Données ouvertes
Les données Pl@ntNet au GBIF
Les observations les plus fiables de Pl@ntNet sont désormais intégrées à la base de données internationale GBIF (Global Biodiversity Information Facility). Le GBIF est un réseau mondial et une infrastructure de recherche financée par les gouvernements du monde entier, qui offre un accès libre et ouvert à des données sur la biodiversité. La publication des données de Pl@ntNet sur cette plateforme permet aux chercheurs du monde entier de les utiliser pour mener des études en écologie, agronomie ou conservation de la biodiversité.
Les données de Pl@ntNet contribuent à des recherches sur des thématiques variées, telles que l’impact du changement climatique sur la répartition des espèces végétales, la propagation des espèces exotiques envahissantes, ou encore les interactions entre plantes et pollinisateurs.
Seules les observations jugées les plus fiables en matière d’identification des espèces sont partagées sur GBIF. Cela inclut deux catégories principales :
-
Les observations partagées et validées par la communauté (accessibles ici).
-
Les demandes d’identification pour lesquelles l’algorithme de reconnaissance automatique atteint un niveau de confiance suffisamment élevé (accessibles ici).
Les observations validées par la communauté sont publiées avec leurs images sous licence Creative Commons CC-BY-SA, en mentionnant le nom de l’auteur. En revanche, pour les demandes d’identification, seules la position et le nom de la plante sont partagés, sans aucune information personnelle supplémentaire.
Cette contribution exceptionnelle à la science est le fruit de l’engagement de tous les utilisateurs de Pl@ntNet, qu’ils soient simples usagers occasionnels, contributeurs passionnés ou curateurs de données.
API GBIF
Il est également possible d’utiliser l’API GBIF pour explorer et télécharger les données de Pl@ntNet.
API d’identification Pl@ntNet
Le service d’identification Pl@ntNet est également disponible sous forme d’API : My Pl@ntNet
Jeu de données d’images Pl@ntNet-300K
Camille Garcin, Alexis Joly, Pierre Bonnet, Jean-Christophe Lombardo, Antoine Affouard, Mathias Chouet, Maximilien Servajean, Joseph Salmon, Titouan Lorieul. Pl@ntNet-300K : un jeu de données d’images de plantes avec une forte ambiguïté d’étiquetage et une distribution longue traîne. NeurIPS 2021 - 35e Conférence sur les systèmes de traitement de l’information neuronale, Décembre 2021, Conférence virtuelle, France.