Restorasi bukan hanya tentang penanaman-ini tentang memastikan dampak jangka panjang. Sistem MRV kami yang didukung oleh AI menyediakan pelacakan kemajuan restorasi dan kesehatan lingkungan secara real-time. Sistem ini juga menangani isu-isu penting seperti penangkapan ikan ilegal, perburuan liar, dan deforestasi, serta memberdayakan masyarakat untuk melindungi ekosistem yang telah direstorasi. Sistem ini mengintegrasikan data satelit, citra drone, dan analisis AI untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, yang dapat diadaptasi untuk upaya restorasi atau konservasi lainnya. Sistem ini juga mendukung transparansi dan akuntabilitas, sehingga para pemangku kepentingan dapat mengukur kemajuan dan hasil secara efektif.

Platform lisensi dan pelatihan kami melengkapi masyarakat untuk membangun, mengoperasikan, dan memelihara drone secara mandiri. Pendekatan ini bersifat langsung dan kolaboratif, menumbuhkan keahlian lokal dan memungkinkan masyarakat untuk menyesuaikan teknologi dengan kebutuhan unik mereka. Platform ini lebih dari sekadar keterampilan teknis, menciptakan fondasi bagi masyarakat untuk berinovasi dan memodifikasi drone untuk aplikasi tambahan seperti pengawasan, pemetaan, dan pertanian presisi. Yang terpenting, platform ini mendorong lingkaran umpan balik di mana komunitas berbagi inovasi mereka, memperkaya jaringan pengguna global yang lebih luas.

Drone modular kami dirancang untuk aksesibilitas, kemampuan beradaptasi, dan keberlanjutan. Awalnya dibuat menggunakan komponen kayu dengan kurang dari enam sekrup dan pengikat ritsleting, drone ini mudah dirakit, diperbaiki, dan direplikasi menggunakan bahan lokal, sehingga memberdayakan masyarakat untuk memimpin proyek restorasi secara mandiri.

Seiring perkembangannya, kami telah mengintegrasikan sel bahan bakar hidrogen dan sistem propulsi hibrida-listrik, yang meningkatkan daya tahan penerbangan, efisiensi energi, dan kelestarian lingkungan. Inovasi ini memungkinkan drone untuk menjangkau area yang lebih luas dan beroperasi di lingkungan terpencil sekaligus mengurangi jejak karbon.

Desain modular memastikan fleksibilitas untuk adaptasi yang berkelanjutan, memungkinkan komunitas untuk meningkatkan drone dengan alat seperti kamera atau sensor untuk pemantauan. Pendekatan ini menggabungkan kesederhanaan dan inovasi mutakhir, menjembatani pemberdayaan akar rumput dengan restorasi lingkungan yang terukur dan berdampak besar.

Pemantauan burung air merupakan dasar dari strategi perlindungan dan pengelolaan untuk hampir semua jenis ekosistem lahan basah. Dengan peningkatan berkelanjutan dari infrastruktur konservasi lahan basah di Tiongkok, termasuk perangkat jarak jauh untuk mengumpulkan data akustik dan visual satwa liar dalam jumlah besar, permintaan akan teknologi penyaringan dan analisis data semakin meningkat. Deteksi objek berbasis pembelajaran mendalam telah menjadi solusi mendasar untuk analisis data besar dan telah diuji di berbagai area aplikasi. Namun, teknik pembelajaran mendalam ini belum diuji untuk mendeteksi burung air kecil dalam video pemantauan waktu nyata. Kami mengusulkan metode deteksi yang lebih baik yang menambahkan kepala prediksi tambahan, modul perhatian SimAM, dan bingkai kontinu ke YOLOV7, yang disebut YOLOv7 Waterbirds, untuk perangkat pengawasan video waktu nyata untuk mengidentifikasi area perhatian dan melakukan tugas-tugas pemantauan burung air (identifikasi, penghitungan, dan perkiraan kepadatan). Berdasarkan dataset burung air, nilai akurasi rata-rata (mAP) YOLOv7 Waterbirds adalah 67,3%, yang mana lebih tinggi sekitar 5% dari model benchmark. Selain itu, tingkat penarikan kembali dari metode yang ditingkatkan adalah 87,9% (akurasi = 85%), dan tingkat penarikan kembali untuk burung air kecil (didefinisikan sebagai piksel kurang dari 40x40) adalah 79,1%, yang menunjukkan bahwa kinerjanya dalam deteksi objek kecil lebih unggul daripada metode asli dan banyak algoritme pembelajaran mendalam populer lainnya. Algoritma ini dapat digunakan oleh departemen pengelolaan kawasan lindung atau organisasi lain untuk menggunakan kamera pengintai yang ada untuk pemantauan tanaman air dengan presisi yang lebih tinggi, yang sampai batas tertentu berkontribusi pada konservasi satwa liar.

