los datos de rasgos y los datos ambientales, lo que significa que en el futuro se podrán formular más preguntas a partir de los mismos datos.
LEA EL ARTÍCULO:
Wanigasinghe, yo., Haughland, D., Pyle, L., Villeneuve, M., y Nielsen, S.(2026) Evaluación de aplicaciones de identificación de especies como herramienta para estudios de plantas vasculares en parcelas pequeñas en Alberta, Canadá. AoB PLANTS, 18(3). Disponible en: https://doi.org/10.1093/aobpla/plag020.
Imagen de portada: cornus canadensis by Kallum McDonald / iNaturalist CC0
