KI-basiertes intelligentes CCTV ist ein wissenschaftliches Sicherheitsmanagementsystem, das Deep-Learning-Technologie einsetzt, um Notfälle durch Bildanalyse in Echtzeit zu kontrollieren. Durch die Erkennung und Analyse abnormaler Verhaltensmuster, wie z. B. Eindringen, Schreien, Umherwandern usw., wird sofort eine Warnmeldung an den Ort des Geschehens gesendet und an das Kontrollsystem weitergeleitet, nachdem die Notfallmaßnahmen eingeleitet wurden.
Darüber hinaus wird im Falle von Meeres-/Küstennationalparks mit einem hohen Risiko von Sicherheitsunfällen aufgrund von Gezeiten und Tiden die Übertragung von Gezeitenzeitenzeiten automatisch an den Standort ausgegeben. Die intelligente Videoüberwachung wurde im Jahr 2020 installiert und wird derzeit an 89 Stellen in 15 Nationalparks betrieben.

Um eine automatische und sofortige Abfrage der Auswirkungen auf die biologische Vielfalt zu ermöglichen, wurde das BiA-Tool entwickelt, um Abfragedienste für Raumplaner und andere interessierte Parteien über die Azure-Plattform zu erleichtern. Das BiA-Tool überlagert den angefragten Standort oder die Region (oder bestehende Bauprojekte) mit mehreren geografischen Ebenen, einschließlich der Verbreitung von Arten und der Reichweite von Schutzgebieten, um zu untersuchen, ob sich der Standort oder die Region in einer bestimmten Entfernung (z. B. 3 km, 5 km) von Lebensräumen gefährdeter Arten und/oder Schutzgebieten befindet und Auswirkungen auf diese haben könnte. Die Bewertungsberichte veranschaulichen den Entscheidungsträgern die ökologischen und umweltbezogenen Risiken von Bauprojekten und könnten sie hoffentlich dazu bewegen, die biologische Vielfalt zu berücksichtigen.

Ein kurzer Zeitplan für das BiA-Tool:

• Apr-Jun 2020: Teambildung, Anforderungskommunikation, Systementwicklungsplan
• Juli-September 2020: Entwicklung des Instruments
• Okt. 2020: Erprobung, Anwendung und Verbreitung
• (in Vorbereitung) Apr-Sept 2022: System-Upgrade

Während der Naturbeobachtungskampagnen werden Bürgerwissenschaftler eingeladen, Wildtiere zeitnah zu beobachten und zu erfassen, was nicht nur die Verbindung zwischen Bürgern und Natur stärkt, sondern auch als vielversprechende Datenquelle für die Verbreitung von Arten dient. Die von den Bürgerwissenschaftlern per Online-Fragebogen gesammelten Daten fließen automatisch in die Datenbank der Visualisierungsplattform ein (nach einer Datenbereinigung und einer manuellen regelmäßigen Überprüfung) und werden über Power BI in intuitive und attraktive visualisierte Diagramme und Karten (zwei Arten: räumlich, räumlich und zeitlich) umgewandelt. Die Plattform, die sowohl über eine Web- als auch eine mobile Version verfügt, bietet Echtzeit-Feedback zu den Bemühungen der Bürgerwissenschaftler bei der Naturbeobachtung, was ihr Erfolgserlebnis steigert und sie zur weiteren Teilnahme an Naturbeobachtungsaktivitäten motiviert. Da die Plattform außerdem mehrere Naturbeobachtungskampagnen mit Links zu Webartikeln über spezifische Analysen jeder Kampagne integriert, bietet sie ein breites Spektrum an Wissen über die biologische Vielfalt und ermöglicht den Bürgern eine "virtuelle Naturbeobachtung", um die Tierwelt in anderen Regionen kennenzulernen.

