China Nature Watch: menggunakan teknologi untuk Pengumpulan dan Aplikasi Informasi Keanekaragaman Hayati untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang ramah keanekaragaman hayati
Solusi Lengkap
Sistem manajemen data kamera jebak: Halaman identifikasi spesies
Shan Shui Conservation Center
Data dasar keanekaragaman hayati merupakan kunci untuk pengambilan keputusan dan praktik konservasi, namun menghadapi kekurangan data dan asimetri informasi. Dengan bantuan perangkat teknologi, China Nature Watch bertujuan untuk memperkuat pengumpulan data keanekaragaman hayati dari berbagai sumber, terutama ilmu pengetahuan warga, memfasilitasi aplikasi data dalam perencanaan penggunaan lahan dan partisipasi publik, serta mengarusutamakan konservasi keanekaragaman hayati.
Secara khusus, teknologi memberikan solusi yang efektif untuk 3 modul:
- Manajemen data perangkap kamera: mengembangkan sistem manajemen data daring yang menggunakan AI untuk menyederhanakan dan mempercepat pengumpulan dan pemrosesan data perangkap kamera.
- Visualisasi data sains warga: menggunakan PowerBI untuk secara otomatis menganalisis dan memvisualisasikan catatan spesies yang dikumpulkan oleh para ilmuwan warga secara interaktif.
- Alat Penilaian Dampak Keanekaragaman Hayati (BiA): mengintegrasikan data ekologi dan konstruksi dari berbagai sumber data untuk memberikan pertanyaan langsung mengenai penilaian dampak keanekaragaman hayati untuk proyek-proyek konstruksi melalui platform cloud.
Pembaruan terakhir: 30 Sep 2025
2247 Tampilan
Konteks
Tantangan yang dihadapi
Setiap proses dalam alur kerja data keanekaragaman hayati mulai dari pengumpulan, pemrosesan, visualisasi, hingga aplikasi rumit dan membosankan sehingga membutuhkan banyak tenaga kerja yang berulang-ulang dan sangat membutuhkan penyederhanaan dan otomatisasi.
- Manajemen data perangkap kamera: pemantauan perangkap kamera berbasis masyarakat menghadapi hambatan efisiensi yang rendah (misalnya, pengumpulan data dari pemantau masyarakat lokal, identifikasi spesies secara manual) dan kualitas data yang tidak stabil dan relatif rendah (misalnya, data yang tidak benar dan hilang, tingkat foto kosong yang tinggi).
- Visualisasi data sains warga: produk visualisasi bersifat statis dan spesifik untuk kampanye tertentu, dibuat secara manual pada beberapa tahap setiap kampanye, yang menghabiskan banyak upaya konservasionis sementara hanya memberikan umpan balik yang tertunda kepada ilmuwan warga.
- Penilaian dampak keanekaragaman hayati: kekurangan data dan kurangnya akses publik terhadap data membuat skenario penggunaan data menjadi terbatas. Selain itu, penilaian dampak keanekaragaman hayati dilakukan secara manual untuk setiap pertanyaan, dengan laporan yang disusun secara manual.
Lokasi
Republik Rakyat Tiongkok
Asia Timur
Proses
Ringkasan prosesnya
Keseluruhan perencanaan dan pengembangan kemitraan yang mendukung telah memberikan landasan konkret bagi proyek ini.
Data kamera jebakan merupakan sumber data distribusi spesies yang tidak terpisahkan dari basis data Nature Watch. Sistem manajemen data kamera jebakan mempercepat alur kerja secara keseluruhan dan meningkatkan input data kamera jebakan secara tepat waktu ke dalam basis data. Sama halnya dengan data ilmuwan warga, sebagai sumber pencatatan spesies lainnya, platform visualisasi membantu menginspirasi antusiasme ilmuwan warga dan meningkatkan pengamatan spesies. Kedua blok bangunan tersebut mengakumulasi data untuk alat BiA, sehingga mendorong penilaian yang lebih akurat.
Selain itu, platform visualisasi dan perangkat BiA melibatkan komunikasi publik yang ditargetkan untuk audiens yang berbeda, saling melengkapi untuk tujuan akhir pengarusutamaan keanekaragaman hayati.
Blok Bangunan
Analisis alur kerja, pembangunan kemitraan, dan perencanaan keseluruhan
Penelitian dan praktik konservasi selama bertahun-tahun tidak hanya menekankan pentingnya data keanekaragaman hayati, tetapi juga mengungkap kelemahan alur kerja saat ini, mulai dari manajemen data yang tidak efisien, kurangnya integrasi data, hingga terbatasnya aplikasi data yang dapat diakses oleh publik. Selain itu, alur kerja tersebut sebagian besar menggunakan tenaga manusia dan sering kali melibatkan banyak pekerjaan yang berulang-ulang, sehingga menyita banyak waktu para konservasionis.
