评估Seek应用程序在针叶树识别方面的准确性：为未来的教育应用提供基准

《Natural Sciences Education》：Evaluating the accuracy of the Seek app for conifer identification: A baseline for future educational use

人工智能识别应用在针叶树物种识别中的准确性研究。测试了40种针叶树，平均识别率38.75%，常见物种及形态独特物种识别准确，稀有物种识别困难。多云天气最佳（43%）， sunny次之（37.5%）。结果显示Seek应用可作为户外植物教学工具，但需结合专家验证。（

　　随着科技的快速发展，人工智能在多个领域展现出巨大的潜力，尤其是在植物识别方面。近年来，移动应用程序，如基于人工智能的Seek by iNaturalist，已经成为教育和公民科学的重要工具。这类应用不仅提升了学习效率，还为学生提供了便捷的自然探索方式，特别是在户外教育中。然而，尽管其在识别某些常见植物方面表现良好，但其在识别某些较难识别的植物种类时仍存在局限性。本研究针对这一现象，对Seek by iNaturalist在识别针叶树（conifers）方面的准确性进行了测试，旨在评估其在教育领域的适用性。

针叶树是植物界中一个重要的类群，它们以其独特的形态和广泛的分布而著称。针叶树在温带和寒带森林中占据主导地位，同时也在城市绿化中广泛种植。它们全年保持绿色，这一特性使得它们成为植物学和环境科学教育的理想对象。然而，由于针叶树的形态特征在不同物种之间存在细微差别，如针叶的形状、松果的结构以及树皮的颜色，因此它们的物种级识别可能较为困难。本研究选择在捷克共和国奥洛穆茨市植物园中进行测试，因为该植物园不仅包含多种常见的针叶树种，还涵盖了稀有和非本地物种，从而能够全面评估Seek在不同情况下的识别能力。

测试过程中，研究团队对40种针叶树进行了识别实验，其中包括一些在捷克本地较为常见的种类，如挪威云杉（*Picea abies*）和欧洲落叶松（*Larix decidua*），以及一些在该地区较少见的物种，如日本水杉（*Metasequoia glyptostroboides*）。通过对比，研究人员发现Seek在识别常见物种时表现出较高的准确率，而在识别较为罕见或特征不明显的物种时则存在较大的困难。例如，尽管某些物种在形态上具有明显的特征，如挪威云杉和欧洲落叶松，它们在所有测试中都被正确识别。然而，像日本落叶松（*Larix kaempferi*）和山毛榉（*Pinus cembra*）等较难识别的物种，其识别率仅为0%。这表明，尽管Seek在识别植物方面具有一定的优势，但其准确率仍然受到物种特征复杂性的影响。

研究还探讨了不同光照条件对Seek识别能力的影响。实验中，研究人员在不同天气条件下进行了测试，包括晴天、多云、轻度多云和重度多云。结果显示，在多云天气下，物种识别的准确率最高，达到了43%。而在完全阴天的情况下，识别率最低，仅为20%。这可能是因为多云天气提供了更加均匀的光线，有助于捕捉植物的结构和颜色特征，而阴天则可能导致光线不足，影响识别效果。晴天虽然光线充足，但可能产生强烈的阴影和反光，使得某些特征难以被准确捕捉。这些发现为未来在户外教育中使用Seek提供了重要的参考，特别是在选择合适的识别环境时。

此外，研究还分析了针叶树的原产地对识别准确率的影响。结果显示，北美的针叶树种在Seek中的识别准确率最高，约为53.34%，而亚洲的针叶树种准确率最低，仅为28.34%。欧洲的针叶树种则处于中间位置，识别准确率为38.64%。这一现象可能与iNaturalist数据库的构建有关，因为该数据库主要基于北美地区的观察数据，这使得某些来自其他地区的植物种类识别难度增加。因此，在使用Seek进行植物识别时，识别的准确性可能会受到地理分布的影响。

尽管Seek在某些方面表现出色，但研究也指出其在教育应用中存在一定的局限性。首先，其物种识别的准确率相对较低，仅为38.75%，这在一定程度上限制了其在教学中的应用。其次，对于一些稀有或非本地物种，Seek的识别能力明显不足，这可能是因为这些物种在数据库中的代表性较低。此外，Seek的识别结果有时可能存在不确定性，需要用户进一步核实。因此，在教学过程中，教师需要提醒学生，虽然这些应用程序可以提供便捷的识别工具，但其结果并非总是准确，必须结合专业知识和实地观察进行验证。

为了弥补这些不足，研究建议在教学中结合其他资源，如专业网站、相关文献或植物专家。通过这种方式，学生可以在使用Seek等应用程序的基础上，进一步加深对植物形态特征的理解，提高识别能力。同时，研究也指出，尽管Seek在物种识别方面存在局限，但在识别属级分类时表现良好，准确率达到了92.5%。这表明，Seek在教学中仍具有一定的应用价值，特别是在帮助学生掌握植物分类的基本概念和技能方面。

综上所述，本研究对Seek by iNaturalist在识别针叶树方面的准确性进行了系统评估，发现其在识别常见物种时表现良好，但在识别较难识别的物种时存在明显不足。同时，光照条件和原产地对识别准确率也有显著影响。尽管如此，Seek仍然可以作为户外教育的一个辅助工具，特别是在帮助学生进行观察和分类练习时。然而，教师和学生应保持警惕，认识到应用程序的局限性，并在必要时进行人工校验，以确保识别结果的准确性。未来的研究可以进一步优化Seek的识别算法，扩大其数据库的覆盖范围，以提高其在识别稀有和非本地物种方面的性能。此外，结合其他教育工具和方法，可以更全面地提升学生的植物识别能力和科学素养。