Flora Incognita - Halbautomatische Bestimmung der Pflanzenarten Thüringens mit dem Smartphone - UN-Dekade Biologische Vielfalt
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Landschaftspflege und Naturschutz in Thüringen 53 (3) 2016: 121–125 121
JANA WÄLDCHEN, ANGELIKA THUILLE, MARCO SEELAND, MICHAEL RZANNY, ERNST-DETLEF SCHULZE,
DAVID BOHO, NEDAL ALAQRAA, MARTIN HOFMANN & PATRICK MÄDER
Flora Incognita –
Halbautomatische Bestimmung der
Pflanzenarten Thüringens mit dem Smartphone
Zusammenfassung Abstract
Flora Incognita – Semi-automatic Plant Species Identi-
fication with Mobile Devices
Artenkenntnis ist eine grundlegende Voraussetzung für den Schutz Species knowledge is essential for protecting biodiversity. People
von Biodiversität. Menschen sind eher bereit, Pflanzen und Tiere are more willing to protect plants and animals that they personal-
zu schützen, wenn sie diese aus eigener Erfahrung kennen und ly experienced before. The identification of plants by conventional
wertschätzen. Die Bestimmung von Pflanzen mit herkömmlichen keys is very complex, time consuming, and due to the use of spe-
Bestimmungsbüchern gestaltet sich für den Laien sehr komplex, cific terms frustrating for non-experts. This creates a hard to over-
zeitintensiv und durch die Verwendung zahlreicher Fachtermini oft come hurdle for novices interested in acquiring species knowledge.
schwierig. Dadurch entsteht eine große Hürde für Interessierte, Modern communication techniques are a continuous companion
welche sich Artenkenntnisse aneignen möchten. Bildbände haben in today’s life and provide an opportunity to simplify conventional
einen Teil dieser Lücke erfolgreich gefüllt, sie sind aber meist im Frei- identification methods. The goal of our “Flora Incognita” project
land oder auf einem Sonntagspaziergang nicht verfügbar. Im Ge- is developing a method for semi-automatic plant identification via
gensatz dazu sind digitale Kommunikationstechniken Teil unseres mobile devices. The process will lead a user through an interactive
Alltags geworden und bieten die Möglichkeit, herkömmliche Be- series of identification steps. Part of these steps will utilise image
stimmungsmethoden zu vereinfachen. Im Rahmen des Forschungs- recognition techniques to identify plant traits. An accompanying
projektes „Flora Incognita“ soll ein Verfahren zur teilautomatischen web-based platform will allow ambitious interested users to con-
Pflanzenbestimmung mittels mobiler Endgeräte entwickelt werden. tribute in our project.
Das Verfahren wird den Nutzer durch eine interaktive Folge von Er-
kennungsschritten zur gesuchten Art führen. Dabei wird ein Teil der
Bestimmungsmerkmale automatisch durch Bilderkennung erfasst,
Umwelt- und Standortfaktoren in die Erkennung einbezogen und
der Nutzer gebeten, abhängig von der konkreten Situation, zusätz-
liche Fragen zu beantworten oder Bildteile zu markieren. Die Erken-
nungssoftware auf Basis einer internetbasierten Plattform erlaubt
den Informations- und Erfahrungsaustausch zwischen Nutzern und
regt ambitionierte Interessierte zur Mitarbeit am Projekt an.
Key words
Plant identification, smartphone, app, Flora Incognita, image recognition
EINLEITUNG Artenkenntnisse in unserer Gesellschaft sogenannte „plant blindness“ in unse-
und dass sogar bei Biologen die Arten- rer Gesellschaft. Pflanzen bilden für das
Die Vereinten Nationen haben die Jahre kenntnis abnimmt. Wie viele Menschen ungeübte Auge eine anonyme grüne
2011 bis 2020 zur Dekade für die biolo- können einzelne Arten sicher anspre- Masse ohne Individualität, selbst eine
gische Vielfalt erklärt. Durch diese Maß- chen und ihr Vorkommen in einen öko- Blumenwiese wird von vielen Menschen
nahme soll die Bedeutung der Biodiver- logischen Zusammenhang stellen? Un- nur als „Gras“ wahrgenommen (JÄKEL &
sität für unser Leben ins Bewusstsein der tersuchungen zeigen, dass Schülerinnen SCHAER 2004). Dieses Bild deckt sich mit
Weltöffentlichkeit rücken. Hintergrund und Schüler nur wenige Pflanzen- und Beobachtungen von Wissenschaftlern,
ist eine zunehmende Gefährdung der Tierarten kennen. Nach Umfragen an die feststellen, dass auch viele Studen-
Biodiversität in nahezu allen Ländern bayerischen Schulen kennt der Durch- ten nur über mangelhafte Artenkennt-
der Erde (PIMM et al. 2014), die im We- schnittsschüler lediglich 4,2 von 12 Vo- nisse verfügen. Diese Entwicklung ist für
sentlichen, direkt oder indirekt, durch gelarten (ZAHNER et al. 2007) und 3,7 von Naturschutz und Landnutzung prekär.
