Det finns mycket variation i våra skogar. Det märker jag när jag tittat bilderna på träden som tas när användaren mäter trädets diameter med appen Arboreal Skog.
För snart två år sedan lanserade vi automatisk identifiering av trädslag i appen Arboreal Skog. Vi hade tagit en massa bilder på träd i närheten av där jag bor. Sedan tränade vi en AI-modell för att känna igen Tall, Gran och Björk. När jag testade själv så fungerade det bra, men jag insåg att bilderna som togs inkluderade områden utanför stammen. Ett problem som då uppstår är att bakgrunden kan påverka vilket trädslag som AI:t identifierar. Förra hösten ändrade vi så att appen använder mindre av bakgrunden för att identifiera trädslaget.
I appen kan du aktivera ”Spara Bilder” – då sparas bilder och vi på Arboreal får tillgång till dessa bilder. I slutet av juni 2022 så laddade jag ner några tusen av dessa bilder på tallar, granar och björkar.
Exempel på trädbilder
Jag testade först och se hur den gamla AI-modellen lyckades med att identifiera 538 av dessa bilder. Det fungerade sämre än förväntat. Flera bilder som man borde ha blivit rätt blev fel.
Jag tränade därför upp en ny modell som blev bättre än den gamla. Jag använde bilder som ni användare har samlat in. Fortfarande är den inte perfekt, den har svårast att känna igen björkar med mycket blåslav och barkstruktur, se exemplet här nedanför. Den misslyckas ibland även med att känna igen granar, men tallar är den väldigt bra på att känna igen.
Exempel på björkar som är svåra att klassa
Det hela beror främst på att vi har relativt få bilder på björkar eftersom barrträd är mycket vanligare i våra skogar. När vi får fler björkar så kommer vi att träna modellen igen och få bättre resultat.
Testa gärna att aktivera funktionen att känna igen bilder automatiskt och berätta för oss hur den fungerar.
/ Johan Ekenstedt
