Современные технологии позволяют нам глубже погрузиться в изучение окружающего мира, определять виды растений, животных и даже локации по особенностям ландшафта. Специализированные сервисы и приложения превращают процесс познания природы в полноценное исследование, доступное каждому пользователю. Рассмотрим эффективные инструменты для идентификации природных объектов, которые помогут вам расширить знания об окружающем мире или определить что-то конкретное, имея исходное изображение.

Нейронные сети в идентификации природы

Искусственный интеллект постепенно искореняет необходимость использования специальных сайтов в области распознавания изображений и определения природных объектов. Современные нейронные сети анализируют миллионы фотографий растений, животных и природных ландшафтов, постоянно совершенствуя точность своих определений. 

Такие системы как ChatGPT и Claude способны не только идентифицировать объекты на изображениях, но и предоставлять подробную информацию об их характеристиках, ареале обитания и экологической значимости. Благодаря машинному обучению, эти инструменты постоянно совершенствуются, обрабатывая новые данные и улучшая качество распознавания, что делает их незаменимыми помощниками для исследователей, натуралистов и любителей природы.

1. Сейчас в большинстве случаев все же процесс идентификации ограничивается текстовым взаимодействием, поскольку не все имеют доступ к версиям чат-ботов, которые работают с камерой устройства, видят изображения в реальном времени и отвечают голосом. Поэтому начните взаимодействие со ввода требований к распознаванию природы на снимке. Для примера возьмем несколько картинок с растениями. Попросим определить их название, а также наименование на латыни, чтобы продолжить использование сведений в научных целях. Если вам нужны сведения об ареале обитания деревьев, цветов или травы, обязательно уточните это, чтобы AI сразу представил нужную информацию. После этого переходите к прикреплению исходных снимков.

2. Они загружаются как обычные файлы. Вы узнаете, что нейронная сеть видит эти изображения и уже готова приступить к анализу. Соответственно, чем более четкими будут картинки, тем проще боту разобраться с содержимым. При необходимости используйте кадры из разных ракурсов, чтобы повысить качество распознавания.

3. В конкретном случае для примера боту было предложено обработать два разных растения и понять, есть ли между ними связь в плане того, распространены ли они в одной и той же географической зоне. Сначала мы получаем структурированную информацию по названию, семейству и описание самого растения. Лаконичность и объемность представленных данных напрямую зависит от того, как именно вы зададите запрос.

4. Далее идет уже анализ пересечения ареалов, если это нужно. Конечно, максимально точные сведения, отображающие расположение вплоть до населенного пункта, получить довольно сложно, поскольку многие растения распространены в разных широтах и могут повсеместно встречаться даже на разных континентах, но какую-то общую взаимосвязь бот улавливает.

5. Точно так же вы можете просить произвести анализ животных на изображениях, что может быть полезно не только в исследовательских целях, но и в соображениях безопасности. Например, вы увидели паука или какого-то вредителя и хотите узнать, является ли он опасным для вас или насаждений на вашем участке. Все это выясняется за считанные минуты при помощи того же ChatGPT или любого другого помощника, который поддерживает загрузку фото.

6. Еще нейронки могут давать подсказки по тому, какие наблюдения можно использовать для того, чтобы точно определить вид животного, насекомого или рыбы на фото. У каждого есть свои отличительные особенности, которые помогут на 100% установить «личность» на снимке.

Идентифицировав содержимое фотографий, продолжайте получение информации, если это будет нужно. Например, в одном из следующих разделов этой статьи пойдет речь про сайт iNaturalist. Он поможет по названию растения или животного проверить, где оно встречается чаще всего, используя для проверки интерактивную карту.

Pl@ntNet

Pl@ntNet представляет собой мощный инструмент для идентификации растений, объединяющий возможности искусственного интеллекта и обширную базу данных ботанических знаний. Приложение позволяет пользователям загружать фотографии различных частей растения – листьев, цветов, плодов или коры – для точного определения вида. Система анализирует визуальные характеристики растения и сравнивает их с миллионами изображений в своей базе данных, предлагая наиболее вероятные варианты идентификации с указанием процента совпадения.

Одной из ключевых особенностей Pl@ntNet является его социальный аспект и возможность работы с сообществом. Пользователи могут делиться своими находками, подтверждать или опровергать идентификации других участников, а также получать консультации от опытных ботаников. 

Система также позволяет отмечать местоположение найденных растений, что помогает создавать карты распространения видов и отслеживать изменения в растительном многообразии различных регионов.