Menschen verursacht wird (MURPHY & 12 Baumarten (DACHS et al. 2009). Beson- Denn mit schwindenden Kenntnissen
ROMANUK 2014). ders defizitär ist die Formenkenntnis der über Tiere, Pflanzen und ökologische
heimischen Wildkräuter (JÄKEL & SCHAER Zusammenhänge nimmt auch die Be-
Naturschutzverbände und Wissenschaft- 2004; HESSE 2002). WANDERSEE & SCHUSTER reitschaft in der Bevölkerung ab, sich für
ler beklagen zunehmend mangelnde (1998) kritisieren schon seit 1998 eine Naturschutz- und Umweltschutzbelange
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einzusetzen (LINDEMANN-MATTHIES 2005, intuitives Bedienkonzept und ihr Funk- aber auch die optische Gestaltung der
2002). Wie soll man für den Schutz der tionsumfang lässt sich durch zusätzliche Anwendung variiert werden. Ein au-
Vielfalt von Arten werben, wenn diese Anwendungen (Applications – Apps) er- tomatisches Kartiersystem übermittelt
Vielfalt der Bevölkerung praktisch nicht weitern. Während 2010 weltweit noch zweifelsfrei identifizierte Individuen mit
bekannt ist? rund 300 Millionen Smartphones ver- ihrem Standort zur weiteren Nutzung
kauft wurden, waren es im Jahr 2015 an zentrale Datenbanken von Natur-
Schwindende Artenkenntnisse sind bereits mehr als 1,4 Milliarden Geräte schutzbehörden und Forschungsein-
nicht nur allgemein in der Bevölkerung (International Data Corporation 2016 richtungen. Nutzern, Behörden und
zu beobachten. FROBEL & SCHLUMPRECHT www.idc.com). Diese technischen Ent- Wissenschaftlern steht dann eine offe-
(2014) halten in ihrem Gutachten „Ero- wicklungen beeinflussen bereits in vielen ne Plattform zur Verfügung, mit deren
sion der Artenkenner“ fest, dass sich Lebensbereichen unsere Art zu Lernen Hilfe sie in einer an soziale Netzwerke
auch innerhalb des ehrenamtlichen und sich Wissen anzueignen und bieten angelehnten Umgebung Wissen teilen
Engagements für Natur- und Umwelt- auch eine Möglichkeit zur Förderung der und Artenkataloge erweitern können.
schutz – traditionell getragen von Men- Artenkenntnis. Die Entwicklung neuer Wissenschaftler bekommen die Mög-
schen die sich durch besondere Tier- und Kommunikationstechniken und deren lichkeit, weitere innovative Ansätze in
Pflanzenkenntnis auszeichnen („Arten- ständige Verfügbarkeit machen es mög- den Bestimmungsprozess und die Nut-
kenner“) – eine tiefgreifende Änderung lich, herkömmliche Bestimmungsmetho- zerplattform zu integrieren. Gleichzeitig
vollzieht. Eine strukturierte Befragung den zu revolutionieren. Artbestimmun- können sie die in der zentralen Daten-
von 70 Sachverständigen, welche selbst gen mit Hilfe von Bestimmungsbüchern bank erfassten Informationen nutzen,
im Bereich der Beschaffung von Grund- sind komplex, zeitintensiv und damit für um beispielsweise die Variation von Ar-
lagen für den Naturschutz tätig sind, Laien oft schwierig. Dadurch entsteht ten und ihrer Merkmale wissenschaftlich
ergab einen deutlichen Rückgang der eine große Hürde für Interessierte, die auszuwerten. Eine weitergehende Nut-
Artenkenner im jeweiligen persönlichen sich Artenkenntnisse aneignen möch- zung der zentralen Datenbank besteht
Umfeld praktisch aller Befragten um ten, obgleich Bildbände einen Teil dieser zum Beispiel in der Dokumentation von
21% in den letzten 20 Jahren. Dies zeigt Lücke gefüllt haben. Bücher sind aber Arten und der Veränderung derer Be-
eindeutig ein generelles Problem, das für im Freiland nicht immer verfügbar. Ar- stände über die Zeit.
