Satellitendaten bilden das Fundament des 3LD-Monitoring-Systems, das die Möglichkeiten von Open-Source-Bildern der Copernicus-Satelliten Sentinel-2 und LANDSAT ausnutzt. Ein Algorithmus, der von der Remote Sensing Solutions (RSS) GmbH sorgfältig entwickelt wurde, revolutioniert diesen Prozess. Die Nutzer können das Shapefile ihres Interessengebiets nahtlos übermitteln, woraufhin der Algorithmus automatisch die relevanten Daten abruft und analysiert. Es wird ein Spektrum robuster Analysen durchgeführt, darunter der 5-Jahres-Vegetationstrend unter Verwendung von NDVI zur Bewertung von Vegetationszuwächsen oder -verlusten, die 5-Jahres-Analyse der Vegetationsfeuchtigkeit durch NDWI und eine nuancierte 5-Jahres-Niederschlagstrendbewertung. Darüber hinaus erleichtert der Algorithmus die Visualisierung von Vegetationsveränderungen seit Beginn des Projekts, wodurch der Überwachungsrahmen mit dynamischen Erkenntnissen untermauert wird. Satellitendaten, eine wichtige Komponente des 3LDM-Monitoring-Systems, nutzen Open-Source-Bilder der Copernicus Sentinel-2-Mission und der LANDSAT-Satelliten. Für vordefinierte Gebiete werden diese Daten automatisch abgerufen und auf bestimmte Parameter hin analysiert. Zu den wichtigsten Analysen gehören ein 5-Jahres-Vegetationstrend unter Verwendung von NDVI als Proxy für Vegetationszuwächse oder -verluste, ein 5-Jahres-Vegetationsfeuchtigkeitstrend durch NDWI und ein 5-Jahres-Niederschlagstrend. Darüber hinaus können Vegetationsveränderungen seit Projektbeginn visualisiert werden.

Zur Stärkung der pakistanischen Politiken und rechtlichen Rahmenbedingungen zur Unterstützung von FLR und nachhaltiger Landbewirtschaftung hat TRI Pakistan die Entwicklung von Waldbewirtschaftungs- und Landschaftswiederherstellungsplänen für die Chilgoza Waldökosysteme in den vier Distrikten Sherani, Chitral, South West und Gilgit Baltisan mit technischem Input unterstützt und die Konsultation von Interessenvertretern organisiert und durchgeführt. Während der Multifunktionsmanagementplan für den Chilgoza-Wald im Distrikt Sherani fertiggestellt wurde und ein Entwurf für den Multifunktionsmanagementplan im Südwesten vorliegt, werden die Pläne für Chitral und Gilgit Baltisan noch ausgearbeitet. Die Pläne werden von den Forstabteilungen der jeweiligen Bezirke ausgearbeitet und befassen sich mit wirtschaftlichen Belangen, der Erhaltung der biologischen Vielfalt und den Hauptursachen der Waldzerstörung. Die Pläne stützen sich auch auf die Ergebnisse der partizipativen ROAM-Bewertungen, die TRI Pakistan durchgeführt hat. Dabei wurden die wichtigsten Interessengruppen aus allen vier Projektdistrikten einbezogen und Möglichkeiten zur Wiederherstellung sowie vorrangige Maßnahmen wie effizientere Kochherde ermittelt. Letztendlich erleichtern diese Pläne die Umsetzung von FLR und nachhaltiger Landbewirtschaftung auf lokaler Ebene, da sie unter Einbeziehung lokaler Interessengruppen erstellt wurden und Bewirtschaftungsmaßnahmen skizzieren, die auf die Prioritäten der jeweiligen Gemeinden abgestimmt sind.

