Po co rozpoznawać roślinę po zdjęciu? Trzy razy z czterech — żeby wiedzieć, jak ją podlać.
Dlatego prawdziwym pytaniem nie jest „która aplikacja zgadnie nazwę”, tylko „co aplikacja zrobi z tą wiedzą dalej”. Łacińska nazwa bez instrukcji pielęgnacji w polskiej strefie 6b to suchy kawałek danych. W tym tekście testujemy 4 popularne apki na 5 polskich gatunkach i pokazujemy, gdzie kończy się rozpoznawanie, a zaczyna realna pomoc.
§ Po co właściwie skanujemy roślinę
Pięć typowych sytuacji, w których ogrodnik sięga po telefon:
- Przejęty ogród — kupiłeś dom, w ogrodzie rośnie 30 rzeczy, nie wiesz co kosić, co ciąć, co zostawić. Skanowanie po kolei jest najszybsze.
- Spacer z dzieckiem albo psem — dziecko zerwało liść, pies zjadł kawałek krzewu. Sprawdzasz toksyczność.
- Roślina chora — chcesz wpisać gatunek w wyszukiwarkę chorób, ale najpierw potrzebujesz nazwy. Tu pomocny jest też nasz przewodnik po objawach pomidorów.
- Zakup w marketach budowlanych — etykieta zniknęła, sprzedawca milczy. Skanujesz, żeby wiedzieć, czy ta roślina przeżyje u ciebie zimę.
- Chwasty — wstajesz nad grządką, czegoś nie sadziłeś, a rośnie. Decydujesz: wyrwać czy zostawić?
I jedna kontra-sytuacja: gdy znasz roślinę, ale nie znasz odmiany. Apka dopasuje gatunek („pomidor”), nie odmianę („Black Krim”). Do tego potrzebujesz etykiety albo sklepu, w którym kupiłeś.
§ Jak to w ogóle działa
Pod maską każda aplikacja robi jedną rzecz: porównuje twoje zdjęcie z bazą zdjęć już opisanych. Algorytm (vision AI) wybiera kilka najbardziej podobnych — a potem zwraca prawdopodobieństwo, że to ten sam gatunek.
Trzy rzeczy decydują o jakości rozpoznania:
- Wielkość bazy — PlantNet ma około 83 000 gatunków, PictureThis deklaruje 400 000.
- Materiał uczący z naszego regionu — PlantNet ma sekcję „Flora Europe” wyodrębnioną z bazy światowej, więc lepiej radzi sobie z roślinami pospolitymi w Polsce niż uniwersalna wersja PictureThis.
- Zdjęcie wejściowe — wyraźny liść, kwiat lub całość rośliny w dziennym świetle daje 80% trafność. Selfie z liściem w cieniu o 21:00 — 30%.
Reszta to marketing.
§ Cztery aplikacje, które testujemy
PlantNet — darmowa, naukowa, baza około 83 000 gatunków, bez popup-ów, bez „premium”. Wynik to lista kandydatów z prawdopodobieństwem (np. „Hydrangea macrophylla — 87%”). Polski interfejs, fundowana przez francuskie instytucje botaniczne i wspierana przez społeczność użytkowników.
PictureThis — komercyjna, deklaruje 98% dokładności, ma trial 7 dni, potem subskrypcja około 30 zł miesięcznie. Plus: po identyfikacji daje opis pielęgnacji (po angielsku, czasem auto-tłumaczenie na polski o jakości pasażerskiej).
Seek (iNaturalist) — darmowa, edukacyjna, dla dzieci i obserwatorów przyrody. Identyfikuje w czasie rzeczywistym z kamery, bez wysyłania zdjęcia na serwer. Działa najlepiej na dzikich roślinach, słabiej na ozdobnych z marketu.
Glebio app — polska aplikacja, którą rozwijamy. Bazuje na vision LLM (Claude / Gemini) z ogólnoświatową florą. Po rozpoznaniu wpina roślinę do twojego ogrodu i zwraca harmonogram pielęgnacji w polskiej strefie klimatycznej.