die Zukunft des Naturschutzes höchste tenbestimmung kann vereinfacht und
Relevanz hat, insbesondere weil nur damit einer breiten Öffentlichkeit zu-
8% der derzeitigen Artenkenner unter gänglich gemacht werden, indem mo- KONZEPT
30 Jahre alt und viele über 60-Jährige bile Endgeräte den Nutzer unterstützen.
noch aktiv sind. In den kommenden Jah- Ein umfassendes Vor- und Fachwissen Abbildung 1 zeigt den schematischen
ren ist kein nennenswerter Nachwuchs ist für diese Art der Bestimmung nicht Ablauf des Bestimmungsverfahrens.
zu erwarten. Daher ist für die nächsten nötig, sodass ein größerer Personenkreis Der sich im Rahmen des Projektes ent-
zehn bis zwanzig Jahre von einem Rück- damit angesprochen werden kann. Eine wickelnde Prozess zur Pflanzenbestim-
gang der Anzahl von Artenkennern aus- teilautomatische Bestimmungshilfe soll mung wird teilautomatisiert sein, da er
zugehen (FROBEL & SCHLUMPRECHT 2014). dazu beitragen, dass Menschen sich ak- automatische, halbautomatische und
Planungsbüros, Umweltverbände und tiv für die Natur interessieren, mehr Na- manuelle Merkmalsbestimmung in ei-
Naturschutzbehörden beklagen bereits turverständnis entwickeln und sich für nem inkrementellen Prozess verknüpft.
heute den zunehmenden Rückgang an den Erhalt der Biodiversität einsetzen. Es kommen, soweit wie möglich, au-
entsprechend ausgebildeten Hochschul- tomatische Techniken (u. a. Bilderken-
absolventen, gerade in einer Zeit, in wel- nung, Standortabfragen) zum Einsatz,
cher der Bedarf an gut ausgebildeten ZIELSETZUNG ergänzt durch Interaktionen mit dem
Artenkennern steigt, da die nationalen Benutzer. Ein weiterer Schwerpunkt
und internationalen Biodiversitätsstra- Das Ziel des „Flora Incognita“-Projekts liegt auf der Nutzung von Merkmalsab-
tegien einen Aufschwung erfahren. Mit besteht in der Entwicklung eines interak- hängigkeiten. Das bedeutet, dass be-
dem Fehlen solider Artenkenntnis tritt tiven Verfahrens zur teilautomatischen reits erkannte Merkmale und deren
die Bedeutung des Arten- und Biotop- Bestimmung der wildwachsenden Blü- Ausprägungen im Erkennungsprozess
schutzes in der Bevölkerung und in der tenpflanzen Thüringens. Die Benutzer- helfen, genauere Erwartungswerte für
Politik vermehrt in den Hintergrund. freundlichkeit soll dabei im Vordergrund weitere zu erkennende Merkmale zu
stehen. Die Basis hierfür bildet eine an prognostizieren. Nach der erfolgreichen
Gleichzeitig steigt in der gesamten Be- rechentechnische Möglichkeiten ange- Bestimmung erhält der Nutzer Informa-
völkerung und insbesondere bei Kindern passte Merkmalsdatenbank. Die Vorteile tionen zur bestimmten Art.
und Jugendlichen das Interesse für digi- automatischer Bilderkennung kombi-
tale Medien. Diese sind aus dem Leben niert mit Nutzerinteraktionen erhöhen Technisch wird die Umsetzung des Ver-
der meisten Menschen nicht mehr weg- die Genauigkeit des Bestimmungspro- fahrens aus zwei verteilten Applikati-
zudenken. Seit der Einführung des Apple zesses. Dieser Prozess wird didaktisch onen bestehen, einer Software für das
iPhone® im Jahr 2007 sind Smartphones auf das Vorwissen und das Interesse mobile Endgerät (App) und in Form von
für eine breite Masse von Anwendern des Nutzers (z. B. Schüler, Laie, Experte) internetbasierten Diensten (s. Abb. 1).