Mengikuti perkembangan teknologi yang pesat, kami secara bertahap menyadari potensi teknologi untuk memberikan solusi bagi "titik masalah" kami selama ini. Untuk memanfaatkan perangkat teknologi di tempat-tempat yang paling membutuhkan, tinjauan dan analisis sistematis terhadap alur kerja saat ini dilakukan untuk mengidentifikasi hambatan dengan prioritas tinggi dan solusi yang memungkinkan. Perenungan ini dimulai pada bulan Mei 2018 dan terwujud mulai Juni 2019 setelah mitra teknis potensial muncul. Berdasarkan analisis alur kerja yang sistematis dan kemitraan yang erat, kami membuat rencana langkah demi langkah, dengan tujuan mengembangkan modul satu per satu, dengan mempertimbangkan sumber daya dan tenaga kerja yang terbatas (misalnya, dari aplikasi asisten pemantauan perangkap kamera berbasis masyarakat, ke alat BiA, ke platform visualisasi data ilmu pengetahuan warga, ke sistem manajemen data perangkap kamera).
Faktor-faktor pendukung
- Tinjauan sistematis terhadap alur kerja saat ini dan analisis kesenjangan yang mengindikasikan di mana alat teknologi dapat membantu
- Mitra teknis yang dapat diandalkan dan mendukung (melalui uji coba)
- Rencana yang ambisius namun praktis
Pelajaran yang dipetik
- Melibatkan berbagai kolega dalam diskusi tentang alur kerja dan solusi teknis sangat membantu untuk mengumpulkan ide-ide yang lebih berharga.
- Perusahaan teknis yang berbeda memiliki gaya kerja yang berbeda. Pilihlah yang sesuai dengan gaya dan nilai kerja Anda.
Sistem manajemen data perangkap kamera
Untuk mempercepat alur kerja data kamera jebakan, sistem manajemen data online bersama dengan alat berbasis aplikasi dan pengenalan gambar AI sedang dikembangkan yang didukung oleh mitra teknis, yang terdiri dari:
- Aplikasi asisten pemantauan perangkap kamera berbasis komunitas: aplikasi ini memungkinkan pemantau lokal untuk secara otomatis mencatat waktu dan lokasi GPS pemasangan/pengambilan perangkap kamera, sehingga proses pengumpulan data dari pemantau lokal dan entri data secara manual menjadi lebih efisien. (cetak biru: Juni 2019, pengembangan: Okt 2019-Feb 2020, uji coba dan penggunaan: Mar-Okt 2020)
- Model-model pengenalan gambar AI: Model AI membantu mendeteksi hewan dan mengidentifikasi spesies dalam foto perangkap kamera, yang sangat mengurangi jumlah foto yang perlu diidentifikasi oleh manusia dan meningkatkan efisiensi pemrosesan data.
- Serangkaian model AI telah dilatih dan/atau diuji dengan mitra teknis, termasuk model PU & PKU ResNet18 (2018), MegaDetector (hanya untuk uji coba, 2020), model MindSpore YOLOv3 (2021).
- Platform manajemen data online: informasi perangkap kamera yang dikumpulkan melalui aplikasi bersama dengan foto diunggah ke basis data cloud terstruktur. Platform manajemen data tidak hanya mendukung identifikasi spesies melalui AI dan manusia, tetapi juga memungkinkan pencarian data global dan laporan statistik. (cetak biru: Apr-Agust 2021, pengembangan: Sept 2021-Jun 2022, uji coba dan penggunaan: Juli 2022)
Faktor-faktor pendukung
- Tinjauan sistematis terhadap alur kerja data kamera jebakan saat ini dan menerjemahkannya ke dalam kebutuhan pengembangan sistem teknis
- Model pengenalan AI gambar kamera jebakan yang bersumber terbuka dan berkinerja baik
- Sumber daya cloud untuk komputasi AI, penyimpanan data, dll.
