基于植物特征識別的APP設計初探

呂玫霞　李秀娟　劉詩怡　陳釗

【摘要】目前國內外有關植物識別、植物檢索方面的技術尚未完善，文章通過總結國內外有關植物檢索方面的優缺點，運用植物特征與植物檢索表相結合的方法，結合圖片信息的輔助，研發出基于植物模糊識別與名稱檢索的APP，有效實現植物學習，簡單檢索的功能；該APP可以為北京地區的廣大群眾提供簡便可行的植物檢索與識別服務，使得非植物學相關專業的人士以及游客能夠更方便、快捷、準確的識別植物，更好的學習植物知識。

【關鍵詞】植物識別 圖片輔助模糊識別 關鍵字匹配 植物信息檢索APP

一、研究背景

1.1國內外植物識別技術概述

植物識別是植物學研究基礎技術之一，在此前已有相關人士基于分形特征對植物進行相關的識別。傳統的植物識別主要通過人工采樣和對比，需要耗費大量的人力物力，效率低下，且無法在艱苦環境作業，也難以大面積實施。目前為止最主要的植物識別方法是基于計算機圖像的識別以及人工查閱植物檢索表根據特征進行識別。

借助計算機的圖像處理技術可以完成植物的外觀特征的分析，通過提取大量數據特征進行聚類分析獲得結果，在國內，黃得雙開發了農業生物特征識別系統一植物葉片識別系統（BSA-RSPL），他提出了一種基于圖像分析及數字形態特征的植物分類識別方法。同時，也有專業人士采用計算機模式識別方法，即在一定量度或觀測基礎上把待識模式劃分到各自的模式類中去，主要是利用計算機等裝置對物體、圖像、圖形、語音、字形等信息進行自動識別，即用計算機實現人的模式識別能力。但通過圖片識別植物的方法受到葉片狀態，葉子新鮮程度，葉片受損程度等多方面因素影響，另外根據算法的不同，采用計算機技術進行圖形研究的誤差，并不能可靠的識別植物種屬。

另外一種植物識別技術是通過手動翻閱查詢植物檢索表等書籍來進行植物識別，這也是最常見且使用最為廣泛的植物識別方式，檢索表的編制最早是根據法國人拉馬克（Lamarck，1744-1829）的二歧分類原則，將要編制的檢索表中需容納的所有植物，選用一對以上顯著不同的特征，分成兩類；然后又從每類中再找出相對的特征再區分為兩類；如此下去，直到所需要的分類單位（如科、屬、種等）出現。它一般是以花、果、葉等生殖器官特征為檢索依據，因其特征表現穩定，檢索結果準確可靠。該識別方式往往需要使用者積累一定的植物知識，有較高的植物識別認知能力，對檢索表查詢方式足夠熟練才可使用，而對于普通植物愛好者而言，對植物檢索知識的欠缺和攜帶書籍的不便給植物識別帶來了較大的困難。

目前電子的植物檢索表以及相關電子植物識別資源處于起步階段，植物特征的繁雜以及多樣性為未知植物的檢索和識別產生了很大困難，目前基于植物特征識別的方法還停留在手動書籍查閱識別，計算機圖像識別，以及大數據庫分類識別等方面，植物識別方面迫切需要一個簡單便捷的識別工具來替代現有植物識別方法。

1、移動平臺概述

采用安卓APP開發技術，以Eclipse為開發平臺，基于JAVA環境，開發出簡便易行，易于操作的植物模糊識別APP。安卓操作系統具有完全的開放性以及系統可移植性，安卓的JAVA程序運行環境，它的可靠性和安全性都較好，它可以保證編譯器能夠發現方法并調用錯誤、杜絕了內存的非法訪問；在JRE之上運行Eclipse，然后在Eclipse中安裝一個名為ADT的安卓開發工具插件，接著就可以使用SDK進行安卓應用開發了。

我們使用安卓自帶的SQlite數據庫進行數據的存儲，將植物劃分為大類，每類建立一個數據庫表，每種植物對應一

因此，臨床開展肝臟抗病毒感染，需重點視患者的年齡及病程的增加而可作為判斷患者肝臟炎癥水平的重要指標。對臨床放棄行肝臟穿刺患者可將其ALT、年齡（P<0.05）作為抗病毒治療的依據，進而判斷患者的炎癥與肝纖維化程度。條數據庫表的記錄，同時外鍵ID號關聯植物檢索信息表，提供各個部位的圖片，并用字母加數字來代表每個植物特征，當人工選擇出該植物部分特征時，APP顯示與這些特征符合的整體或局部圖片，使用者通過視覺分析選擇出自己所看到的植物。該方法實現了部分緩存，減少了網絡的流通量，在整體數據存儲布局中，將主要園林植物所有特征按照檢索表樹狀結構存儲在本地數據庫中，將查詢后返回的結果記錄條目通過交互系統結構與網上在線數據庫或本地數據信息進行比對，返回記錄條目所代表的植物基本信息。使用的SQlite數據庫是一種嵌入式數據庫，嵌入式數據庫無須獨立運行的數據庫引擎，它是由程序直接調用相應的API去實現對數據的存取操作。

