Artenerkennung

Artenerkennung bezeichnet den Prozess der Zuordnung biologischer Organismen zu eine Art anhand von Merkmalen oder Datenquellen. Traditionell basiert sie auf morphologischen Merkmalen und taxonomischen Bestimmungsschlüsseln, kann aber auch genetische Daten, Verhaltens‑ oder Akustiksignale sowie Bilder und Umweltinformationen einbeziehen. In der Informatik versteht man darunter oft die automatisierte Klassifikation von Bild- oder Audiodaten zu Arten mithilfe von maschinellem Lernen und Computer Vision.

Methoden der Artenerkennung reichen von klassischen taxonomischen Werkzeugen wie Bestimmungsschlüsseln und Feldführern bis zu modernen molekularen Ansätzen wie DNA-Barcoding (etwa COI bei Tieren, rbcL/matK bei Pflanzen) und multi-lokus-basierten Ansätzen. Bildbasierte Erkennung nutzt neuronale Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks, die auf großen Bildsammlungen trainiert werden. Auditive Erkennung wird etwa für Vogelstimmen oder Amphibienlaute eingesetzt. Multi‑modal arbeiten Ansätze oft mit yhd Daten aus Bildern, Genetik und Akustik.

Anwendungen finden sich in der Biodiversitätsüberwachung, im Schutzgebiets- und Naturschutzmanagement, in der ökologischen Forschung, Landwirtschaft (Schädlings- und Pflanzenerkennung), Lebensmittelkennzeichnung und forensischen Kontexten. Herausforderungen umfassen ungleich verteilte Daten, Klassenungleichheit, seltene oder stark ähnliche Arten, Fehlerquellen in Daten, taxonomische Revisionen sowie Fragen der Interpretierbarkeit und der Unsicherheit bei Vorhersagen. Ethik und Datenschutz spielen ebenfalls eine Rolle beim Einsatz von Erkennungstechnologien in der Umwelt.

Die Bewertung erfolgt typischerweise über Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score; bei genetischen oder multimodalen Ansätzen kommen weitere Metriken hinzu. Gängige Datensätze umfassen iNaturalist, GBIF-Bildsammlungen und BOLD-Datenbanken. Zukünftige Entwicklungen zielen auf integrative, multimodale Modelle, robuste Unsicherheitsabschätzungen und offene, reproduzierbare Methoden.