Kami mengembangkan pemantauan berbasis komunitas kucing liar dan mangsa potensial dengan keluarga yang terkait dengan Serraniagua di cagar alam pribadi mereka dengan menggunakan satu set kecil dari lima kamera perangkap.

Perluasan sistem pertanian dan deklarasi kawasan lindung publik dan swasta yang baru berkontribusi pada intensifikasi HWC. Dalam konteks ini, pengembangan rencana regional yang membahas masalah dan konteks spesifik wilayah, dan mengintegrasikan semua pemangku kepentingan terkait, akan memungkinkan pengelolaan interaksi manusia-jaguar yang preventif, komprehensif, dan berkelanjutan, sehingga meningkatkan kualitas hidup manusia dan jaguar.

Kemajuan dalam teknologi on-board dan integrasi AI memiliki potensi besar untuk meningkatkan metode pemantauan buaya berbasis drone yang sudah ada. Peningkatan dalam perangkat keras drone, seperti model hibrida dengan waktu terbang yang lebih lama dan resolusi kamera yang lebih baik, memungkinkan cakupan habitat yang lebih luas dan pengambilan citra yang lebih rinci di lingkungan yang kompleks. Mengintegrasikan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) merupakan peluang yang signifikan untuk merampingkan analisis citra dengan mengotomatiskan deteksi buaya dan estimasi ukuran menggunakan model alometrik. Peningkatan berbasis AI ini dapat memberikan pemrosesan data yang hampir seketika, mengurangi ketergantungan pada analisis manual yang memakan waktu.

Peningkatan ini saat ini sedang dalam pengembangan. Kami melakukan studi eksperimental di Kamerun pada bulan April 2025 dengan mahasiswa dan peneliti muda dari Universitas Ngaoundéré dan LSM setempat, menggunakan drone yang dilengkapi dengan kamera termal dan lampu sorot, serta pemrosesan data otomatis yang dibantu oleh AI.

Hal ini membangun kapasitas para pemangku kepentingan lokal termasuk Masyarakat Adat dan Masyarakat Lokal (IPLC) untuk mengoperasikan drone, sehingga mereka dapat berperan aktif dalam konservasi.

Kemudahan penggunaan metode yang dikembangkan:

1. Keterampilan Teknis Minimal yang Dibutuhkan:
   Pengguna hanya memerlukan pelatihan dasar dalam pengoperasian drone dan ekstraksi pengukuran dari gambar beresolusi tinggi. Prosesnya sangat mudah:
   • Terbangkan drone dengan mengikuti protokol penerbangan standar.
   • Tandai buaya pada gambar di atas kepala.
   • Ukur panjang kepala yang terlihat menggunakan alat analisis gambar yang dapat diakses (misalnya, ImageJ, QGIS).
   • Terapkan persamaan alometrik yang sesuai atau cari dari tabel yang telah disiapkan sebelumnya (abaque) untuk estimasi panjang total.
2. Mudah Beradaptasi:
   Kerangka kerja ini menggunakan tabel yang mudah dibaca (abaque), sehingga dapat diakses oleh para ahli dan non-ahli, sehingga operator dapat dengan cepat menerapkan metode ini tanpa memerlukan keahlian ilmiah tingkat lanjut.
3. Peralatan yang Dapat Diakses:
   Pendekatan ini mengandalkan drone kelas konsumen dan perangkat lunak yang tersedia secara luas, memastikan keterjangkauan dan mengurangi hambatan dalam pengadopsian.

Mengapa Ini Efektif:

Kesederhanaan, skalabilitas, dan keandalan kerangka kerja ini membuatnya ideal untuk berbagai konteks, mulai dari lahan basah terpencil hingga habitat yang berdekatan dengan perkotaan. Kerangka kerja ini memberdayakan berbagai pengguna untuk menghasilkan data yang kuat secara ilmiah.

Kerangka kerja allometrik adalah alat non-invasif yang dirancang untuk memperkirakan total panjang tubuh buaya berdasarkan pengukuran panjang kepala mereka, yang diambil melalui citra drone beresolusi tinggi. Dengan memanfaatkan rasio panjang kepala dan tubuh spesifik spesies yang sudah ada, metode ini menghilangkan kebutuhan untuk menangkap atau menangani secara fisik, sehingga mengurangi risiko bagi para peneliti dan satwa liar. Kerangka kerja ini telah divalidasi untuk 17 dari 27 spesies buaya, sehingga memungkinkan untuk menyediakan data demografi yang dapat diandalkan yang penting untuk pemantauan populasi dan manajemen konservasi.

Kerangka kerja ini menggunakan tabel yang mudah dibaca (abaque), sehingga dapat diakses oleh non-spesialis, operator dapat dengan cepat menerapkan metode ini tanpa memerlukan keahlian ilmiah tingkat lanjut.

Memahami struktur demografi sangat penting untuk penelitian dan konservasi satwa liar. Untuk buaya, memperkirakan panjang total dan kelas demografi secara akurat biasanya membutuhkan pengamatan atau penangkapan dari dekat, seringkali dengan cara membenamkan sebagian individu, yang menyebabkan potensi ketidaktepatan dan risiko. Teknologi drone menawarkan alternatif yang bebas bias dan lebih aman untuk klasifikasi. Penelitian ini mengevaluasi efektivitas foto drone yang dikombinasikan dengan hubungan alometrik panjang kepala untuk memperkirakan panjang total, dan mengusulkan metode standar untuk klasifikasi demografi buaya berbasis drone.