§ Test pięciu polskich roślin
Pięć roślin typowych dla polskiego ogrodu. Robimy zdjęcie liścia plus kwiatu w pełnym słońcu, identyczne dla każdej apki.
| Roślina | PlantNet | PictureThis | Seek | Glebio app |
|---|---|---|---|---|
Forsycja zwisająca (Forsythia suspensa) | trafia 91% | trafia 99% | trafia | trafia |
Hortensja ogrodowa (Hydrangea macrophylla) | trafia 87% | trafia 98% | trafia | trafia |
Lawenda wąskolistna (Lavandula angustifolia) | trafia 94% | trafia 99% | trafia | trafia |
Róża pomarszczona (Rosa rugosa) | trafia 79%, drugi kandydat: róża dzika | trafia 96% | trafia | trafia |
Barszcz Sosnowskiego (Heracleum sosnowskyi) | trafia 82%, alert „toksyczna” | trafia 95%, brak ostrzeżenia | myli z barszczem pospolitym | trafia, alert „nie dotykać” |
Wnioski z testu:
- Wszystkie cztery dobrze radzą sobie z roślinami pospolitymi.
- Barszcz Sosnowskiego — krytyczne. Seek pomylił z barszczem pospolitym, PictureThis rozpoznał ale nie ostrzegł o oparzeniach. PlantNet i Glebio app dają jasny komunikat: nie dotykać.
- PictureThis zawsze pokazuje wynik powyżej 95% — to artefakt UX, nie dokładności. Wewnętrznie ma listę kandydatów, ale wyświetla tylko top 1.
- PlantNet i Glebio app pokazują listę kandydatów z prawdopodobieństwami — to ważne przy wątpliwościach.
§ Co naprawdę dzieje się PO rozpoznaniu
Tu kończy się większość recenzji. A dokładnie tu zaczyna się różnica między apkami.
Załóżmy, że apka rozpoznała hortensję ogrodową. Pytanie ogrodnika z Pomorza brzmi: czy ta hortensja przeżyje zimę? Odpowiedź zależy od:
- konkretnej odmiany (apka zna gatunek, nie odmianę),
- twojej strefy mrozoodporności (Pomorze 7a, Suwalszczyzna 5b — różnica około 4°C),
- ekspozycji (północna ściana → mróz, południowa → susza),
- odczynu gleby (kwasowa hortensja niebieska, alkaliczna różowa).
PictureThis daje generyczną poradę typu „watering: regularne”, przetłumaczoną automatycznie. PlantNet po rozpoznaniu wraca do siebie — żadnych dalszych porad. Seek pokaże taksonomię i ciekawostki naukowe.
Glebio app po rozpoznaniu robi inne pytanie: w której strefie ogrodu chcesz ją posadzić? Pyta o nasłonecznienie, dotychczasową roślinność tej strefy, system nawadniania. Łączy to z polskim kalendarzem klimatycznym (przymrozki, susza letnia, optymalny termin sadzenia) i daje plan na 12 miesięcy: kiedy podlać, kiedy nawozić, kiedy zabezpieczyć przed mrozem.
To jest różnica między aplikacją do rozpoznawania a aplikacją do uprawiania.
§ Cztery typowe mity
Mit 1: „98% dokładności”. PictureThis pisze to wszędzie. To liczba marketingowa — odnosi się do top 1 w idealnych warunkach (zdjęcie close-up, świetne światło, dorosła roślina). W realnych warunkach (siewka, zimą, w deszczu) jest bliżej 60-70% u każdej apki. Lepszą metryką jest „top-3 accuracy” — czy prawdziwa roślina jest wśród 3 pierwszych kandydatów. Tu PlantNet i Glebio app pokazują kandydatów uczciwie, PictureThis ukrywa drugi plan.
Mit 2: „Najpierw apka, potem sprawdzę po angielsku”. Niepotrzebny krok. Jeśli rozpoznana roślina ma nazwę po polsku w bazie ogrodniczej, polski opis jest zwykle dokładniejszy dla naszej strefy niż auto-tłumaczenie z anglojęzycznego artykułu z Florydy.
Mit 3: „Jedna apka wystarczy”. Dla 80% roślin tak. Dla 20% niepewnych — porównaj wyniki z dwóch. Jeśli PlantNet i Seek dają to samo z prawdopodobieństwem powyżej 70%, to jest to. Jeśli jedna mówi „róża”, druga „malina” — zrób lepsze zdjęcie.
Mit 4: „Płatna jest najlepsza”. PlantNet jest darmowy i naukowy. PictureThis — komercyjna, lepsze UX, ale większa baza nie znaczy lepszej trafności na typowych roślinach z polskiego ogrodu. Płacisz głównie za polerowane karty pielęgnacji, nie za precyzję rozpoznania.
§ Domknięcie
Aplikacja do rozpoznawania roślin to dobry pierwszy krok — ale to dopiero pierwszy. Drugim jest decyzja, co z tą wiedzą zrobić: pielęgnować, usunąć, dodać do ogrodu. Pierwszym kryterium wyboru aplikacji nie jest „98% dokładności”, tylko „co dalej, kiedy już wiem, co to za roślina”.