- Putaran uji coba penggunaan dan umpan balik untuk memperbaiki bug dan meningkatkan kegunaan sistem
Pelajaran yang dipetik
- Roma tidak dibangun dalam sehari. Karena keterbatasan waktu dan sumber daya, kami harus membagi sistem menjadi beberapa modul dan mengembangkan modul selangkah demi selangkah. Kami percaya bahwa setiap modul itu sendiri dapat meningkatkan satu atau beberapa langkah dalam alur kerja kami dan kami mendapatkan manfaat dari modul-modul tersebut sebelum digabungkan ke dalam sistem secara keseluruhan. Namun, penting untuk memiliki perspektif gambaran besar di awal dan membuat rencana jangka panjang untuk integrasi sistem akhir.
- Sebuah sistem tidak bisa sempurna sejak awal. Ketika aplikasi ini pertama kali keluar dan digunakan dalam satu komunitas, aplikasi ini tidak bekerja seperti yang kami harapkan dan para pemantau lokal melaporkan berbagai jenis bug. Kami mengumpulkan dan menganalisis umpan balik untuk meningkatkan desain UI dan fungsionalitas aplikasi.
Platform visualisasi data sains warga
Selama kampanye pengamatan alam, para ilmuwan warga diundang untuk mengamati dan mencatat satwa liar secara tepat waktu, yang tidak hanya memperkuat hubungan antara warga dengan alam tetapi juga berfungsi sebagai sumber data distribusi spesies yang menjanjikan. Data catatan spesies yang dikumpulkan oleh para ilmuwan warga melalui kuesioner online secara otomatis mengalir ke dalam basis data platform visualisasi (setelah pembersihan data dan pengecekan secara manual secara berkala) dan berubah menjadi grafik dan peta yang divisualisasikan secara intuitif dan menarik (dua jenis: spasial, spasial, dan temporal) melalui Power BI. Platform yang tersedia dalam versi web dan seluler ini memberikan umpan balik secara real-time kepada para ilmuwan warga yang melakukan kegiatan pengamatan alam, sehingga meningkatkan rasa pencapaian dan memotivasi partisipasi mereka di masa depan dalam kegiatan pengamatan alam. Selain itu, karena platform ini mengintegrasikan beberapa kampanye pengamatan alam dengan tautan ke artikel web tentang analisis spesifik dari setiap kampanye, platform ini menawarkan pengetahuan keanekaragaman hayati yang luas dan memungkinkan "pengamatan alam virtual" bagi masyarakat untuk mengenal satwa liar di wilayah lain.
Garis waktu singkat dari platform ini:
- Jan-Feb 2021: membentuk tim, menganalisis analisis, membuat cetak biru
- Mar-Jun 2021: mengembangkan basis data dan platform
- Juli-Agustus 2021: uji coba
- September 2021: peluncuran dan promosi
Faktor-faktor pendukung
- Kuesioner pengumpulan data yang dirancang dengan baik dan mekanisme pembersihan data otomatis untuk memastikan kualitas data dan pemeriksaan secara manual secara berkala (biasanya sekali dalam satu musim) untuk memastikan realitas data.
- Pemilihan metode visualisasi dan desain estetika dengan melibatkan para ilmuwan warga.
- Teknologi PowerBI.
- Operasi dan pemeliharaan komunitas WeChat oleh ilmuwan warga.
Pelajaran yang dipetik
- Sebagai produk penjangkauan publik, tidak akan pernah terlalu berlebihan untuk memoles konten dan desain estetika untuk membuat platform yang ramah pengguna dan menarik.
- Melibatkan pengguna dalam tahap perencanaan dan mengumpulkan pendapat mereka sangat membantu untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna.
- Kuesioner perlu dirancang dengan baik dan ilmuwan warga perlu dilatih dengan baik sebelum merekam data. Jika tidak, akan mudah menyebabkan kehilangan data.
Alat Penilaian Dampak Keanekaragaman Hayati (BiA)
Untuk memungkinkan penyelidikan penilaian dampak keanekaragaman hayati secara otomatis dan instan, alat BiA telah dikembangkan untuk memfasilitasi layanan penyelidikan bagi perencana lahan dan pihak-pihak yang berkepentingan melalui platform Azure. Alat BiA bekerja dengan melapisi lokasi atau wilayah penyelidikan (atau proyek konstruksi yang sudah ada) dengan berbagai lapisan geografis termasuk distribusi spesies dan jangkauan kawasan lindung untuk menyelidiki apakah lokasi atau wilayah tersebut berada dalam jarak tertentu (mis., 3 km, 5 km) dari dan dapat menimbulkan dampak pada habitat spesies yang terancam punah dan/atau kawasan lindung. Laporan penilaian ini menggambarkan risiko ekologi dan lingkungan dari proyek-proyek konstruksi bagi para pengambil keputusan dan diharapkan dapat mendorong mereka untuk mempertimbangkan keanekaragaman hayati.
