Wäldchen, J.; Thuille, A.; Seeland, M.; Rzanny, M.; Schulze, E. D.; Boho, D.; Alaqraa, N.; Hofmann, M.; Mäder, P.: Flora Incognita – Halbautomatische Bestimmung der Pflanzenarten Thüringens mit dem Smartphone. Landschaftspflege und Naturschutz in Thüringen 53 (3), S. 121 - 125 (2016)
Winter, S.; Lüderitz, M.; Rzanny, M.: Unterirdische Kontinuität und Pilzvielfalt alter Waldstandorte. Schweizerische Zeitschrift für Forstwesen 166 (2), S. 83 - 90 (2015)
Seeland, M.; Rzanny, M.; Alaqraa, N.; Thuille, A.; Boho, D.; Wäldchen, J.; Mäder, P.: Description of flower colors for image based plant species classification. In: 22nd German Color Workshop (FWS), Ilmenau, Germany, S. 145 - 154 (Hg. Franke, K.-H.). (2016)
Das neue Forschungsprojekt "PollenNet" soll mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz die präzise Vorhersage der Verbreitung von Pollen ermöglichen. Um die Vorsorge vor Allergien zu verbessern, bringen Expertinnen und Experten fachübergreifend neueste Erkenntnisse aus den verschiedensten Bereichen zusammen.
Pflanzenbeobachtungen, die mit Pflanzenbestimmungs-Apps wie Flora Incognita gesammelt werden, erlauben Aussagen über die Entwicklungsstadien von Pflanzen - sowohl kleinräumig als auch europaweit.
Die Pflanzenerkennungs-App Flora Incognita erhält den diesjährigen Sonja Bernadotte-Preis für ihre Bedeutung im Naturbildungswesen für alle Altersgruppen bei gleichzeitig hohem wissenschaftlichen Anspruch.
Deutschlands beliebteste Pflanzenbestimmungs-App „Flora Incognita“ wurde durch eine neue Künstliche Intelligenz weiter aufgewertet. Dadurch verdreifacht sich die Anzahl der bestimmbaren Pflanzenarten auf rund 16.000. Außerdem steht die App nun in 20 verschiedenen Sprachen zur Verfügung und zusätzlich auch im Offline-Modus.
Das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) heißt seine Gäste am 20. und 21. August wieder zum Tag der offenen Tür der Bundesregierung herzlich willkommen. Als eines der erfolgreichen unterstützten Projekte wurde auch Flora Incognita gebeten, an der Ausstellung für die Besucher teilzunehmen.
Das Ausstellungsschiff MS Wissenschaft startete am 03.05.2022 auf Deutschlandtour, auch mit Flora Incognita an Bord. Die App zur Pflanzenbestimmung ist eines von 25 ausgewählten Exponaten, die Menschen jeden Alters in dem schwimmenden Science Center zum Entdecken, Ausprobieren und Mitmachen einladen.
Eine internationale Studie, geleitet von der Universität Augsburg und unter Beteiligung von Markus Reichstein, zeigt, dass insbesondere in den nördlichen Breitengraden das Pflanzenwachstum durch Klimaextreme wie Dürren und Hitzewellen abgenommen hat.
Ein internationales Forscherteam fand bei Untersuchungen in einem halbtrockenen Savannen-Ökosystem heraus, dass der alleinige Eintrag von Stickstoff die Pflanzen besser wachsen lässt, aber auch zu einem stärkeren Wasserverbrauch führt. Werden hingegen Stickstoff und Phosphor gleichzeitig zugeführt, resultiert das stärkere Wachstum und die gesteigerte Kohlenstoffaufnahme nicht in einem größeren Wasserbedarf.
Smartphone-Apps zur Pflanzenbestimmung wie „Flora Incognita“ können nicht nur Pflanzenarten erkennen, sie erfassen auch großräumige ökologische Muster. Diese Muster stimmen mit Langzeit-Kartierungen der deutschen Flora erstaunlich gut überein, obwohl sie in kürzester Zeit gewonnen wurden und stark vom Verhalten der App-Nutzer beeinflusst werden.
Die neue Bilanz des Global Carbon Projects, an dem Sönke Zaehle und Christian Rödenbeck vom Max-Planck-Institut für Biogeochemie in Jena beteiligt sind, zeigt für das Jahr 2020 einen noch nie dagewesenen Rückgang der fossilen CO2-Emissionen. Die atmosphärische CO2-Konzentration steigt aber weiter an.
18 Expertinnen und Experten des Deutschen Klima-Konsortiums reflektieren in einer neuen Videoserie blitzlichtartig ihre ganz unterschiedlichen Erkenntnisse. Heute erscheint der Beitrag von Prof. Dr. Markus Reichstein.
Auf der Wissenschaftsplattform Nachhaltigkeit 2030 (wpn2030) beleuchten Expertinnen und Experten Lücken in der Umsetzung der Nachhaltigkeitsziele und erarbeiten Handlungsempfehlungen für Verbesserungen.