Bitki Tanıma Uygulamaları Ne Kadar Doğru?

Öne çıkanlar

1. Yayımlanmış bir testte en iyi uygulama bile her sekiz bitkiden en az birini yanlış tanıdı.
2. Çiçekli fotoğraflar yalnızca yaprak fotoğraflarından daha doğru tanınır; gövde kabuğu daha da zordur.
3. Uygulamalar çoğu zaman cinsi doğru, tam türü yanlış bilir.
4. Fideler, çimen türü bitkiler ve düz kenarlı basit yapraklar en zor konular arasındadır.
5. Çocuğun ya da evcil hayvanın yediği bir bitkide uygulamaya değil, uzmana ya da zehir hattına güven.

Bitki tanıma uygulamaları gerçekte ne kadar doğru?

Bitki tanıma uygulamaları gerçekten işe yarayacak kadar doğrudur ama körü körüne güvenilecek kadar değil. Bugüne kadar yayımlanan bağımsız testlerin dürüst özeti budur ve bizimki dahil her uygulama için geçerlidir. Bu rehber, üniversite araştırmacılarının gerçekte neyi ölçtüğünü, aynı uygulamanın neden bir fotoğrafta haklı, ötekinde yanılabildiğini ve hangi uygulamayı kullanırsan kullan en iyi sonucu veren fotoğrafların nasıl çekileceğini anlatıyor. Yanlış bir cevabın önemli olduğu durumlara da değiniyor: zehirli bitkiler, çocuklar ve evcil hayvanlar. Aşağıdaki sayılar uygulama şirketlerinden değil, üniversite çalışmalarından geliyor.

Bağımsız testler ne buldu?

Üç üniversite çalışması tutarlı bir tablo çiziyor.

• İrlanda'da yabani bitkiler. Leeds Üniversitesi ve Galway Üniversitesi'nden araştırmacılar, PLOS ONE dergisinde yayımlanan çalışmalarında altı yaygın uygulamayı İrlanda'ya özgü 38 otsu bitkiyle denedi. En iyi uygulama bile yalnızca %80–88 doğruluğa ulaştı; sonuçlar türden türe belirgin biçimde değişti ve uygulamalar fotoğrafta çiçek olduğunda yalnızca yaprak olduğundan daha başarılıydı.
• New Jersey'de ağaçlar. Rutgers Üniversitesi'nden bir ekip, 55 yaygın ağaç türünün her birinden dört gövde kabuğu ve dört yaprak fotoğrafını altı popüler uygulamaya yükledi. Neredeyse her grupta yaprak fotoğrafları kabuk fotoğraflarından belirgin biçimde daha sık doğru tanındı; yapraklar arasında en zoru, loblu olmayan basit yapraklardı. Araştırmacılar uygulamaların ağaçları tür düzeyinde ancak sınırlı bir başarıyla tanıdığı, bu yüzden arazide tanımlamanın yerini değil, araçlardan birinin yerini tutması gerektiği sonucuna vardı.
• Michigan'da yıllık testler. Montana State Üniversitesi Extension, Michigan State Üniversitesi'nin kimliği bilinen bitkilerle her yıl yaptığı değerlendirmeleri özetler. Uygulamalar birçok durumda cinsi doğru, türü yanlış bildi; olgun bitkilerde fidelerden daha başarılıydı ve çimen türü bitkileri geniş yapraklılardan daha zor buldu.

Bu testlerin hiçbirinde ev bitkisi kullanılmadı; yani bu yüzdeleri deve tabanını (Monstera deliciosa) tanıma notu gibi okuma. Asıl aktarılabilen şey örüntüdür: uygulama, en ayırt edici kısımları fotoğraflanmış olgun bir bitkide en güvenilir, ayırt edici hiçbir şey göstermeyen bir bitkide en güvenilmezdir.

Aynı uygulama neden bir gün doğru, ertesi gün yanlış?

Doğruluk bir uygulamanın sabit bir notu değildir; fotoğrafa ve bitkiye bağlıdır. Tablo, çalışmaların bulgularını ve her etken için yapabileceklerini özetliyor.

NC State Extension pratik bir ölçü de veriyor: uygulama bir güven oranı gösteriyorsa ve bu yalnızca %60 civarındaysa, muhtemelen daha iyi bir fotoğrafa ya da bir insanın ikinci görüşüne ihtiyacın var. Aynı kaynak doğruluğun hem fotoğraf kalitesine hem de uygulamanın veritabanına bağlı olduğunu, yabani bitkiler üzerine kurulmuş bir uygulamanın özel bahçe çeşitlerinde zorlanabileceğini de not ediyor.

