El proyecto TREES emplea un enfoque multidisciplinar y a múltiples escalas para sintetizar datos de análisis medioambientales, sociales y económicos, proporcionando una comprensión holística de los impactos de la FLR en toda África, con especial atención a África Oriental y Occidental. Para lograrlo, el objetivo general es mitigar los efectos del cambio climático en África mediante una investigación de síntesis que sirva de base a las políticas y prácticas de FLR. Este enfoque permite una comprensión matizada de las prácticas de FLR y sus impactos, que son adaptables a través de diferentes regiones. Al combinar datos de diversas disciplinas, como las ciencias medioambientales, las ciencias sociales y los análisis económicos, el proyecto proporciona una comprensión holística de las prácticas de FLR y su compleja interacción. Por lo tanto, se aplican métodos de investigación similares para estudiar problemas parecidos en contextos diferentes. Los métodos de investigación multidisciplinar aplicados en distintos países se contextualizan para llegar a soluciones basadas en la investigación y adaptadas al contexto del país.

Se estableció un programa anual de movilidad internacional de 3 meses al año para todos los estudiantes de doctorado con sede en los países de implantación de F4F. El programa se diseñó de forma que todos los doctorandos acudieran al mismo tiempo a la institución de acogida en Alemania (ZALF), a fin de facilitar un sistema estructurado de supervisión de doctorados. Durante su estancia en Alemania, la estancia consistió en múltiples componentes interrelacionados, tales como: actividades de investigación documental, integración en reuniones y eventos de la institución de acogida, talleres conjuntos sobre planificación de proyectos, formación en métodos, reflexiones sobre el progreso del doctorado (oportunidades y retos), reuniones de estado en persona con GIZ/F4F, así como actividades de divulgación conjuntas, incluyendo por ejemplo un simposio de GIZ y ZALF sobre restauración en el Sur Global en Bonn y un taller sobre el concepto de investigación de acompañamiento en TropentagConference2023 en Berlín. También se animó a los estudiantes a participar en otras formaciones y conferencias en función de sus intereses y necesidades individuales.

Para facilitar las colaboraciones a escala mundial, el fortalecimiento de las estructuras internacionales de investigación, el desarrollo de capacidades y el aprendizaje global, el proyecto TREES como solución se basa firmemente en las asociaciones internacionales. En la mayoría de los países, el equipo se compone de tándems internacionales de investigación, en los que los estudiantes de doctorado y máster proceden del país de estudio, así como de Alemania u otro país. Mientras que cada estudiante tiene su foco de investigación individual, la recogida de datos se planifica y ejecuta en los tándems binacionales. La supervisión se lleva a cabo en tándems internacionales en los que una universidad de cada país asume el liderazgo y la organización líder del proyecto se encarga de la supervisión conjunta.

Los avances en las tecnologías de a bordo y la integración de la IA encierran un gran potencial para mejorar aún más el actual método de seguimiento de cocodrílidos con drones. Las mejoras en el hardware de los drones, como los modelos híbridos con mayor tiempo de vuelo y mejor resolución de las cámaras, permiten una cobertura más amplia del hábitat y la captura de imágenes más detalladas en entornos complejos. La integración de la inteligencia artificial (IA) representa una importante oportunidad para agilizar el análisis de imágenes automatizando la detección de cocodrilos y la estimación de su tamaño mediante modelos alométricos. Estas mejoras impulsadas por la IA podrían proporcionar un procesamiento de datos casi en tiempo real, reduciendo la dependencia del análisis manual, que consume mucho tiempo.

Estas mejoras se encuentran actualmente en fase de desarrollo. En abril de 2025 realizamos un estudio experimental en Camerún con estudiantes y jóvenes investigadores de la Universidad de Ngaoundéré y ONG locales, utilizando drones equipados con cámaras térmicas y reflectores, e incluyendo el procesamiento automatizado de datos asistido por IA.

Este bloque de construcción en la creación de capacidad en las partes interesadas locales, incluidos los pueblos indígenas y las comunidades locales (IPLC) para operar drones, lo que les permite tomar un papel activo en la conservación.

Facilidad de uso del método desarrollado:

1. Se requieren conocimientos técnicos mínimos:
   Los usuarios sólo necesitan una formación básica en el manejo de drones y la extracción de mediciones a partir de imágenes de alta resolución. El proceso es sencillo:
   • Volar el dron siguiendo el protocolo de vuelo estandarizado.
   • Marque los cocodrilos en imágenes aéreas.
   • Medir la longitud visible de la cabeza utilizando herramientas de análisis de imágenes accesibles (por ejemplo, ImageJ, QGIS).
   • Aplicar la ecuación alométrica correspondiente o buscar en tablas preparadas previamente (abaques) para estimar la longitud total.
2. Fácilmente adaptable:
   El marco utiliza tablas (abaques) de fácil lectura, lo que lo hace accesible tanto a especialistas como a no especialistas, ya que los operadores pueden aplicar rápidamente el método sin necesidad de conocimientos científicos avanzados.
3. Equipos accesibles:
   El método se basa en drones de consumo y software ampliamente disponible, lo que garantiza su asequibilidad y reduce las barreras para su adopción.

Por qué es eficaz:

La simplicidad, escalabilidad y fiabilidad del marco lo hacen ideal para diversos contextos, desde humedales remotos hasta hábitats urbanos adyacentes. Permite a una amplia gama de usuarios generar datos científicamente sólidos.

El marco alométrico es una herramienta no invasiva diseñada para estimar la longitud corporal total de los cocodrílidos a partir de la medición de la longitud de su cabeza, captada mediante imágenes de alta resolución obtenidas con drones. Al aprovechar las relaciones establecidas entre la longitud de la cabeza y la del cuerpo específicas de cada especie, este método elimina la necesidad de captura física o manipulación, reduciendo los riesgos tanto para los investigadores como para la fauna salvaje. Validado para 17 de las 27 especies de cocodrílidos, el marco permite proporcionar datos demográficos fiables esenciales para el seguimiento de la población y la gestión de la conservación.

El marco utiliza tablas de fácil lectura (abaques), lo que lo hace accesible a los no especialistas, los operadores pueden aplicar rápidamente el método sin necesidad de conocimientos científicos avanzados.

Comprender la estructura demográfica es vital para la investigación y la conservación de la fauna salvaje. En el caso de los crocodílidos, la estimación precisa de la longitud total y la clase demográfica suele requerir una observación o captura minuciosa, a menudo de individuos parcialmente sumergidos, lo que conlleva posibles imprecisiones y riesgos. La tecnología de los drones ofrece una alternativa más segura y libre de sesgos para la clasificación. Este estudio evalúa la eficacia de las fotos de drones combinadas con relaciones alométricas de la longitud de la cabeza para estimar la longitud total, y propone un método estandarizado para la clasificación demográfica de crocodílidos basada en drones.

Este componente básico establece parámetros de vuelo normalizados para un seguimiento eficaz de los cocodrílidos