ständiger Begleiter und unverzichtbares abgestimmt. Dazu kann beispielsweise Ziel ist es, auf dem mobilen Endgerät
Hilfsmittel geworden. Sie besitzen ein die Schwierigkeit ergänzender Fragen, nur eine Erfassung und grobe FilterungJANA WÄLDCHEN et al.: Flora Incognita 123
Flora Incognita Server Datenbank
über Arten und deren Merkmale (3) Abfrage zusätzlicher Datenbanken
entsprechend der Umgebungsdaten
Gerät ist drahtlos (2) Übertragung des aufgenommenen
mit dem Internet Bildes und zusätzlicher Um-
gebungsfaktoren (z. B. Position, Externe Datenbanken
verbunden
Richtung, Datum, Nutzertyp) (z. B. Landnutzungskarten,
Habitatkarten, geologische
Karten, phenologische
Daten)
(4) [Iterativ] Berechnung des nächsten zu erfassenden
Merkmals. Der Nutzer wird aufgefordert Merkmals-
fragen zu beantworten oder weitere Detailaufnahmen (6) [Pflanze bestimmt]
der Pflanze zu machen (z. B. Blüte im Bild markieren, Blatt Erfassung interessanter Merk-
fotografieren oder Dornen am Stengel erkennen). malsausprägung in
Erkennungsstand und neue Anfrage an das Gerät wissenschaftlichen Daten-
banken, Kartierung der Art
(1) Erstellen einer initialen Nutzer mit mobilem (5) [Pflanze bestimmt] für Naturschutzbehörden
Aufnahme der Pflanze Endgerät und Projekt- Artspezifische Informationen
mit Unterstützung der software werden an das Gerät geschickt Datenbanken der
wissenschaftliche
Software Naturschutzbehörden
Datenbanken
Abb. 1: Schematischer Ablauf des Bestimmungsverfahrens. (Illustration: J. WÄLDCHEN & P. MÄDER)
Die Zeichnungen der Pflanzen wurden von der zur Nutzung freien Internetseite www.clker.com/clipart-26684.html entnommen.
der Daten vorzunehmen; die eigentliche und Abbildungen den Erkennungspro- male durch Bildanalysen automatisch zu
Analyse und Bestimmung wird durch ei- zess (s. Abb. 2). Jedes Merkmal erhielt erkennen.
nen zentralen internetbasierten Dienst einen vorläufigen Schwierigkeitsgrad
(Cloud-Service) erfolgen. Vorteile dieser zugeordnet. Der dadurch gesteuerte Be- Automatische Bestimmung
Realisierung sind die höhere Rechen- stimmungsprozess stellt zu Beginn die via Bilderkennung
leistung der Server, verglichen mit den am einfachsten eingestuften Fragen. Im In der Vegetationsperiode 2015 erfolg-
begrenzten Fähigkeiten der mobilen weiteren Verlauf des Projekts sollen die te eine erste Feldstudie im Rahmen des
Geräte, und die Möglichkeit, das System vergebenen Schwierigkeitsstufen durch Projektes. Dabei wurden je 25 Individuen
selbstlernend auszulegen, da die Roh- empirische Studien bestätigt bzw. gege- von 32 Trocken- und Halbtrockenrasen-
daten zentral erfasst werden. Zusätzlich benenfalls korrigiert werden. Des Weite- arten mit einem handelsüblichen Smart-
in den Erkennungsprozess einbezogene ren besteht die Möglichkeit, eine Art auf phone in einer standardisierten Aufnah-
Datenbanken erlauben aufgrund des verschiedenen Wegen richtig zu bestim- meprozedur und unter verschiedenen
Umfangs und / oder der Form der Lizen- men. Wenn zum Beispiel zur Frage nach Lichtbedingungen, verschiedenen Hin-
zierung keine Installation auf dem mobi- einem bestimmten Merkmal mehrere tergründen und mit einer Farb- und Län-
len Gerät (z. B. geologisches Kartenma- Antworten denkbar sind, wird die Pflan- genkalibrierung fotografiert. Neben der
terial, Landnutzungskarten). ze über mehrere Wege verschlüsselt, um Gesamtansicht ergänzten Detailaufnah-
„Sackgassen“ im Bestimmungsprozess men der Blattunter- und -oberseite so-
zu vermeiden. Außerdem erlaubt dem wie der Blüte senkrecht und parallel zur
STAND DER UMSETZUNG Nutzer eine „Ich weiß nicht – Funktion“ Blütenstandsachse die Datenbasis. Diese