Ein kurzer Zeitplan für die Plattform:

• Januar-Februar 2021: Bildung eines Teams, Analyse der Analysen, Erstellung eines Konzepts
• März-Juni 2021: Entwicklung von Datenbank und Plattform
• Jul-Aug 2021: Probebetrieb
• September 2021: Live-Schaltung und Werbung

Zur Beschleunigung der Arbeitsabläufe im Zusammenhang mit Kamerafallen wird mit Unterstützung technischer Partner ein Online-Datenverwaltungssystem mit App-basierten Tools und KI-Bilderkennung entwickelt, das aus folgenden Komponenten besteht:

• Assistenten-App für die Kamerafallenüberwachung auf Gemeindeebene: Die App ermöglicht es den lokalen Beobachtern, automatisch die Zeit und den GPS-Standort des Aufstellens/Abholens der Kamerafallen aufzuzeichnen, wodurch der mühsame Prozess der Datenerfassung durch die lokalen Beobachter und die manuelle Dateneingabe entfallen. (Entwurf: Jun 2019, Entwicklung: Okt. 2019-Feb. 2020, Erprobung und Nutzung: März-Oktober 2020)
• KI-Bilderkennungsmodelle: KI-Modelle helfen bei der Erkennung von Tieren und der Identifizierung von Arten in Kamerafallenfotos, wodurch die Anzahl der Fotos, die von Menschen identifiziert werden müssen, erheblich reduziert und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessert wird.
  • Eine Reihe von KI-Modellen wurde mit technischen Partnern trainiert und/oder getestet, darunter PU & PKU ResNet18-Modell (2018), MegaDetector (nur Test, 2020), MindSpore YOLOv3-Modell (2021).
• Online-Datenmanagement-Plattform: Über die App gesammelte Kamerafallen-Informationen werden zusammen mit Fotos in eine strukturierte Cloud-Datenbank hochgeladen. Die Datenverwaltungsplattform unterstützt nicht nur die Identifizierung von Arten durch KI und Menschen, sondern ermöglicht auch eine globale Datensuche und Statistikberichte. (Blueprint: Apr-Aug 2021, Entwicklung: Sept 2021-Jun 2022, Erprobung und Nutzung: Jul 2022)

Die Schulung der Mitarbeiter ist wichtig, um die wirksame Umsetzung und den langfristigen Erfolg der Lösung zu gewährleisten. Priorisieren Sie die Schulung während der Entwurfs- und Einführungsphase sowie nach der Einführung, um eine kontinuierliche Nutzung der Lösung zu gewährleisten.

ArcGIS Online bietet einen sicheren und flexiblen Rahmen für die Bereitstellung nützlicher Anwendungen und die Integration anderer Naturschutztechnologien zur ganzheitlichen Unterstützung von Arbeitsabläufen im Zusammenhang mit jeder Initiative, die in einem Schutzgebiet durchgeführt wird. Die Grundlage für alle Arbeitsabläufe bilden Werkzeuge für die Datenerfassung, wie z. B. mobile Erhebungsformulare (Survey123), Datenvisualisierung (Dashboards oder Webanwendungen), Analysen und Berichte. Darüber hinaus haben Sie mit dem ArcGIS Living Atlas of the World Zugriff auf die führende Sammlung geografischer Informationen aus der ganzen Welt, um Ihre Arbeitsabläufe zu unterstützen, einschließlich der neuesten Satellitenbilder und Produkte wie Waldverlust.

Es gibt mehrere vorkonfigurierte Workflows für Initiativen, die Sie sofort auspacken und umsetzen können. Zu diesen Initiativen gehören:

• Illegale Aktivitäten verfolgen.
• Wildtiere überwachen.
• Entschärfung von Wildtierkonflikten.
• Instandhaltung der Parkinfrastruktur.

Die Arbeitsabläufe sind konfigurierbar und können von den Nutzern nach ihren Bedürfnissen angepasst werden. Alternativ haben Organisationen Zugang zu allen notwendigen Bausteinen, um völlig neue Arbeitsabläufe für ihre eigenen Initiativen zu entwickeln, z. B. für die Öffentlichkeitsarbeit oder Initiativen zur Beteiligung der Öffentlichkeit.

