Sicherstellung, dass die ScannerEdge-Geräte vor Ort ordnungsgemäß installiert und konfiguriert werden, mit gründlicher Schulung der Bediener, um ihre Wirksamkeit bei der Aufdeckung illegaler menschlicher Aktivitäten zu maximieren.

Fortschritte bei den Bordtechnologien und der KI-Integration bergen ein großes Potenzial zur weiteren Verbesserung der bestehenden drohnengestützten Überwachungsmethode für Krokodile. Verbesserungen bei der Drohnen-Hardware, wie z. B. Hybridmodelle mit verlängerten Flugzeiten und verbesserten Kameraauflösungen, ermöglichen eine breitere Abdeckung des Lebensraums und die Erfassung detaillierterer Bilder in komplexen Umgebungen. Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) bietet die Möglichkeit, die Bildanalyse zu rationalisieren, indem die Erkennung von Krokodilen und die Größenschätzung anhand allometrischer Modelle automatisiert werden. Diese KI-gesteuerten Verbesserungen könnten eine Datenverarbeitung nahezu in Echtzeit ermöglichen und die Abhängigkeit von der zeitaufwändigen manuellen Analyse verringern.

Diese Verbesserungen befinden sich derzeit in der Entwicklung. Wir haben im April 2025 in Kamerun eine experimentelle Studie mit Studenten und jungen Forschern der Universität Ngaoundéré und lokalen NRO durchgeführt, bei der mit Wärmekameras und Suchscheinwerfern ausgestattete Drohnen zum Einsatz kamen und eine KI-gestützte automatische Datenverarbeitung erfolgte.

Dieser Baustein dient dem Aufbau von Kapazitäten bei lokalen Akteuren, einschließlich indigener Völker und lokaler Gemeinschaften (IPLCs), um Drohnen zu bedienen und sie in die Lage zu versetzen, eine aktive Rolle im Naturschutz zu übernehmen.

Einfache Anwendung der entwickelten Methode:

1. Minimale technische Fertigkeiten erforderlich:
   Die Nutzer benötigen lediglich eine Grundausbildung in der Bedienung von Drohnen und der Extraktion von Messdaten aus hochauflösenden Bildern. Das Verfahren ist unkompliziert:
   • Fliegen Sie die Drohne gemäß dem standardisierten Flugprotokoll.
   • Markieren Sie Krokodile auf Überkopfbildern.
   • Messen Sie die sichtbare Kopflänge mit verfügbaren Bildanalysetools (z. B. ImageJ, QGIS).
   • Wenden Sie die entsprechende allometrische Gleichung an oder suchen Sie in vorbereiteten Tabellen (abaques) nach, um die Gesamtlänge zu schätzen.
2. Leicht anpassbar:
   Der Rahmen verwendet leicht lesbare Tabellen (abaques), die sowohl für Spezialisten als auch für Nicht-Spezialisten zugänglich sind, da die Methode schnell angewendet werden kann, ohne dass fortgeschrittene wissenschaftliche Kenntnisse erforderlich sind.
3. Zugängliche Ausrüstung:
   Der Ansatz stützt sich auf verbrauchergerechte Drohnen und weithin verfügbare Software, was die Erschwinglichkeit sicherstellt und die Hürden für die Einführung verringert.

Warum es effektiv ist:

Die Einfachheit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit des Systems machen es ideal für verschiedene Kontexte, von abgelegenen Feuchtgebieten bis hin zu Lebensräumen in Stadtnähe. Es ermöglicht einem breiten Spektrum von Nutzern, wissenschaftlich fundierte Daten zu generieren.

Das allometrische System ist ein nicht-invasives Instrument zur Schätzung der Gesamtkörperlänge von Krokodilen auf der Grundlage der Messung ihrer Kopflänge, die mit hochauflösenden Drohnenbildern erfasst wird. Durch die Nutzung etablierter artspezifischer Kopf-Körperlängen-Verhältnisse erübrigt sich bei dieser Methode der physische Fang oder die Handhabung, was die Risiken für Forscher und Wildtiere verringert. Das System wurde für 17 der 27 Krokodilarten validiert und ermöglicht die Bereitstellung zuverlässiger demografischer Daten, die für die Überwachung der Populationen und das Naturschutzmanagement unerlässlich sind.

Der Rahmen verwendet leicht lesbare Tabellen (abaques), die es auch Nichtfachleuten ermöglichen, die Methode schnell anzuwenden, ohne dass fortgeschrittene wissenschaftliche Kenntnisse erforderlich sind.