bestimmte Merkmale zu überspringen. Bilddaten dienen dazu, die Bilderken-
Merkmalsdatenbank und Abbildung 2 illustriert den manuellen nungstechniken zu trainieren und deren
manueller Bestimmungsprozess Bestimmungsprozess am Beispiel des Leistungsfähigkeit und Erkennungsrate
In einem ersten Schritt wurden für ca. Ausdauernden Gänseblümchens Bellis zu untersuchen.Abbildung 3 zeigt die
400 Blütenpflanzen je 25 Merkmale in perennis basierend auf der aktuellen prinzipielle Methodik zur Bilderken-
einer Datenbank abgelegt. Diese bildet Merkmalsdatenbank. Bei der Frage zur nung. Während dichotome Schlüssel
die Grundlage für den manuellen An- Blattform sind zwei Antworten möglich. und die menschliche Wahrnehmung auf
teil am Bestimmungsprozess. Zunächst Wird die Frage nach der Blattform mit: der Identifikation der jeweils relevanten
wurden dabei besonders verbreitete „spatelförmig“ beantwortet, folgt die Pflanzenteile (z. B. Kronblatt) und der Er-
und häufige und / oder auffällige Arten Frage nach der Struktur des Blattrandes fassung der abgefragten Attribute (z. B.
ausgewählt, die auch das Interesse von (die korrekte Antwort lautet „ganzran- „spitz zulaufend“) beruhen, werden in
Nicht-Botanikern wecken. dig“) und das Ende des Bestimmungs- der Bilderkennung anhand mathemati-
prozesses ist erreicht. Wählt der Nutzer scher Definitionen und Regeln eindeutig
Die erfassten Merkmale beziehen sich bei der Blattform dagegen „verkehrt definierte Bildregionen erfasst. Solche
sowohl auf den Spross und die Laub- eiförmig“, adressiert die letzte Frage die Bildregionen umfassen homogene und
blätter (Blattstellung, Blattform etc.) als Blütenfarbe. Unabhängig von der ge- von ihrer jeweiligen Umgebung abge-
auch auf die Blüte (Art des Blütenstands, wählten Antwort in der Frage zur Blatt- grenzte Bereiche, d. h. Punkte im Bild,
Anzahl der Kronblätter etc.). Die Aus- form liefert der Bestimmungsprozess die die sich aufgrund starker Änderungen
wahl erfolgte so, dass sie auch Nutzer korrekte Art. von ihrer Umgebung unterscheiden.
mit geringem oder keinem botanischen Die visuelle Information einer solchen
Vorwissen erkennen. Neben einer kur- Neben der Optimierung des beschriebe- Umgebung wird in eine mathematisch
zen Beschreibung der zu erfassenden nen Prozesses ist ein Hauptziel des Pro- vergleichbare Form gebracht, einen so-
Merkmale unterstützen Piktogramme jektes, möglichst viele geeignete Merk- genannten Deskriptor, der möglichst124 Landschaftspflege und Naturschutz in Thüringen 53 (3) 2016: 121–125
und Textur von Pflanzenteilen beschrei-
ben, die besten Erkennungsergebnisse
Blütenstand liefert. So können die bisher erfassten
32 Pflanzenarten mit einer Genauigkeit
langge- unregel- von 94% anhand einer Aufnahme ihrer
einzeln schirmartig kugelig streckt mäßig
Blüte aus der Vogelperspektive automa-
tisch bestimmt werden. Die verbleiben-
den 6% sind fehlerhafte Erkennungen
von visuell sehr ähnlichen Arten, wie
Blattstellung sie in Abbildung 4 dargestellt sind. Mo-
tivierend für den weiteren Einsatz von
Bilderkennungstechniken ist die Tatsa-
wechselständig gegenständig quirlständig grundständig
che, dass die Hinzunahme einer weite-
ren Perspektive, nämlich der Blüte aus
der Seitenansicht, eine Verbesserung
Anzahl Kronblätter der Bilderkennungsrate auf aktuell etwa
99% erlaubt. Die Evaluierung der Tech-
3 4 5 6 >6 niken hat außerdem gezeigt, dass für
jede Pflanzenart und Perspektive etwa
20 Aufnahmen benötigt werden, um ein
ausreichendes Training der Technologie
Blattgliederung zu ermöglichen. Generell gilt: je mehr
Bilder zur Verfügung stehen, umso bes-
Blätter einfach Blätter zusammengesetzt ser ist die automatische Bestimmung.
