Kalfor erkannte die anhaltende Bedrohung durch die Umwandlung von APL-Wäldern durch den Palmölsektor und erkannte die Notwendigkeit, nachhaltige Alternativen für die Schaffung von Einkommen, Arbeitsplätzen und Lebensgrundlagen zu entwickeln. Trotz der Bemühungen um den Schutz der Wälder sind nur 56 % (197.152 ha) der APL-Wälder in vier Pilotdistrikten rechtlich besser geschützt, so dass der Großteil von der Umwandlung bedroht ist. Das Projekt legt den Schwerpunkt auf die Suche nach nachhaltigen Nutzungsmöglichkeiten für diese Wälder, die wirtschaftliche Anreize für die Erhaltung bieten.

Für APL-Wälder (Non-State-Owned Forest Area), die keinen gesetzlichen Schutz genießen und auf freiwilligen Schutz angewiesen sind, sind qualitativ hochwertige Daten zur Waldbedeckung entscheidend. Das Kalfor-Projekt befasste sich mit dem Bedarf an genauen Daten zur Waldbedeckung in APL-Gebieten. Zunächst waren die vorhandenen Daten unzuverlässig. Das MoEF verbesserte die Datengenauigkeit mit Hilfe von hochauflösender Fernerkundung von LAPAN in Zusammenarbeit mit Universitäten in den Provinzen. Diese überarbeiteten Daten, die eine HCVF-Gesamtfläche von 347.922 ha in vier Distrikten ausweisen, boten eine solide Grundlage für die Entscheidungsfindung und unterstrichen das Engagement des Projekts für Genauigkeit und empirisch gestützte, evidenzbasierte Praxis.

Das Kalfor-Projekt befasst sich mit der Bewirtschaftung der APL-Wälder (Non-State-Owned Forest Area) in Kalimantan, die von der Umwandlung in Palmölplantagen bedroht sind. Da die Zuständigkeit für diese Gebiete zwischen verschiedenen Ministerien umstritten ist und es keine spezifische Gesetzgebung zu ihrem Schutz gibt, erkannte Kalfor die Notwendigkeit einer umfassenden Einbeziehung der Interessengruppen. Dieser Ansatz beinhaltet die Aufklärung und Konsensbildung zwischen Regierungsbehörden, lokalen Gemeinschaften, dem Privatsektor und der Wissenschaft über die ökologischen und wirtschaftlichen Vorteile des Schutzes der APL-Wälder.

Da die Gemeinschaftsfischerei unter einem staatlichen Mandat arbeitet, ist die Einbindung der lokalen Behörden - insbesondere der Fischereiverwaltung des Kantons und der lokalen Gemeindebeamten - entscheidend für den Erfolg jeder Zusammenarbeit mit einer CFi. Die lokalen Behörden müssen das Engagement von Conservation International in einer CFi verstehen und unterstützen. Zunächst treffen wir uns mit der Fischereiverwaltung auf nationaler und lokaler Ebene, um unser Programm vorzustellen und potenziell geeignete CFi's zu identifizieren. Bei diesen Treffen werden Beziehungen zu hochrangigen Regierungsbeamten aufgebaut und Informationen wie z.B. lokale Kontakte innerhalb der potentiellen CFi's eingeholt. Nachdem wir uns die Unterstützung auf hoher Ebene gesichert haben, nehmen wir Kontakt zu den lokalen Behörden, z. B. der Gemeinde, auf und machen uns ein Bild vom aktuellen Status, den Herausforderungen und den Möglichkeiten der einzelnen CFi, indem wir sie über unseren Ansatz informieren.

Der Schutz unserer Meere geht über die Reinigung der Strände und das Verbot der Entnahme gefährdeter Arten hinaus. Unser Ziel und das jeder verantwortungsbewussten Gesellschaft ist es, ein Gleichgewicht zwischen der menschlichen Entwicklung und der Erhaltung der Meeresökosysteme zu erreichen. Seit mehr als drei Jahrzehnten setzen wir uns für eine öffentliche Politik der nachhaltigen Fischerei ein.

