Biod.AI.versity Observation & Integration (Bio.AI)
Dr. Jana Wäldchen
Unsere Mission
Die Forschungsgruppe hat drei Schwerpunkte: a) Automatisierte Artbestimmung, b) Überwachung der biologischen Vielfalt und der Funktionsweise von Ökosystemen und c) Bürger:innenwissenschaft (Citizen Science). Unser übergeordnetes Ziel ist es, das globale Biodiversitätsmonitoring zu vereinfachen, zu beschleunigen und zu verbessern, indem wir die automatisierte Artbestimmung mit Citizen Science-Initiativen verbinden.
Automatisierte Artbestimmung
Ein Schwerpunkt der Forschungsgruppe "Biod.AI.versity Observation & Integration" ist die Weiterentwicklung der automatischen Artbestimmung (Wäldchen und Mäder, 2018).
Die laufenden Forschungsarbeiten haben zur Entwicklung innovativer Methoden geführt, die eine Brücke zwischen Informatik und Botanik schlagen. Besonderes Augenmerk lag dabei auf der systematischen Auswertung verschiedener pflanzenartenspezifischer Bildperspektiven (Rzanny et al. 2022, 2019, 2017). Dieser Ansatz ermöglicht ein umfassenderes Verständnis von Pflanzenmorphologie und -merkmalen, wodurch die Genauigkeit automatisierter Systeme zur Artbestimmung erheblich verbessert wurde. Ein bedeutendes Ergebnis dieser Forschung ist die Entwicklung der Flora Incognita App, die für die interaktive automatische Bestimmung von Gefäßpflanzenarten entwickelt wurde und über 16.000 Arten erfasst (Mäder et al. 2021).
Darüber hinaus arbeitet die Gruppe aktiv an Methoden zur Kombination von DNA- und Bilddaten für die automatische Artbestimmung und taxonomische Klassifizierung, insbesondere für taxonomisch anspruchsvolle Artengruppen (Kösters et. al. in prep, Karbstein et al. 2023). In Zusammenarbeit mit dem iDiv und dem UFZ Leipzig entwickelt die Gruppe außerdem einen Monitoring-Ansatz zur artspezifischen Analyse von Phytoplanktonproben (Dunker et al. 2018).
Die wichtigsten Publikationen:
- Karbstein et al. (2023) Species Delimitation 4.0: Integrative Taxon-omics and Artificial Intelligence. Trends in Ecology and Evolution (in press)
- Rzanny et al. (2022) Image-based automated recognition of 31 Poaceae species: The most relevant perspectives Frontiers in Plant Science,12: 804140.
- Mäder et al. (2021) The flora incognita app–interactive plant species identification. Methods in Ecology and Evolution. 12: 1335– 1342.
- Rzanny et al. (2019) Flowers, leaves or both? How to obtain suitable images for automated plant identification Plant Methods 15, 77.
- Wäldchen and Mäder (2018) Machine learning for image based species identification. Methods in Ecology and Evolution 2018;00:1–10.
- Dunker et al. (2018) Combining high‑throughput imaging flow cytometry and deep learning for efficient species and life‑cycle stage identification of phytoplankton BMC Ecology 18, 51.
- Rzanny et al. (2017) Acquiring and preprocessing leaf images for automated plant identification: understanding the tradeoff between effort and information gain. Plant Methods, 13(1), 97.
Forschung zur Biodiversität und zur Funktionsweise von Ökosystemen
Aufbauend auf dem umfangreichen Datensatz der Flora-Incognita-App, der von Citizen Scientists generiert wurde, wurde die Forschung der Gruppe ausgeweitet und konzentriert sich nun auf die Analyse von opportunistischen Daten zum Pflanzenvorkommen. In einer ersten Analyse konnten wir makroökologische Muster mit Flora Incognita-Beobachtungsdaten einer einzigen Vegetationsperiode nachweisen (Mahecha et al., 2020).