Garis waktu singkat alat BiA:
- Apr-Jun 2020: pembentukan tim, komunikasi kebutuhan, rencana pengembangan sistem
- Jul-Sept 2020: pengembangan alat
- Oktober 2020: uji coba, penerapan dan diseminasi
- (dalam persiapan) Apr-Sept 2022: peningkatan sistem
Faktor-faktor pendukung
- Akumulasi pengumpulan data selama bertahun-tahun dan pemikiran yang terus menerus tentang pendekatan aplikasi data.
- Dasar teori & teknis yang terakumulasi dari penelitian jangka panjang dan praktik konservasi.
- Promosi alat BiA kepada para pengguna potensial, seperti pemerintah, investor, dan perusahaan.
- Melacak operasi alat dan umpan balik dari pengguna untuk merancang peningkatan lebih lanjut dari alat tersebut.
Pelajaran yang dipetik
- Aplikasi data adalah langkah terpenting dalam keseluruhan alur kerja data, di mana data berubah menjadi informasi yang berharga bagi para pemangku kepentingan. Laporan aplikasi data yang efektif harus memperhatikan audiens yang dituju (misalnya, ringkas dan terfokus).
- Selesainya pengembangan dan perilisan bukanlah langkah terakhir untuk sebuah alat. Menemukan pengguna potensial dan membujuk mereka untuk menggunakan alat tersebut juga sangat penting. Sebuah alat harus digunakan untuk memberikan nilai yang maksimal.
Dampak
Solusi teknologi telah mengoptimalkan alur kerja data keanekaragaman hayati dan mempromosikan aplikasi data:
- Manajemen data perangkap kamera: Aplikasi asisten pemantauan perangkap kamera berbasis komunitas telah mempermudah perekaman data bagi 86 pemantau komunitas lokal yang bertanggung jawab atas pemasangan/pengambilan perangkap kamera di lapangan. Model pengenalan gambar AI telah memproses lebih dari 380.000 gambar perangkap kamera, menggantikan lebih dari 100 jam tenaga kerja. Percepatan dalam pengumpulan dan pemrosesan data ini memungkinkan umpan balik yang tepat waktu kepada para pemangku kepentingan dan mendukung pengambilan keputusan konservasi.
- Visualisasi data sains warga: Melalui visualisasi 2.688 catatan dari 22 spesies yang dikumpulkan selama enam kampanye pada tahun 2016-2021 dan secara otomatis memperbarui catatan yang baru dikumpulkan, platform ini telah memberikan umpan balik spasial, temporal, dan interaktif kepada para peserta ilmuwan warga dan secara signifikan meningkatkan minat dalam kegiatan pengamatan alam.
- Alat BiA: Basis data Nature Watch menyimpan data dasar keanekaragaman hayati yang dikumpulkan dari berbagai sumber data, termasuk catatan spesies (2.591 spesies, 1,35 juta catatan) dan kawasan lindung (6 taman nasional, 474 kawasan lindung nasional, dll.). Hingga saat ini, perangkat BiA telah menyediakan layanan pertanyaan penilaian dampak keanekaragaman hayati yang interaktif dan divisualisasikan kepada lebih dari 1260 perencana proyek konstruksi dan pemangku kepentingan lainnya, yang memfasilitasi pengambilan keputusan yang ramah terhadap keanekaragaman hayati.
Penerima manfaat
- Para konservasionis: meningkatkan efisiensi
- Komunitas lokal: peningkatan efisiensi dan umpan balik yang tepat waktu
- Ilmuwan warga: umpan balik yang tepat waktu
- Instansi pemerintah, lembaga akademis, masyarakat: akses mudah ke data keanekaragaman hayati
Tujuan Pembangunan Berkelanjutan
TPB 11 - Kota dan masyarakat yang berkelanjutan
SDG 15 - Kehidupan di darat
Terhubung dengan kontributor
Kontributor lainnya
Chen Cheng
Pusat Konservasi Shan Shui
Mengjiao Yu
Pusat Konservasi Shan Shui
Ning Wang
Pusat Konservasi Shan Shui
Xiangying Shi
Pusat Konservasi Shan Shui
Tianmu Jiang
Pusat Konservasi Shan Shui
Ding Jia
Pusat Alam dan Masyarakat Universitas Peking
Lingyun Xiao
Xi'an Jiaotong-Universitas Liverpool
Peiyun Li
Xi'an Jiaotong-Universitas Liverpool
Xiaoman Hu
Huawei Technologies Co, Ltd.
Luwei He
Huawei Technologies Co, Ltd.
