仅仅从一张拍摄的照片来确定生物类别目前是很难办到的事情，照片角度怎么选择、生物的特征是否明显，太多的因素需要考虑。很难并不是没有人去尝试，况且做好这样的一个移动数据库确实对生物植物界是幸事一件。生物科普寓教于乐的扩展，甚至对新物种的发现和鉴别也能起到辅助作用。开发的难点在哪呢？在于标准数据库的建立。举个例子说明吧，其实很早就有公司开发过类似的app，名为leafsnap，能通过拍摄的树叶、花、果实、种子、树皮等图片识别树种，我觉得就识别率来说算很高了，但仍有很大的局限性：目前只能识别美国东北部的185种树种（据说范围不久将扩大到全美，据说了很多年），拍摄时也要求最好将所拍物体平放在光线充足的纯色背景下。别认为185种太少了毫无疑义，光这185种的识别数据库就有1G左右，大概每个树种的识别部分（叶花果实等）在标准条件下一共要拍摄150～300张图片，拍摄后每张图片还需经过抠背景等处理，所以从数据库的搜集整理拍摄到处理，已经是相当大的工作量，而为了保证识别的准确性，源图片的标准化又是必不可少的事情，所以现在地球上常见生物种类有多少呢？可以自己查查看估算下开发这个app的难度……后的相关文字资料或是对比个体差异其实是相对简单的部分了，但我觉得这些背景资料的完善恰好能弥补图片的局限性，比如对于一些特征不明显或是比较相似的物种，可以通过照片识别后对比数据库资料。
图像识别技术等实现上的困难，考虑到拍摄角度、天气、遮挡等问题的话，我觉得识别起来还是比较困难的。做这件事是否值得....对生物进行分类的话一般都是个人爱好，个人觉得因为做这件事情不会有特别大的效益，而且也有很多难点，所以大家对这件事的积极性不高。不过现在国内有人正在做相似的事情，仅凭兴趣来搞成本又太高，你得有识别图像的功能还得有大量数据的存取空间之类的，得有经费。所以一般得研究所和大公司来搞，这个识别规则的建立估计数据量肯定小不了。
仅仅依照外观来对生物进行分类很困难，就植物来说，许多物种长得十分相似，分类可能是依据一些比较隐蔽的植物内部的特征，对此不了解的人去拍照可能不会拍摄到关键的特征，有些特征，如枝干里有髓等特征一般也拍摄不到；一些物种可能需要不止一张照片才能定种，需要多个特征结合才好分辨。对于鸟类也是相似的，不同鸟类长相也很相似，有的鸟类仅在繁殖期容易辨别（非繁殖羽时几乎无法辨别，如各种鸻鹬），有的鸟类的雌性个体长的几乎一样（如各种鸭子），对于这些情况来说，一些细微的特征就十分关键，而这些特征可能需要比较好的设备，如长焦相机等才能拍摄，一般人难以做到。