Melalui serangkaian tindakan ilmiah seperti modifikasi medan mikro, pengaturan ketinggian air, dan restorasi ekologi lahan basah, kami bertujuan untuk menciptakan lingkungan habitat yang dapat memenuhi kebutuhan berbagai jenis burung yang bermigrasi. Setelah proyek restorasi selesai, dalam pengelolaan harian, lokasi bertengger saat air pasang perlu mempertahankan proporsi tertentu dari dataran gundul, area perairan dangkal, area perairan dalam, dan area vegetasi rendah yang terkendali. Dengan mengontrol ketinggian air secara manual untuk memastikan stabilitas relatif dari area ketinggian air yang berbeda, mengontrol ketinggian gulma untuk mempertahankan area dataran gundul, untuk menyediakan habitat berbagai burung air yang bermigrasi seperti burung pantai, bangau, camar, bebek, dll. Menggunakan perangkat tak berawak seperti pengawasan video untuk membantu memantau komunitas burung air, untuk mengevaluasi pola penggunaan habitat oleh burung-burung yang bermigrasi dan kemudian menilai kualitas habitat.

Dalam penerapan perangkap untuk panen berselang, hasil terbaik dicapai dengan kombinasi variabel berikut: dedak jagung (pakan tambahan) x dedak jagung (umpan perangkap) x O. Shiranus (spesies) x 2 ikan/m2 (kepadatan tebar).

Total hasil panen dengan kombinasi ini 25 persen lebih tinggi dibandingkan dengan kelompok kontrol dengan panen tunggal. Kepadatan tebar yang lebih tinggi (3 ekor/m2) menghasilkan total panen yang sedikit lebih tinggi pada kelompok kontrol, tetapi dengan keuntungan bersih yang lebih rendah. Penggunaan pelet memperkuat kedua efek tersebut dan merupakan yang paling tidak ekonomis.

Hasil dari uji coba di lahan pertanian (lihat Gambar 1) telah menunjukkan fungsionalitas dan efek tangkapan yang sangat baik dari perangkap. Selama tiga bulan masa uji coba, perangkap digunakan 2 hingga 3 kali seminggu dan total 27 kali. Rata-rata, sekitar 120 ikan kecil - setara dengan 820 gram - tertangkap setiap kali panen. Dengan menggunakan perangkap, semua rumah tangga melaporkan bahwa mereka sekarang makan ikan dua kali seminggu. Sebelumnya, konsumsi ikan hanya satu sampai empat kali dalam sebulan.

Manfaatnya:

• Mengurangi persaingan untuk mendapatkan oksigen dan makanan di antara ikan-ikan di dalam kolam dan dengan demikian meningkatkan hasil panen.
• Peningkatan konsumsi rumah tangga akan ikan kecil yang bergizi dan arus kas yang lebih baik.

Faktor keberhasilan:

• Perangkap mudah dan murah untuk dibuat (USD 3).
• Perangkap mudah digunakan, juga oleh perempuan.
• Nilai tambah yang langsung terlihat berkat akses yang mudah dan teratur terhadap ikan.

Contoh dari lapangan

Secara keseluruhan, pengalaman pengguna rumah tangga yang terlibat dalam uji coba di lahan pertanian sangat positif:

"Sebagai sebuah keluarga, kami sekarang dapat makan ikan dua kali dan kadang-kadang bahkan tiga kali seminggu dibandingkan dengan bulan-bulan sebelumnya tanpa teknologi ini, ketika kami hanya makan ikan sekali sebulan." (Doud Milambe)

"Menangkap ikan sangat mudah dengan menggunakan perangkap ikan dan bahkan perempuan dan anak-anak pun dapat menggunakannya." (Jacqueline Jarasi)

"Metode ini cepat dan efektif dibandingkan dengan metode kail dan pancing yang saya gunakan untuk menangkap ikan untuk konsumsi di rumah yang dapat memakan waktu tiga hingga empat jam tetapi hanya menangkap tiga ekor ikan sehingga tidak cukup untuk ukuran rumah tangga saya." (Hassan Jarasi)

• Keterlibatan masyarakat setempat
• Menanggapi kebutuhan masyarakat

Uji coba di stasiun

Dalam serangkaian percobaan yang dilakukan di Pusat Akuakultur Nasional di Domasi, tim proyek menguji perangkap untuk panen berselang dengan umpan yang berbeda di kolam (200 m2) yang diisi dengan spesies yang berbeda(Coptodon Rendalli vs Oreochromis Shiranus) dengan kepadatan yang berbeda(1 vs. 2 vs. 3 ekor per meter persegi). Selain itu, pengujian lebih lanjut dilakukan untuk menentukan waktu dan interval yang diperlukan untuk menangkap sejumlah ikan. Sebagai kontrol dan sebagai perbandingan, kolam tambahan diisi dengan O. Shiranus dan C. Rendalli yang diberi makan dedak jagung atau pelet untuk panen satu batch untuk mewakili bentuk-bentuk tradisional akuakultur pedesaan di Malawi.

Uji coba di lahan pertanian

Pada saat perangkap berfungsi secara teknis, rumah tangga yang ingin menguji perangkap di bawah kondisi kehidupan nyata sehari-hari diidentifikasi. Selama tiga bulan, enam rumah tangga menguji coba perangkap dan mendokumentasikan hasil tangkapannya.