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俄罗斯最大的数字标本馆上线
发布日期:2018-06-27    来源:国家标本平台      点击次数:692

文章来源:EurekAlert!(The Global Source for Science News)

译文:NSII办公室

莫斯科大学植物标本馆的一位研究员在《Taxon》杂志上发表了他在莫斯科大学数字标本馆工作的成果。随着诺亚方舟项目实施三年以来,科学家整理了俄罗斯最大的生物多样性数据库并进行了数据挖掘,该数据库收集了来自世界不同地区的植物标本。目前,莫斯科大学数字植物标本馆已经面向公众开放,未来科学家们计划建设一个神经网络用来确定植物鉴定的准确性。此外,他们还打算创建一个俄罗斯植物名录分布数据库。

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Moscow Digital Herbarium网址首页(网址:https://plant.depo.msu.ru/

莫斯科大学标本馆的藏品已有一百万多份标本。三年来,大学的员工和志愿者和合作伙伴一起数字化了超过900000条记录(馆藏量的89%)。除了植物标本的照片外,数字植物标本馆还收集了来自原始标签的文字和收集植物位置的坐标。在数字化过程中,团队通过志愿者协助和计算机自动识别条形码的系统,帮助处理地理数据。例如,该系统可以通过将植物学家的名字与收集日期相匹配或通过标签中的分布地的描述来确定植物分组和采集地点。之后,确定各组的坐标并手动输入。

莫斯科大学标本馆的大部分标本来至俄罗斯(63.4万份),也有很多来自乌克兰和蒙古(分别为3万和2.7万份)。在亚洲中部至少采集了0.9份标本。重要的收藏源于马里、越南和朝鲜。

莫斯科大学数字标本馆标本信息对外完全开放。这些标本的图像具有CC-4许可,即如果提供对原始源的直接引用,则版权限制不适用于它们。扫描的植物和标签的文本可以通过多个搜索引擎访问。植物标本检索可以根据植物的特点、采集地点和其他标准进行筛选。

在进行数字化的同时,标本馆馆藏量而且还在不断增长。2016年,新增2.2万份标本,2017年新增1.9万份。大部分新标本来自东欧、亚洲、俄罗斯、中亚和高加索地区。

“2016年,我们收集了来自世界各地的16种新植物。通过机器学习技术和神经网络,我们能够计算植物识别的准确性。去年是一个转折点——至少有三篇基于扫描的植物识别机器文章发表。机器学习技术将基于已经存在和验证的腊叶标本图像的可用库。莫斯科大学植物标本馆是世界七大数字标本馆之一,它所包含的数据信息将对未来发展产生不可估量影响。”该论文的作者Alexey Seregin——MSU生物学系的高级研究员如是说。

This is an image of a specimen of Silene lasiantha from the herbarium collection..jpg

莫斯科大学标本馆中收集Silene lasiantha C. Koch的标本

该项目将推动俄罗斯植物志编写。这需要部分其他标本馆数据提供数据支持,以及部分尚未被数字化的数据。俄罗斯植物志将是俄罗斯所有植物种类的标准清单,它将是莫斯科大学数字标本馆近几年数字化标本的重要产出,是提倡俄罗斯植物多样性和濒危物种保护的重要的文件和科学支撑。

论文链接:http://dx.doi.org/10.12705/672.34

由于译者水平有限,如有错漏和不妥之处还请大家指正,nsii@ibcas.ac.cn。



原文地址:http://www.nsii.org.cn/2017/wikilet.php?w=GlobalNews_201802
[ 编辑/韩国霞 ]
2018/6/27 16:03:49
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