En doğru tanıma için bitki nasıl fotoğraflanır?

1. Kareyi tek bir bitkiyle doldur: iyi gün ışığında, sade bir arka planla, araya başka bitki girmeden.
2. Birkaç fotoğraf çek: bitkinin tamamı, tipik bir yaprağın yakın çekimi (üstü ve altı), gövde ve yaprakların gövdeye diziliş biçimi, varsa çiçek, tomurcuk ya da meyve.
3. Telefonu sabit tut ve odakla: önemli olan kısma netle. Net bir yaprak, bulanık bir bitkiden iyidir.
4. Cevabı bitkiyle karşılaştır: önerilen ismi güvenilir bir kaynaktaki fotoğraf ve tariflerle kıyasla. Montana State Extension Latince adla aramayı ve bitkinin gerçekten senin bölgende yetişip yetişmediğine bakmayı önerir.

Flori'de bir bitkiyi fotoğraftan tanıyabilir, ardından bakım profilini (ışık, sulama, nem, sıcaklık ve zehirlilik) açabilir ya da benzer türleri yan yana karşılaştırmak için bitki veritabanında isimle arama yapabilirsin. Bitki bilinmeyen değil de hastaysa, fotoğrafla teşhis farklı kareler ister; fotoğraftan bitki hastalığı nasıl teşhis edilir yazımıza bak.

Uygulamanın yetmediği durumlar

Raftaki bir eğrelti otuna yanlış isim vermek küçük bir sorundur. Birinin yediği bir bitkiye yanlış isim vermek ise değildir. Galway'li araştırmacılar riski açıkça soruyor: bir hayvan ya da küçük bir çocuk bitkinin bir parçasını yutmuş olabilirse, uygulamanın doğru bildiğinden ne kadar emin olabilirsin? NC State Extension de en iyi uygulamanın bile zehirli bir bitkiyi yenebilir bir bitkiyle karıştırabileceği uyarısını yapar.

• Evcil hayvanlar. Kedin ya da köpeğin bir bitkiyi çiğnediyse veterinerini ara, bitkiyi ya da bir parçasını yanında götür. Kediler için zehirli ev bitkileri ve kedi ve köpekler için güvenli bitkiler listelerimiz bir başlangıç noktasıdır, teşhis değildir.
• İnsanlar. Bir çocuk ya da yetişkin tanımadığı bir bitkiyi yediyse uygulamaya güvenmek yerine zehir hattını ara: Türkiye'de UZEM 114 (ABD'de 1-800-222-1222, Birleşik Krallık'ta NHS 111).
• Yabani yiyecekler. Bir uygulama isim verdi diye yabani bir bitkiyi ya da mantarı asla yeme. Mantarlar daha da zor bir konudur; mantar tanıma uygulamaları ne kadar güvenilir yazımıza bak.

Hem uygulamaları hem insanları şaşırtan benzer bitkiler

Bazı gruplar herkes için zordur, çünkü akraba türler birbirine çok benzer. Birçok sukulent ve kaktüs yalnızca küçük ayrıntılarda ayrılır; bu yüzden uygulama doğru cinsi yanlış türle verebilir. Sukulent çeşitleri ve isimleri rehberimiz hangi özelliklerin karşılaştırılacağını gösteriyor. Uygulama birbirine yakın iki üç öneri sunduğunda ilkini almak yerine hepsini oku ve onları ayıran ayrıntılara bak.

Gizlilik üzerine kısa bir not

NC State Extension bitki tanıma uygulamalarının gizlilik politikalarında da büyük farklar buldu: bazıları çok az veri toplarken, bazıları konum verisi topluyor ve yüklenen fotoğraflar üzerinde geniş haklar talep ediyor. Uygulamanın ayarlarına ve politikasına bak; gerekmiyorsa konum paylaşımını kapat.

Flori editör ekibi

Flori ekibi tarafından yazıldı ve doğrulandı. Her rehber RHS, üniversite yayım servisleri ve ASPCA gibi bahçecilik kaynaklarına dayanır; tavsiyeler değiştikçe güncellenir.

Genel bitki bakım bilgisidir. Her bitki farklıdır; değerli bir bitkide ya da hızla yayılan bir sorunda yerel bir fidanlığa veya bitki uzmanına danış.