An Android Application for Leaf-based Plant Identification

International audienceThis paper presents an Android application for plant identification. The system relies on the observation of leaf images. Unlike other mobile plant identification applications, the user may choose the leaf characters that will guide the identification process. For this purpose, two kinds of descriptors are proposed to the user: a shape descriptor based on a multiscale triangular representation of the leaf margin and a descriptor of the salient points of the leaf. The application achieves good identification accuracy and provides Android users a useful system for plant identification

Peningkatan Ekologi Lahan di Universitas Negeri Malang melalui Rating tool Greenship Kawasan

The environment is a place to carry out life, activities and providers of important elements such as oxygen, water and food. As a result of poor environmental quality such as temperature that is too high, low humidity and air pollution, it makes the living and working environment uncomfortable. Green Building Council Indonesia published Greenship Neighborhood that can be a reference in implentation of sustainable area. The components of land ecological enhancement consist of green open space, micro climate, land revitalization, flora and fauna. The area of State University of Malang (UM) with a total area of 416,203 m² becomes a small city that affects users of the area or the surrounding area. UM through the rating tool greenship area has very good land ecological quality. The green basic area with 28.12% fulfills the prerequisites, and the green area for the public is categorized as sufficient with 28.12% of the area. Very good habitat conservation by fulfilling the aspects of maintaining 95.84% of the area's large trees, using 99.385% of provincial local plants, and reforestation. Land revitalization is still in the sufficient category with 60% have been done. The microclimate aspect is categorized as very good with the lowest temperature isotherm in the area and efforts to apply it are carried out in all public areas of the area. Productive land area is categorized as very good with the dominance of 50% of production plant species spread over the entire area and the availability of special production land Keywords: Green Area, Campus, Greenship, Sustainability ABSTRAK Lingkungan adalah tempat untuk menjalani kehidupan, aktivitas, dan penyedia elemen penting seperti oksigen, air, dan makanan. Akibat kualitas lingkungan yang buruk, seperti suhu yang terlalu tinggi, kelembaban rendah, dan polusi udara, membuat lingkungan tempat hidup dan bekerja menjadi tidak nyaman. Green Building Council Indonesia menerbitkan Greenship Neighborhood yang dapat menjadi referensi dalam pelaksanaan area berkelanjutan. Komponen peningkatan ekologi tanah terdiri dari ruang terbuka hijau, iklim mikro, revitalisasi tanah, flora, dan fauna. Area Universitas Negeri Malang (UM) dengan luas total 416.203 m² menjadi sebuah kota kecil yang memengaruhi pengguna area atau area sekitarnya. UM melalui alat penilaian area greenship memiliki kualitas ekologi tanah yang sangat baik. Luas area dasar hijau sebesar 28,12% memenuhi persyaratan, dan area hijau untuk masyarakat dikategorikan sebagai cukup dengan 28,12% dari area tersebut. Konservasi habitat yang sangat baik dengan memenuhi aspek mempertahankan 95,84% dari pohon besar area tersebut, menggunakan 99,385% tanaman lokal provinsi, dan program penghijauan. Revitalisasi tanah masih dalam kategori cukup dengan 60% telah dilakukan. Aspek iklim mikro dikategorikan sebagai sangat baik dengan isoterma suhu terendah di area tersebut, dan upaya untuk menerapkannya dilakukan di semua area publik area tersebut. Luas tanah produktif dikategorikan sebagai sangat baik dengan dominasi 50% spesies tanaman produksi tersebar di seluruh area dan ketersediaan lahan produksi khusus. Kata Kunci: Kawasan hijau, Kampus, Greenship, Keberlanjutan

Identification d'espèces végétales par une description géométrique locale d'images de feuilles

Plant species identification, usually performed by specialists, is based on the observation of its organs and mostly on visual criteria. Thanks to its ease of acquisition, the leaf is the most used organ. In addition, it contains important information on the taxonomy of the plant. This enables the use of computer vision and pattern recognition techniques for developing an automatic recognition process of the plant species from a leaf image. We introduce a new approach to identify plant species, based on the description of the following leaf characteristics : its shape, its salient points and its venation. First, the shape of the leaf is represented by local descriptors associated to a set of points sampled on the contour. Different multi-scale triangular representations are introduced and compared. To describe the salient points of the leaf, we propose a shape context based representation. Finally, the venation is extracted by detecting elementary linear structures with morphological tools. The venation network is described by its main directions and its spatial distribution in the context of the leaf boundary. A local matching method is used for all descriptors. Evaluations, conducted on six publicly available plant identification benchmarks, show that our approaches identify the plant species of the leaf in most of the cases and that the late fusion of the proposed descriptors improves the identification process.Il est nécessaire de reconnaître les espèces végétales afin de préserver la biodiversité des écosystèmes. L’identification d’une plante, habituellement effectuée par les experts, se base sur l’observation de ses organes et en majeure partie sur des critères visuels. La feuille est l’organe le plus utilisé grâce à sa facilité d’acquisition. De plus, celle-ci contient une information importante sur la taxonomie de la plante. Ceci permet d’envisager d’utiliser l’analyse d’images pour élaborer un processus de reconnaissance automatique de l’espèce végétale à partir de la donnée d’une image de feuille. Nous introduisons une nouvelle approche d’identification d’espèces végétales, basée sur la description des caractères foliaires suivants : la forme, les points saillants et la nervation. En premier lieu, la forme de la feuille est représentée par des descripteurs locaux associés aux points échantillonnés sur le contour. Différentes représentations triangulaires multi-échelle sont introduites et comparées. Pour décrire les points saillants de la feuille, nous proposons une représentation dérivée du contexte de forme (Shape Context). Finalement, la nervation est extraite par la détection de structures linéaires élémentaires avec des outils morphologiques. Le réseau de nervures extrait est décrit par ses directions principales et sa répartition spatiale dans le contexte de la surface de la feuille.Pour tous les descripteurs, une méthode de mise en correspondance locale est utilisée. Des évaluations, menées sur six bases de feuilles publiques, montrent que nos approches permettent généralement d’identifier l’espèce végétale de la feuille et que la fusion tardivedes descripteurs augmente la précision de l’identification