Außerdem haben wir untersucht, inwieweit opportunistische Daten das systematische phänologische Monitoring ergänzen können (Katal & Rzanny et al., 2023). Eine europaweite Studie zeigte, dass opportunistische bürgerwissenschaftliche Pflanzenbeobachtungen räumliche und zeitliche Gradienten der Phänologie aufdecken (Rzanny et al., 2024). Diese Untersuchungen unterstreichen die wertvollen Erkenntnisse, die opportunistische Daten liefern können, und bereichern damit unser Verständnis ökologischer und phänologischer Muster auf breiterer Ebene.
Im Rahmen des neu eingerichteten PollenNet-Projekts werden wir die Pollenverbreitung allergener Pflanzen vorhersagen. Diese Studienbereiche sind entscheidend für die Erweiterung unseres Wissens über ökologische Dynamik, die Erhaltung der biologischen Vielfalt und die allgemeinen Auswirkungen von Pflanzenarten auf Ökosysteme und die menschliche Gesundheit.
Die wichtigsten Publikationen:
- Rzanny et al. (2024). Opportunistic plant observations reveal spatial and temporal gradients in phenology. npj biodivers 3, 5.
- Katal & Rzanny et al. (2023) Bridging the gap: how to adopt opportunistic plant observations for phenology monitoring. Front. Plant Sci. 14:1150956.
- Mahecha et al. (2021) Crowd-sourced plant occurrence data provide a reliable description of macroecological gradients Ecography (Editors‘ Choice).
Citizen Science, Bildung und Wissenschaftskommunikation
Erfolgreiche wissenschaftliche Arbeit geht über die wissenschaftliche Gemeinschaft hinaus und erstreckt sich auf den Wissens- und Technologietransfer in die Gesellschaft hinein. Insbesondere das Projekt Flora Incognita findet in der Öffentlichkeit große Beachtung und Zuspruch.
Mit der Flora Incognita App erforschen wir Methoden der effektiven Wissensvermittlung in verschiedenen Formen (Abzeichen, Storytelling und mehr) (Bebber und Wäldchen, 2024, Wäldchen et al., 2022) - dieser Aspekt war seit Anbeginn des Projekts ein Teil der Strategie. Als Ergebnis dieser Bemühungen hat die App durch Fernsehen, Presseberichte und die aktive Nutzung von Social-Media-Plattformen breite Anerkennung und internationale Sichtbarkeit erlangt.
Diese Öffentlichkeitsarbeit hat nicht nur eine weite Akzeptanz der App ermöglicht, sondern auch ein großes Interesse an den wissenschaftlichen Arbeiten der Forschungsgruppe geweckt. Im neuen Projekt "Walddoktor" werden wir unsere Kommunikationsstrategien auf das Waldsterben und Baumkrankheiten ausweiten und die Möglichkeiten eines Citizen Science-Projekts zur Erfassung von Waldschäden untersuchen.
Die wichtigsten Publikationen:
- Bebber and Wäldchen (2024) Flora Incognita – mehr als Pfanzenbestimmung. Biologie in Unserer Zeit, 54(1), 29–31.
- Wäldchen et al. (2022) Towards more effective identification keys: A study of people identifying plant species characters. People and Nature.
Die wichtigsten öffentlichen Events
Seit Beginn des Projekts stehen wir in einem 1:1-Dialog mit Nutzer:innen und Interessierten bei öffentlichen Veranstaltungen, wie z.B.:
- an Bord des Museumsschiffs MS Wissenschaft
- auf urbaner Botanik-Exkursion "Krautschau“
- zur interaktiven Ausstellung auf der re:publica-Konferenz
- bei Workshops für Lehrer:innen
- zu den Langen Nächten der Wissenschaft
- beim Ilmenauer Wissenschaftssommer
- zur DBU „Woche der Umwelt“
- in einer Gemeinschaftsschule im Projekt „Wiese“
MASTERARBEITEN
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