Um das Engagement der Zentralafrikanischen Republik für die Wiederherstellung von Wäldern und Landschaften auf nationaler und subnationaler Ebene zu stärken, arbeitet TRI CAR daran, bestehende Wissenslücken bei der Bewertung von Ökosystemleistungen und Wiederherstellungsmöglichkeiten zu schließen. Zu diesem Zweck hat TRI CAR zwei Doktoranden mit dem Zentralafrikanischen Agrarforschungsinstitut (ICRA) und dem Higher Institute for Rural Development (ISDR) unter Vertrag genommen, um eine Bewertung von Ökosystemleistungen durchzuführen. Im weiteren Verlauf der Projekte wird die Vor-Ort-Forschung in die technischen Empfehlungen von TRI CAR für die verschiedenen zu erarbeitenden Maßnahmen einfließen. Um Wiederherstellungsmöglichkeiten zu identifizieren, hat das TRI CAR eine Geodaten-Arbeitsgruppe ins Leben gerufen, die sich darauf konzentrieren wird, vorrangige Wiederherstellungsgebiete zu finden. Dies wird auch eine Grundlage für den politischen Beitrag von TRI CAR bilden, da das Team Maßnahmen verfolgen wird, die sich auf die in der Geodatenanalyse identifizierten Wiederherstellungsmöglichkeiten konzentrieren.

Ziel dieses Bausteins ist es, den technischen Teams die technischen Parameter an die Hand zu geben, um Standorte für die Wiederherstellung und die Auswahl wirksamer Maßnahmen zur Wiederherstellung des Ökosystems zu ermitteln.

Die Zonierung erfordert: 1) die Ermittlung von Gebieten für die natürliche und unterstützte Wiederherstellung, 2) Gebiete für die Wiederaufforstung mit einheimischen und endemischen Pflanzen und 3) Gebiete mit Potenzial für umweltfreundliche produktive Tätigkeiten.

Der Vorschlag für Wiederherstellungsmaßnahmen umfasst: 1) die Auswahl der für jedes abgegrenzte Gebiet durchzuführenden Maßnahmen, 2) die Schätzung der für die Durchführung der Wiederherstellungsmaßnahmen erforderlichen Ressourcen, 3) die Verteilung der Zuständigkeiten entsprechend den Kompetenzen und Ressourcen der Beteiligten und 4) die für die Durchführung der Maßnahmen erforderliche Zeit unter Berücksichtigung des Umfangs und der verfügbaren Ressourcen.

Ziel dieses Bausteins ist es, den Viehzüchtern die technischen Parameter an die Hand zu geben, um ein optimales silvopastorales System zu implementieren, das den Eigenschaften ihrer Produktionseinheit entspricht und gleichzeitig zur Wiederherstellung der Ökosystemleistungen des Standorts beiträgt.

Gute landwirtschaftliche Praktiken wurden in drei Bereichen umgesetzt: 1) Tiere und ihre Haltung, einschließlich Fütterung, Gesundheit und Wohlergehen der Tiere; 2) Umwelt und Produktion, Umgang mit Boden, Wasser und Futtermitteln sowie Abfall-, Gülle- und Abwassermanagement; und 3) Produktionsinfrastruktur mit Einrichtungen, Geräten und Werkzeugen für Sauberkeit und Produktsicherheit.

Dieses Projekt wurde von C Minds, dem Sekretariat für nachhaltige Entwicklung von Yucatan (SDS), der Gemeinde Dzilam de Bravo und Dzilam Gonzalez in Yucatan, der International Union for Conservation of Nature (IUCN) und Huawei geleitet, in Zusammenarbeit mit der Polytechnischen Universität von Yucatan (UPY) und Rainforest Connection (RFCx) und mit dem Rat und Feedback von Biologen, die sich mit dem Schutz von Katzen auskennen, wurde das Wissen verschiedener Institutionen und Einzelpersonen kombiniert, um eine Allianz mit ökologischer und sozioökonomischer Wirkung auf lokaler und regionaler Ebene zu schaffen.