2、基于植物特征識別的APP客戶端開發的意義

經人們研究發現，在任何時間，植物特征之間的差異性使植物成為更獨立的個體，這使得根據植物特征進行植物的識別成為了可能，將植物特征字符串化優勢在于可以有效克服信息的冗余性，數據庫應用技術可以對植物特征進行查詢和選擇，結合相應的數據庫查找和字符串匹配算法，進行植物特征的查詢和分類，字符串匹配算法對性能要求較高，植物特征在小樣本情況下，通過不同字符進行組合，實現有序的字符串，采用精確，多模式字符串匹配進行研究，使用通俗易懂的字符串來概括植物的特征，用計算機執行字符串匹配功能來代替繁瑣的植物檢索表查詢，該方法在植物識別領域上做出了一個跨越式的進步。同時將植物種類按照樹形結構排列，運用數據結構中樹的查找算法，并結合圖片輔助更直觀更清楚地觀察植物的器官和特征，從而完成對未知植物的識別。

二、北京市園林植物志APP項目概述

2.1 APP概述

本項目旨在開發一種通過選擇植物外在特征進行植物識別的手機移動應用軟件，從而使非專業者能夠更加簡單的認識身邊植物，最終通過APP呈現出來的、為本地植物建立系統的查詢網絡。當使用者想要獲取陌生植物的基本信息時，通過進入該特征識別app界面，并選擇其植物特征，通過專業、非專業（植物分類）物種型態描述術語，來確定身邊的未知植物，對相應植物有詳細介紹，如葉片形狀，齒紋等，通過多步驟選擇特征最終識別出該植物。使軟件篩選出符合要求的植物并顯示各自圖片，通過比較圖片，讓使用者得知自己看到的植物的基本信息。并設計易用友好的APP及其UI，使得該app兼容于各種類型移動終端。建立本地植物的數據庫，鑒于植物具有地區性，我們將以北京地區植物為先例，日后進一步擴大到華北、華東，直至全國。

一方面，這個軟件可以為學習植物的廣大學生提供一個認知身邊植物的良好平臺；另一方面，隨著構建“美麗中國”的提出，國家更加重視園林建設，人民的生活與園林植物的距離也越來越小，對植物的認知有一定的需求，此移動軟件可以隨時隨地讓人們了解自己身邊的植物。

2.2研究對象

APP所選的植物，主要有常綠喬木，落葉喬木，常綠灌木，落葉灌木以及落葉藤本等五類。這是根據北京市主要園林植物識別手冊進行篩選分類的，從其中篩選出較為常見和特征明顯的大致30種植物作為樣本，對花期，果期等進行詳細總結。根據其在北京地區的常見程度及特征識別難易，我們選取了北京地區公園，校園，及開放空間等園林綠化最常用的植物，如：白皮松，銀杏，懸鈴木，國槐，榆葉梅，連翹，棣棠等。

2.3分類依據

APP所選的植物擁有2～3處明顯特征，便于檢索，使得檢索的正確性得到提高（這是植物檢索最基本的一步，其他較難分辨樹種，我們將在后期將其完善）。并根據從整體到局部，從大類到小類的方法進行劃分。整理出樹冠，樹干樹皮，樹枝，葉，花，果實等方面的特征，再逐一細分；其中以葉片特征最為繁雜，葉片特征主要分為葉片著生方式、葉片形狀、葉脈、葉色、葉基、葉柄、氣孔帶和氣孔線、葉枕、葉厚，葉硬度、橫斷面、葉子長度、葉子粗細度、幾針幾束、葉緣、葉端、葉背、葉表、質地等分類。將植物的特征詳細的分類并按照一定的數據結構填充到數據庫中，并對植物的特殊特征加以標，注這些特征可以唯一確定一種植物，這使得數據庫冗余性大大降低。植物特征的整理是和實地的考察檢驗相結合，通過對實地植物特征的拍照與觀察，查閱相關資料，根據表現穩定，性狀明顯的特征進行整理，有效提高了識別結果的可信度。

三、北京市園林植物志APP客戶端設計方案

3.1需求分析

APP主要面向園林，林學，植物學專業的同學以及其他對植物認知有興趣的人群，滿足他們對植物認知搜索識別方面的需求。

3.2信息架構

APP的基本架構是數據層，業務層以及表現層。數據層數據以SQLite錄入，匯集喬木，灌木，藤本表；同時錄入每種植物所對應的特征和局部或整體圖片。業務層采用簡單SQL語句查詢每條植物記錄，并輸出。表現層顯示查詢出的植物部分或整體圖片，供使用者篩選。

APP的主要功能為植物檢索，植物識別，用戶管理這三個主要功能，植物檢索是根據植物中文名或拉丁文名檢索植物相關信息并顯示；植物識別依據用戶所選擇的特征與圖片觀察相結合方法辨識一種未知植物；用戶管理功能主要顯示用戶瀏覽記錄，所掌握的植物信息以及相關科普網站推薦。

2.最終效果演示

（圖6—10）

四、前景及發展

在信息化的潮流之下，快速便捷的識別植物已經取代了過去傳統的手工識別。北京市園林植物志APP旨在為廣大群眾更好的學習植物知識，更方便快捷的識別植物提供了巨大的幫助。實現了由繁瑣的傳統植物檢索模式轉變為簡便迅捷的植物檢索模式的巨大進步。在同學們學習和生活中提供了很大的便捷，預計未來會更完善，更有效的促進智能化識別的發展。