Identification automatisée des espèces d'arbres dans des scans laser 3D réalisés en forêt

The objective of the thesis is the automatic recognition of tree species from Terrestrial LiDAR data. This information is essential for forest inventory. As an answer, we propose different recognition methods based on the 3D geometric texture of the bark.These methods use the following processing steps: a preprocessing step, a segmentation step, a feature extraction step and a final classification step. They are based on the 3D data or on depth images built from 3D point clouds of tree trunks using a reference surface.We have investigated and tested several segmentation approaches on depth images representing the geometric texture of the bark. These approaches have the disadvantages of over segmentation and are quite sensitive to noises. For this reason, we propose a new 3D point cloud segmentation approach inspired by the watershed technique that we have called «Burst Wind Segmentation». Our approach succeed in extracting in most cases the characteristic scars that are next compared to those stored in a dictionary («ScarBook») in order to determine the tree species.A large variety of characteristics is extracted from the regions segmented by the different methods proposed. These characteristics are the roughness, the global shape of the segmented regions, the saliency and the curvature of the contour, the distribution of the contour points, the distribution of the shape according to the different orientations.Finally, for the classification of the visual characteristics, the Random Forest method by Leo Breiman and Adèle Cutler is used in a two steps approach: selection of the most important variables and cross classification with the selected variables.The bark of the tree changes with the trunk diameter. We have thus studied different natural variability criteria and we have tested our approaches on a test set that includes this variability. The accuracy rate is over 96% for all the proposed segmentation approaches but the best result is obtained with the «Burst Wind Segmentation» one due to the fact that this approach can better extract the scars, it uses a dictionary of scars for recognition, and it has been evaluated on a greater variety of shapes, curvatures, saliency and roughness.L’objectif de ces travaux de thèse est la reconnaissance automatique des espèces d’arbres à partir de scans laser terrestres, information indispensable en inventaire forestier. Pour y répondre, nous proposons différentes méthodes de reconnaissance d’espèce basées sur la texture géométrique 3D des écorces.Ces différentes méthodes utilisent la séquence de traitement suivante : une étape de prétraitement, une étape de segmentation, une étape d’extraction des caractéristiques et une dernière étape de classification. Elles sont fondées sur les données 3D ou bien sur des images de profondeur extraites à partir des nuages de points 3D des troncs d’arbres en utilisant une surface de référence.Nous avons étudié et testé différentes approches de segmentation sur des images de profondeur représentant la texture géométrique de l'écorce. Ces approches posent des problèmes de sur-Segmentation et d'introduction de bruit. Pour cette raison, nous proposons une nouvelle approche de segmentation des nuages de points 3D : « Burst Wind Segmentation », inspirée des lignes de partage des eaux. Cette dernière réussit, dans la majorité des cas, à extraire des cicatrices caractéristiques qui sont ensuite comparées à un dictionnaire des cicatrices (« ScarBook ») pour discriminer les espèces d’arbres.Une grande variété de caractéristiques est extraite à partir des régions segmentées par les différentes méthodes proposées. Ces caractéristiques représentent le niveau de rugosité, la forme globale des régions segmentées, la saillance et la courbure du contour, la distribution des points de contour, la distribution de la forme selon différents angles,...Enfin, pour la classification des caractéristiques visuelles, les forêts aléatoires (Random Forest) de Leo Breiman et Adèle Cutler sont utilisées dans une approche à deux étapes : sélection des variables importantes, puis classification croisée avec les variables retenues, seulement.L’écorce de l’arbre change avec l'accroissement en diamètre ; nous avons donc étudié différents critères de variabilité naturelle et nous avons testé nos approches sur une base qui présente cette variabilité. Le taux de bonne classification dépasse 96% dans toutes les approches de segmentation proposées mais les meilleurs résultats sont atteints avec la nouvelle approche de segmentation « Burst Wind Segmentation » étant donné que cette approche réussit mieux à extraire les cicatrices, utilise un dictionnaire de cicatrices et a été évaluée sur une plus grande variété de caractéristiques de forme, de courbure, de saillance et de rugosité