Die technische Infrastruktur besteht aus zwei Kameras entlang des nahe gelegenen Weges zur Überwachung der Besucherströme und einer Panoramakamera vor dem Nest, die im Oktober 2022 installiert wurden. Die Kameras werden mit Solarzellen betrieben und verfügen über integrierte Mikrofone, die Störgeräusche erkennen. Zwei GPS-Sender, die im Dezember 2022 installiert wurden, dienen der Verfolgung des Verhaltens des Adlerpaares. Die Datenübertragung von den Kameras erfolgt über Punkt-zu-Punkt-Mikrowellenantennen über eine separate Internetleitung. Die Informationen werden auf dem NAS und in der Cloud von Huawei gespeichert. Die GPS-Geräte sind mit einer kleinen Solarstromplatte ausgestattet, und die Daten werden per Funk an die Move Bank Cloud übertragen.

Ziel dieses Bausteins ist es, Entwicklern und Durchführenden von Projekten zur Wiederherstellung von Ökosystemen und Landschaften ein Instrument an die Hand zu geben, das Fernerkundungs- und Geodaten nutzt, um den aktuellen Zustand von Ökosystemleistungen und die Standorte zu bestimmen, an denen spezifische Wiederherstellungsmaßnahmen durchgeführt werden können.

Die Schritte zur Umsetzung sind wie folgt:

1. Aufbereitung der Ausgangsdaten: Es wird eine kartografische Serie erstellt, die Informationen über das Projektgebiet, die Topografie, das Klima, den Boden und die Waldbedeckung enthält.
2. Hydrologische und bodenkundliche Analyse: Ergibt eine Karte der Wassererosion und eine Karte der Wasserinfiltration des Projektgebiets.
3. Strukturelle Landschaftsanalyse: Ergebnis ist die Karte der biologischen Konnektivität des Projektgebiets.
4. Integrierte Landschaftsanalyse: Ergebnisse sind der Index der Ökosystemleistungen und seine Karte in verschiedenen territorialen Verwaltungseinheiten.
5. Erstellung von Eignungsindizes: Ergebnisse in Form von 7 Bodeneignungskarten zur Anwendung spezifischer Maßnahmen zur Wiederherstellung von Ökosystemen und Landschaften.

Nach zwei Förderaufrufen wurden insgesamt 17 Projekte ausgewählt, die je nach Kontext ein sehr breites Spektrum an unterschiedlichen Ansätzen und Lösungsideen zur Verfolgung der Allianzziele repräsentieren.

Um die Sichtbarkeit der Projekte zu erhöhen und den Wissensaustausch zu fördern, sind sie eingeladen, ihre laufenden Arbeiten, Zwischenziele und vorläufigen Ergebnisse der Allianzgemeinschaft durch Beiträge auf der Website oder bei Online-Veranstaltungen vorzustellen.

Die Internationale Allianz hat derzeit 3 Arbeitsgruppen, die von den Mitgliedern selbst geleitet werden und vom Sekretariat der Allianz unterstützt werden. Jede Arbeitsgruppe wird von 1-2 Vorsitzenden geleitet, und die Gruppe trifft sich alle 6-8 Wochen, um einen kontinuierlichen Arbeitsprozess zu gewährleisten.

Derzeit gibt es die folgenden Arbeitsgruppen:

- Wissenschaft-Politik-Schnittstelle (Vorsitz: Sue Liebermann, WCS)

In Anbetracht unseres grundlegenden Verständnisses von Wildtieren wollen wir dieses Verständnis, das auf wissenschaftlichen Erkenntnissen beruht, in internationale politische Prozesse einfließen lassen.

- Transformativer Systemwandel: Das große Bild (Vorsitz: Alex D. Greenwood, IZW Berlin; Barabara Maas, NABU)

Es gibt grundlegende Hindernisse für die Erreichung der Ziele der Allianz. Diese zu identifizieren und anzugehen ist der Schwerpunkt dieser Arbeitsgruppe.

- Evaluation/Wirksame Interventionen (Vorsitz: Craig Stephen, One Health Consultant)

Ziel ist es, bewährte Verfahren für wirksame Interventionen von Allianzmitgliedern zu sammeln, um einen sektor- und regionenübergreifenden Lern- und Wissensaustausch zu ermöglichen.