IHRE UNTERSTÜTZUNG FÜR
Blattform UNSER PROJEKT (CITIZEN SCIENCE)
schuppen- spatel- verkehrt
herzförmig förmig förmig dreilappig eiförmig In der Vegetationsperiode 2017 ist eine
umfangreiche Studie zur Beschaffung
des nötigen Bildmaterials zum Training
unserer Bilderkennungstechnologie ge-
Blattrand plant. Dabei bitten wir erstmalig, neben
den Botanikern und ehrenamtlichen
ganzrandig gekerbt gesägt gezähnt
Kartierern der TLUG, auch interessier-
te Enthusiasten um Unterstützung. Mit
der leicht zu bedienenden App können
Blütenfarbe in kürzester Zeit Pflanzen und Pflanzen-
gelb weiß blau/violett/purpurn teile fotografiert und die Bilder auf den
Projektserver hochgeladen werden. Die-
Abb. 2: Darstellung des manuellen Bestimmungsprozesses mit Hilfe von Piktogrammen am se App ist keine Bestimmungsanwen-
Beispiel des Ausdauernden Gänseblümchens Bellis perennis. dung, sondern dient dazu, eine große
(Illustrationen: A. THUILLE & J. WÄLDCHEN)
Bilddatenbank für das Forschungspro-
jekt aufzubauen. Diese Bilder werden
unabhängig von den Aufnahmebedin- abdruck, der die visuelle Erscheinung der für die Entwicklung und das Training der
gungen des Bildes (z. B. Skala, Belich- fotografierten Pflanzenteile beschreibt Bilderkennungstechnologien verwendet
tungsverhältnisse, leichte Änderungen und die Bilderkennung ermöglicht. Es und sind ein wichtiger Bestandteil für
in der Perspektive) ist. Die Gesamtheit hat sich gezeigt, dass eine Kombination die Entwicklung einer halbautomati-
solcher Deskriptoren ist eine Art Finger- von Deskriptoren, welche Form, Farbe schen Pflanzenbestimmungs-App. Wir
Abb. 3: Schematische Darstellung der Bilderkennungsmethodik. (Aufn. M. RZANNY, Illustration: M. SEELAND)JANA WÄLDCHEN et al.: Flora Incognita 125
freuen uns auf eine breite Unterstüt- Lotus corniculatus Scabiosa columbaria Teucrium chamaedrys
zung aus der Bevölkerung. Werden Sie
Teil unseres Forschungsteams! Fotogra-
fieren Sie während Spaziergängen und
Wanderungen interessante Blütenpflan-
zen für uns. Diese App ist verfügbar für
alle verbreiteten Mobiltelefone (iOS, An-
droid). Den Link zur Installation finden
Sie auf unserer Projektwebseite www.
floraincognita.de. Hier halten wir Sie
auch immer auf dem aktuellen Stand
der Entwicklung.
Hippocrepis comosa Knautia arvensis Prunella grandiflora
DANK
„Flora Incognita“ ist ein Verbundprojekt,
welches gemeinsam vom Bundesministe-
rium für Bildung und Forschung (BMBF),
dem Bundesministerium für Umwelt,
Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit
(BMUB), dem Bundesamt für Natur-
schutz (BfN) sowie von der Stiftung Na-
turschutz Thüringen nach der Richtlinie Abb. 4: Beispiele von sehr ähnlichen Arten, die zu einer fehlerhaften Erkennung führen können.
zur Förderung von Forschungsvorhaben (Aufn. M. RZANNY)
zur Umsetzung der Nationalen Strategie Auftr. BUND Naturschutz in Bayern e. V., ZAHNER, V., S. BLASCHKE, P. FEHR, S. HERLEIN,
zur biologischen Vielfalt gefördert wird. Nürnberg K. KRAUSE, B. LANG & C. SCHWAB (2007): Vo-
Die Verbundpartner sind die Technische HESSE, M. (2002): Eine neue Methode zur gelarten-Kenntnis von Schülern in Bayern.