Важным преимуществом Pl@ntNet является его образовательная составляющая. Для каждого идентифицированного растения предоставляется подробная информация о его таксономии, биологических особенностях, экологической роли и практическом применении. Пользователи могут изучать характерные признаки растений, их жизненные циклы и взаимосвязи с другими организмами, что делает процесс познания природы более глубоким и увлекательным.

Pl@ntNet также предлагает расширенные функции для профессиональных исследователей и научных организаций. Сайт позволяет создавать собственные проекты по мониторингу растительности, проводить статистический анализ собранных данных и экспортировать результаты в различных форматах. Однако если мы говорим про взаимодействие с ним со стороны обычного пользователя, все сводится к максимально простым действиям: загружаем снимок, смотрим результаты с процентной вероятностью того, какое растение показано на картинке. Далее просматриваем другие пользовательские снимки такого же растения или получаем более детальную информацию по его ареалу или применению.

iNaturalist

iNaturalist – уникальная платформа для наблюдения и идентификации живой природы, в первую очередь ориентированная на огромную базу данных с различными растениями и животными, которая пополняется ежедневно, позволяя актуализировать различную информацию и добавлять что-то новое и важное по каждому виду. Платформа позволяет пользователям загружать фотографии любых живых организмов – от микроскопических грибов до крупных млекопитающих – и получать помощь в их определении как от искусственного интеллекта, так и от опытных специалистов со всего мира. Однако учитывайте, что подобная функция распознавания пока реализована только в мобильном приложении. На сайте же предлагается заниматься больше исследованиями и ознакомлением с текущей базой растений и животных.

Отличительной особенностью iNaturalist является его комплексный подход к сбору данных о биоразнообразии. Каждое наблюдение автоматически привязывается к географическим координатам, времени и дате, что позволяет создавать подробные карты распространения видов и отслеживать сезонные изменения в природных сообществах. Система также учитывает погодные условия и особенности среды обитания, что помогает лучше понимать экологические связи между организмами.

Помимо определения видов, пользователи получают доступ к обширной информации о биологии организмов, их поведении, экологических связях и природоохранном статусе. Сайт также предлагает различные обучающие материалы, помогающие развивать навыки наблюдения за природой и понимания экологических процессов.

Платформа iNaturalist активно способствует развитию гражданской науки, предоставляя пользователям возможность участвовать в реальных научных исследованиях. Загруженные наблюдения становятся частью глобальной базы данных о биоразнообразии, которая используется учеными для изучения изменений в экосистемах, миграций видов и влияния климатических изменений на живую природу. Поэтому сайт будет интересен как исследователям в этой области, так и обычным пользователям, которые хотят не просто узнать, что изображено на их снимках, но и внести свой вклад в исследование окружающей среды. Например, не исключено, что в объектив попадет какое-то редкое насекомое, ранее практически не встречающееся в вашем регионе. Это может стать толчком для проведения дальнейших исследований в разнообразии вида.

Geoestimation

Geoestimation представляет собой инновационный сервис, специализирующийся на определении географического местоположения по фотографиям природных ландшафтов и объектов. Сайт использует сложные алгоритмы машинного обучения для анализа множества визуальных параметров, включая особенности рельефа, растительности, геологических формаций и климатических условий. Искусственный интеллект способен распознавать характерные черты различных биомов и экосистем, что позволяет с высокой точностью определять регион, где был сделан снимок.

Предлагаю вместе с вами удостовериться в том, что данный веб-сервис способен корректно распознать местоположение сделанного снимка, отталкиваясь именно от различных природных элементов: гор, растительности, рек и других данных. Перейдем на Google-карты и выберем случайное место в режиме просмотра улиц где-то северо-западном регионе Норвегии. Вы видите это место на следующем изображении.

Теперь переходим на сайт, поддерживающий инструмент Geoestimation (вы можете использовать EarthKit – для быстрого доступа к общим функциям определения, или официальный сайт labs.tib – но на нем нужно писать на почту владельцу, чтобы он создал вам аккаунт для открытия доступа к загрузке собственных фото). Нажав по кнопке «Predict», мы получаем тепловую карту с предположениями того, где могло быть сделано фото. Как видим, область поиска ограничивается только Норвегией с ее западными регионами. Тут уже несложно путем перебора локаций, сравнивая их на той же Google Карте, понять с точностью, где была сделана фотография, отталкиваясь только от идентификации природы.

