PlantCLEF 2025: Advancing AI-based Multi-Species Plant Identification in Vegetation Quadrats for Supporting Environmental Law and Biodiversity Monitoring
2025
Martellucci, Giulio | Goëau, Hervé | Bonnet, Pierre | Vinatier, Fabrice | Joly, Alexis | Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH) ; Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro) | Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Montpellier (UM) | Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad) | Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Sciences environnementales guidées par les données (IROKO) ; Centre Inria d'Université Côte d'Azur ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université de Montpellier Paul-Valéry (UMPV)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université de Montpellier Paul-Valéry (UMPV)-Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck (IMAG) ; Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM) | Pl@ntAgroEco project (Grant agreement 22-PEAE-0009 | European Project: 101060693,HORIZON-CL6-2021-GOVERNANCE-01,HORIZON-CL6-2021-GOVERNANCE-01,GUARDEN(2022) | European Project: 101060639,HORIZON-CL6-2021-BIODIV-01,HORIZON-CL6-2021-BIODIV-01,MAMBO(2022)
International audience
Show more [+] Less [-]English. Recent developments in European environmental legislation, such as Directive (EU) 2024/1203 on environmental protection through criminal law and Regulation (EU) 2023/1115 on imported deforestation, highlight the need for robust and scalable methods to inventory and monitor plant communities. In this context, vegetation quadrats, rectangular ground plots widely used in ecological surveys, are central to biodiversity monitoring strategies, including forensic applications where reliable species-level identification can provide evidence for law enforcement and compliance monitoring.<p>Traditional quadrat-based inventories are essential for tracking habitat quality, ecosystem change, and anthropogenic impacts. However, they are labor-intensive, costly, and rely on taxonomic expertise that is not always available at scale. This creates a gap between policy demands and operational monitoring capacity. PlantCLEF 2025 (Martellucci et al. 2025) directly addresses this challenge by introducing a new benchmark task: the automatic identification of all species present in high-resolution quadrat images, framing the problem as a multi-label classification challenge.</p>
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