Universität in Ilmenau sowie das Max- Überprüfung von Artenkenntnissen bei – Vogelwelt 128: 203–214
Planck-Institut für Biogeochemie in Jena. Schülern. Frühblüher: Benennen - Selbst-
Des Weiteren besteht eine wissenschaft- einschätzen - Wiedererkennen. – Zeit- Dr. Jana Wäldchen
liche Zusammenarbeit mit der Thüringer schrift für Didaktik der Naturwissenschaf- Dr. Angelika Thuille
Landesanstalt für Umwelt und Geologie ten 8 (8): 53–66 Dr. Michael Rzanny
Prof. Dr. Ernst-Detlef Schulze
(Dr. WERNER WESTHUS), der Arbeitsgruppe International Data Corporation (2016): [abgerufen am 03.04.2016] Max-Planck-Institut für Biogeochemie
TINE RÖMERMANN) am Institut für Spezielle JÄKEL, L. & A. SCHAER (2004): Sind Namen Hans-Knöll-Str. 10 · 07745 Jena
Botanik sowie der Arbeitsgruppe Biolo- nur Schall und Rauch? Wie sicher sind jwald@bgc-jena.mpg.de
giedidaktik (Prof. Dr. UWE HOSSFELD) der Pflanzenkenntnisse von Schülerinnen und
Friedrich-Schiller-Universität Jena. Schülern? – Berichte des Institutes für Di- Prof. (JP) Dr. Patrick Mäder
Dr. Marco Seeland
daktik der Biologie, IDB Münster 13: 1–24
David Boho
Projektlaufzeit: 2014–2019 LINDEMANN-MATTHIES, P. (2002): The influence
Nedal Alaqraa
Förderkennzeichen: of an educational program on Children’s Martin Hofmann
BMBF: 01LC1319A, 01LC1319B perception of biodiversity. – Journal of En-
BfN / BMBU: 3514 685C19 vironmental Education Vol. 33: 22–31 TU-Ilmenau
Helmholtzplatz 5 · 98693 Ilmenau
Stiftung Naturschutz Thüringen: LINDEMANN-MATTHIES, P. (2005): ‘Loveab-
patrick.maeder@tu-ilmenau.de
SNT-082-248-03/2014 le’ mammals and ‘lifeless’ plants: how
Projektkoordination: children’s interest in common local orga-
Prof. (JP) Dr. PATRICK MÄDER nisms can be enhanced through observa-
www.floraincognita.de tion of nature. – International Journal of
Science Education 27: 655–677
MURPHY, G. E. P. & T. N. ROMANUK (2014):
LITERATUR A meta-analysis of declines in local species
richness from human disturbances. – Eco-
DACHS, C., U. AMMER & R. VOGL (2009): Stu- logy and Evolution 4 (1): 91–103
die über das Waldwissen von bayerischen PIMM, L., C. N. JENKINS, R. ABELL, S. P. BROOKS,
Schülern der 3. Jahrgangsstufe. – Hrsg.: J. L. GITTLEMAN, L. N. JOPPA, P. H. RAVEN,
Schutzgemeinschaft Deutscher Wald – C M. ROBERTS & J. O. SEXTON (2014): The
Landesverband Bayern e. V. biodiversity of species and their rates of
FROBEL, K. & H. SCHLUMPRECHT (2014): Erosion extinction, distribution and protection. –
der Artenkenner. – Abschlussbericht im Science 344: 988Die Zeitschrift "Landschaftspflege und Naturschutz in Thüringen" erscheint mit vier Heften jährlich u d ist i Jahresabo e e t für de gü stige Betrag vo 13 € i kl. Versa d oder i Ei zelhefte zu beziehen. Bestellmöglichkeiten und weitere Informationen www.tlug-jena.de/de/tlug/presse_und_service/publikationen/lnt/
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