Um die Forschungs-Praxis-Teams im Heritage Place Lab auf freiwilliger Basis zu verpflichten, war es notwendig, greifbare Ergebnisse zu erzielen, die für Einzelpersonen, Institutionen und Kulturerbestätten von Nutzen sein würden. Das Heritage Place Lab schlug vor, die aus dem Prozess resultierenden Forschungspläne zu entwickeln und zu veröffentlichen, die Veröffentlichung einer Sonderausgabe im Journal of Cultural Heritage Management and Sustainable Development (Emerald), was ein wichtiger Schritt für Akademiker ist, und die Erstellung von Natur-Kultur-Lösungen, die auf PANORAMA veröffentlicht werden sollen.

Das Heritage Place Lab testete Konzepte und Instrumente, die im Rahmen des WHL oder in Zusammenarbeit mit dem WHL entwickelt wurden, einschließlich des Knowledge Framework for Managing World Heritage, des Enhancing Our Heritage Toolkit 2.0 (EOH 2.0) sowie der Datenbank für Fallstudien von PANORAMA Nature-Culture Community (https://panorama.solutions/en/portal/nature-culture). Zur Entwicklung von praxisorientierten Forschungsplänen für Welterbestätten schlug das Heritage Place Lab vor, dass jedes Research-Practice Team zwischen den Workshops Aufgaben bearbeitet, die später präsentiert wurden. Die Abfolge der Aufgaben war so gestaltet, dass sie in die Erstellung der Forschungspläne für jedes Welterbegut einfloss, unter Verwendung der Werkzeuge 1, 2 und 4 des EOH 2.0 Toolkits, das auf die Bewertung der Effektivität des Managements abzielt. Die Teams bewerteten das gemeinsame Verständnis der Werte und Attribute, der Governance-Regelungen und der Faktoren, die sich auf ihre Welterbestätten auswirken, was es ermöglichte, Managementfragen und Forschungsprioritäten zu identifizieren.

Das Heritage Place Lab fungierte als Inkubator für praxisorientierte Forschungspläne für 8 Welterbestätten und förderte Kanäle, über die die Forschung Einfluss auf die Verwaltung der Stätten und die Verwaltung der Stätten Einfluss auf die Forschung nehmen konnte. Dies geschah durch die Durchführung von 6 Online-Workshops mit jeweils 3 Sitzungen à 3 Stunden, die über einen Zeitraum von 7 Monaten stattfanden. Während dieser Workshops wurden Fragen der Verwaltung der Stätten gemeinsam erforscht, was den Forschern ermöglichte, Theorien und Methoden mit den vor Ort tätigen Stättenleitern zu testen. Die Forscher erhielten Zugang zu den Welterbestätten und gewannen ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse vor Ort. Die Verantwortlichen der Stätten wurden mit den Forschungsmethoden vertraut und erstellten gemeinsam Forschungspläne für ihre Welterbestätten. Über 30 Gastredner mit unterschiedlichem Hintergrund, darunter Forscher, Praktiker, Beamte und internationale Experten, lieferten Beiträge zu spezifischen Themen, die in jedem Workshop entwickelt wurden. Die Moderatoren gaben den Teams Anregungen zum Nachdenken und Feedback zur Entwicklung von Aufgaben, die zur Erstellung von Forschungsplänen führten.

Sobald die Teiche angelegt waren, wurden Führungen für Mitarbeiter des Nevada Department of Wildlife und des US Fish and Wildlife Service, der für die Genehmigungen zuständigen Partnerbehörden auf Bundes- und Landesebene, durchgeführt.

Pahrump-Poolfische wurden gefangen und per Lkw in belüftete und isolierte Lebendbecken aus einem viel größeren Refugium in Spring Valley, Nevada, transportiert.