Diese umfassende Vision setzt voraus, dass nicht nur die offensichtlichen Probleme angegangen werden, sondern dass auch an tiefer gehenden und wirksameren Maßnahmen gearbeitet wird. Nachhaltigkeit in der Fischerei erfordert ein starkes Engagement für die Umsetzung von Maßnahmen, die gegen die Überfischung vorgehen, eine selektive Fischerei fördern und umweltfreundliche Technologien einsetzen.

Effektive Arbeitsgruppe zur Entscheidungsfindung für die Verbesserung der Tintenfischfischerei zum Nutzen der Fischerfamilien durch verantwortungsvollen Tintenfischfang.

ANAPAC ist die Nationale Allianz zur Unterstützung und Förderung von Gebieten und Territorien des indigenen und gemeinschaftlichen Erbes.

Drohnen spielen im 3LD-Monitoring-System eine zentrale Rolle und ergänzen andere Datenerhebungsmethoden. Drohnen sind in den Partnerländern ein wichtiges Instrument, um die technischen Fähigkeiten des lokalen Personals zu stärken. Diese Fähigkeiten umfassen Flugplanung, Navigation und Bildauswertung. Das Drohnen-Monitoring soll die Projektmitarbeiter in die Lage versetzen, maßgeschneiderte Daten für photogrammetrische Analysen zu erfassen, aus denen wichtige Geoinformationen hervorgehen.

Die Methodik der Drohnenkartierung umfasst fünf Phasen, wobei sich die ersten beiden auf den Betrieb der Drohnen konzentrieren:

1. Vorbereitung der Kartierungsmission (Schreibtischarbeit)
2. Durchführung der Kartierungsmission (Feldarbeit)
3. Entwicklung eines digitalen Oberflächenmodells (DSM) und Erstellung eines Orthomosaiks (Schreibtischarbeit)
4. Datenanalyse und -veredelung (Schreibtischarbeit)
5. Integration in das vorherrschende Datensystem (Desktop-Arbeiten)

Drohnendaten helfen bei der Auswertung von Indikatoren, die mit Kohlenstoff/Biomasse in Verbindung stehen, wie z. B. Sterblichkeitsraten und Waldtypen. Insbesondere können durch die Anwendung allometrischer Gleichungen und die richtige Charakterisierung des Landtyps Schätzungen der oberirdischen Biomasse von Bäumen vorgenommen werden.

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.

Satelliten- und Drohnenbilder leisten zwar einen unbestreitbaren Beitrag zur Überwachung, sind aber in den ersten Jahren der FLR-Bemühungen nur begrenzt einsetzbar. Die Datenerhebung vor Ort ist in den ersten Projektjahren entscheidend.

Die Datenerhebung auf Feldebene wird in drei partizipative Ansätze unterteilt:

• Permanente Stichprobenparzellen: Feste Parzellen, auf denen Baumhöhe, DBH und Überlebensraten der Bäume geschätzt werden. Dauerbeprobungsflächen werden aufgrund ihres hohen Arbeits- und Zeitaufwands in 3-Jahres-Intervallen bewertet.
• Landnutzungsplanung: Diskussionsrunden zur Bewertung von Informationen sowie zur Identifizierung gefährdeter Arten gemäß der Roten Liste der bedrohten Arten der Weltnaturschutzunion (IUCN). Sie ist in andere Prozesse der Landnutzungsplanung integriert und hat daher keinen festgelegten Bewertungszeitraum.
• Transekte: Identifizierung von floristischen und faunistischen Arten sowie der Zusammensetzung der Waldstruktur in einem Bewertungsintervall von drei Monaten

Alle relevanten Indikatoren, die in den drei partizipativen Ansätzen enthalten sind, werden mit der KOBO Toolbox erhoben. Diese Software bietet geeignete Bedingungen und ist einfach zu bedienen und entspricht den Monitoringzielen des Projekts.