Ключевой особенностью Geoestimation является его способность анализировать сложные природные паттерны. Система учитывает такие факторы, как структура почвы, типы растительности, высота над уровнем моря и характерные геологические образования. При анализе фотографий алгоритм также принимает во внимание сезонные изменения в природе, что позволяет более точно определять не только место, но и примерное время съемки.

Если мы выбираем просмотр через официальный сайт, то там получаем доступ к открытой библиотеке с загруженными ранее локациями. Можете использовать такие примеры для понимания работы алгоритмов сайта и детализированного просмотра того, какие части снимка использовались при идентификации. Это позволяет прокачать свои навыки в подобных определениях, если вам интересно распознавать разные места на снимках, где из ориентиров есть только открытая местность и различные ландшафты.

Особую ценность Geoestimation представляет для исследователей и специалистов в области экологического мониторинга. Сайт позволяет отслеживать изменения в природных ландшафтах, анализировать влияние климатических изменений на экосистемы и проводить сравнительный анализ различных географических локаций. Алгоритм также способен распознавать редкие и уникальные природные феномены, что делает его полезным инструментом для научных исследований. Однако учитывайте, что доступ ко всем подобным материалам вы получите только после того, как отправите письмо создателю (будет сообщение на странице сайта) с просьбой зарегистрировать аккаунт. Нужно только указать цель будущего использования данного сервиса. Никаких платных подписок не предусмотрено.

Merlin Bird ID

Merlin Bird ID является специализированным приложением для идентификации птиц, разработанным Корнельской лабораторией орнитологии. Я решил упомянуть данный инструмент, поскольку сейчас он не имеет аналогов и заслуживает внимания, хотя и не почти все функции доступны только через приложение. Оно использует передовые технологии распознавания изображений и звука для определения видов птиц по фотографиям и аудиозаписям их пения. Алгоритм учитывает не только визуальные характеристики птиц, но и их поведенческие особенности, сезонные вариации в оперении и географическое распространение.

Важным преимуществом Merlin Bird ID является его способность работать с динамическими данными. Приложение учитывает сезонные миграции птиц, изменения в их внешнем виде в зависимости от времени года и особенности поведения в различных условиях. 

Приложение также предоставляет информацию о вероятности встречи определенных видов в конкретной местности в заданное время года, что помогает повысить точность идентификации.

Общие советы по идентификации природы

При изучении природных объектов и определении их местоположения следует учитывать множество взаимосвязанных факторов. Высотная поясность растительности является одним из ключевых индикаторов: каждый вид дерева имеет свой оптимальный диапазон высот произрастания над уровнем моря. Используя спутниковые снимки и топографические карты, можно определить характерные зоны распространения различных видов растительности и сопоставить их с наблюдаемыми образцами.

Направление преобладающих ветров оказывает существенное влияние на формирование природных ландшафтов. Деревья часто демонстрируют характерный наклон в подветренную сторону, что создает так называемую флагообразную крону. Анализируя исторические данные о розе ветров в различных регионах и сопоставляя их с наблюдаемыми паттернами роста деревьев, можно значительно сузить область поиска конкретной локации.

При определении местоположения важно обращать внимание на сочетание различных природных факторов. Наличие определенных видов растений следует рассматривать в комплексе с геологическими особенностями местности, характером рельефа и гидрологическими условиями. Особое внимание стоит уделять редким и эндемичным видам, которые могут служить надежными индикаторами конкретного региона. Анализ почвенного покрова, типов горных пород и характера эрозионных процессов также может предоставить ценную информацию для определения местоположения.

Конечно, есть еще много разной информации, связанной с идентификацией природы, методами OSINT и исследовательским подходом к этому делу. Если же вы – обычный пользователь, который хочет узнать, какое растение или животное изображено на снимке, такие специфические знания не понадобятся, просто используйте предложенные инструменты, а продвинутые алгоритмы сделают всю остальную работу.

Заключение

Современные технологии идентификации природных объектов открывают новые возможности для изучения и понимания окружающего мира. Комбинирование различных инструментов и подходов, от специализированных приложений до анализа комплексных природных факторов, позволяет достигать высокой точности в определении видов и локаций. При этом важно помнить, что технологии служат лишь вспомогательным инструментом, а основой успешной идентификации остаются внимательное наблюдение, системный подход и постоянное расширение знаний о природных процессах и взаимосвязях.

Изображение на обложке: Unsplash