Die Kenntnis der demografischen Struktur ist für die Erforschung und den Schutz von Wildtieren von entscheidender Bedeutung. Bei Krokodilen erfordert die genaue Schätzung der Gesamtlänge und der demografischen Klasse in der Regel eine genaue Beobachtung oder einen Fang, oft von teilweise untergetauchten Individuen, was zu Ungenauigkeit und Risiken führen kann. Die Drohnentechnologie bietet eine unvoreingenommene, sicherere Alternative für die Klassifizierung. In dieser Studie wurde die Effektivität von Drohnenfotos in Kombination mit allometrischen Beziehungen der Kopflänge zur Schätzung der Gesamtlänge bewertet, und es wurde eine standardisierte Methode zur drohnengestützten demografischen Klassifizierung von Krokodilen vorgeschlagen.

Mit diesem Baustein werden standardisierte Flugparameter für eine effektive Krokodilüberwachung festgelegt.

Eines der größten Hindernisse für eine groß angelegte Wiederherstellung sind die Kosten. Unsere Lösung macht teure Gärtnereien überflüssig und reduziert den arbeitsintensiven Aufwand, was eine effiziente Bepflanzung in großem Maßstab ermöglicht. Die Drohnen können bis zu 2.000 Samen in weniger als 10 Minuten pflanzen, was die Zeit- und Arbeitskosten drastisch reduziert. Diese Erschwinglichkeit macht die Wiederherstellung auch in einkommensschwachen Regionen möglich und eröffnet Chancen für eine Ausweitung in Gebieten, die bisher als unzugänglich galten. Das Verfahren lässt sich an andere Wiederherstellungsaufgaben wie Aufforstung oder landwirtschaftliche Regenerierung anpassen und ist somit vielseitig einsetzbar.

Bei der Wiederherstellung geht es nicht nur um die Bepflanzung, sondern auch um die Gewährleistung einer langfristigen Wirkung. Unser KI-gestütztes MRV-System ermöglicht es, den Fortschritt der Wiederherstellung und den Zustand der Umwelt in Echtzeit zu verfolgen. Es befasst sich auch mit kritischen Problemen wie illegaler Fischerei, Wilderei und Abholzung und befähigt Gemeinden, ihre wiederhergestellten Ökosysteme zu schützen. Das System integriert Satellitendaten, Drohnenbilder und KI-Analysen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die auf andere Wiederherstellungs- oder Schutzmaßnahmen übertragen werden können. Außerdem unterstützt es Transparenz und Rechenschaftspflicht, damit die Beteiligten Fortschritte und Ergebnisse effektiv messen können.

Unsere Lizenzierungs- und Schulungsplattform befähigt Gemeinden, selbständig Drohnen zu bauen, zu betreiben und zu warten. Dieser Ansatz ist praxisorientiert und kooperativ, fördert das lokale Fachwissen und ermöglicht es den Gemeinden, die Technologie an ihre individuellen Bedürfnisse anzupassen. Die Plattform geht über technische Fertigkeiten hinaus und schafft eine Grundlage für die Gemeinden, um Drohnen für zusätzliche Anwendungen wie Überwachung, Kartierung und Präzisionslandwirtschaft zu entwickeln und anzupassen. Wichtig ist auch, dass die Plattform eine Feedback-Schleife fördert, in der die Gemeinschaften ihre Innovationen mit anderen teilen und so das breitere globale Netzwerk der Nutzer bereichern.

Unsere modularen Drohnen sind auf Zugänglichkeit, Anpassungsfähigkeit und Nachhaltigkeit ausgelegt. Ursprünglich wurden sie aus Holzbauteilen mit weniger als sechs Schrauben und Kabelbindern hergestellt. Sie lassen sich einfach zusammenbauen, reparieren und mit lokalen Materialien nachbauen und ermöglichen es den Gemeinden, selbständig Restaurierungsprojekte durchzuführen.

Im Laufe der Zeit haben wir Wasserstoff-Brennstoffzellen und hybridelektrische Antriebssysteme integriert, um die Flugdauer, Energieeffizienz und Umweltverträglichkeit zu verbessern. Dank dieser Innovationen können Drohnen größere Gebiete abdecken und in abgelegenen Umgebungen eingesetzt werden, während sie gleichzeitig ihren ökologischen Fußabdruck verringern.

Das modulare Design sorgt für Flexibilität bei der kontinuierlichen Anpassung und ermöglicht es den Gemeinden, die Drohnen mit Hilfsmitteln wie Kameras oder Sensoren für die Überwachung aufzurüsten. Dieser Ansatz kombiniert Einfachheit und Spitzeninnovation und verbindet die Stärkung der Basis mit skalierbarer, wirkungsvoller Umweltsanierung.