Garantire che i dispositivi ScannerEdge siano installati e configurati correttamente sul campo, con una formazione approfondita per gli operatori, al fine di massimizzare la loro efficacia nell'individuare le attività umane illegali.

I progressi nelle tecnologie di bordo e l'integrazione dell'intelligenza artificiale hanno un grande potenziale per migliorare ulteriormente l'attuale metodo di monitoraggio dei coccodrilli basato sui droni. I miglioramenti nell'hardware dei droni, come i modelli ibridi con tempi di volo più lunghi e risoluzioni della telecamera migliorate, consentono una copertura più ampia dell'habitat e l'acquisizione di immagini più dettagliate in ambienti complessi. L'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) rappresenta un'opportunità significativa per semplificare l'analisi delle immagini automatizzando il rilevamento dei coccodrilli e la stima delle dimensioni utilizzando modelli allometrici. Questi miglioramenti guidati dall'intelligenza artificiale potrebbero fornire un'elaborazione dei dati quasi in tempo reale, riducendo la dipendenza dall'analisi manuale che richiede molto tempo.

Questi miglioramenti sono attualmente in fase di sviluppo. Nell'aprile 2025 abbiamo condotto uno studio sperimentale in Camerun con studenti e giovani ricercatori dell'Università di Ngaoundéré e ONG locali, utilizzando droni dotati di telecamere termiche e fari e includendo l'elaborazione automatica dei dati assistita dall'intelligenza artificiale.

Questo blocco di costruzione è dedicato allo sviluppo delle capacità delle parti interessate locali, comprese le popolazioni indigene e le comunità locali (IPLC), di utilizzare i droni, consentendo loro di assumere un ruolo attivo nella conservazione.

Facilità d'uso del metodo adottato:

1. Sono richieste competenze tecniche minime:
   Gli utenti hanno bisogno solo di una formazione di base sul funzionamento dei droni e sull'estrazione di misure da immagini ad alta risoluzione. Il processo è semplice:
   • Far volare il drone seguendo il protocollo di volo standardizzato.
   • Marcare i coccodrilli sulle immagini dall'alto.
   • Misurare la lunghezza della testa visibile utilizzando strumenti di analisi delle immagini accessibili (ad esempio, ImageJ, QGIS).
   • Applicare l'equazione allometrica corrispondente o cercare in tabelle già preparate (abachi) per la stima della lunghezza totale.
2. Facilmente adattabile:
   Il framework utilizza tabelle (abaques) di facile lettura, che lo rendono accessibile sia agli specialisti che ai non specialisti, in quanto gli operatori possono applicare rapidamente il metodo senza richiedere competenze scientifiche avanzate.
3. Apparecchiature accessibili:
   L'approccio si basa su droni di tipo consumer e su software ampiamente disponibili, garantendo l'accessibilità economica e riducendo le barriere all'adozione.

Perché è efficace:

La semplicità, la scalabilità e l'affidabilità del framework lo rendono ideale per diversi contesti, dalle zone umide remote agli habitat urbani. Consente a un'ampia gamma di utenti di generare dati scientificamente solidi.

Il quadro allometrico è uno strumento non invasivo progettato per stimare la lunghezza totale del corpo dei coccodrilli sulla base della misurazione della lunghezza della testa, acquisita tramite immagini ad alta risoluzione da un drone. Sfruttando i rapporti di lunghezza testa-corpo specifici per ogni specie, questo metodo elimina la necessità di cattura o manipolazione fisica, riducendo i rischi sia per i ricercatori che per la fauna selvatica. Convalidato per 17 delle 27 specie di coccodrilli, lo schema consente di fornire dati demografici affidabili, essenziali per il monitoraggio della popolazione e la gestione della conservazione.

Il quadro utilizza tabelle di facile lettura (abachi), rendendolo accessibile anche ai non specialisti, che possono applicare rapidamente il metodo senza richiedere competenze scientifiche avanzate.

La comprensione della struttura demografica è fondamentale per la ricerca e la conservazione della fauna selvatica. Per i coccodrilli, la stima accurata della lunghezza totale e della classe demografica richiede solitamente l'osservazione ravvicinata o la cattura, spesso di individui parzialmente immersi, con conseguenti imprecisioni e rischi potenziali. La tecnologia dei droni offre un'alternativa più sicura e priva di pregiudizi per la classificazione. Questo studio ha valutato l'efficacia delle foto scattate da un drone in combinazione con le relazioni allometriche della lunghezza della testa per stimare la lunghezza totale e proporre un metodo standardizzato per la classificazione demografica dei coccodrilli basata sui droni.

Questo blocco stabilisce parametri di volo standardizzati per un efficace monitoraggio dei coccodrilli.

Uno dei maggiori ostacoli al ripristino su larga scala è il costo. La nostra soluzione elimina la necessità di costosi vivai e riduce gli sforzi di manodopera, consentendo una semina efficiente su larga scala. I droni possono piantare fino a 2.000 semi in meno di 10 minuti, riducendo drasticamente i tempi e i costi di manodopera. Questa economicità rende il ripristino fattibile per le regioni a basso reddito e apre opportunità di espansione in aree precedentemente ritenute inaccessibili. Il processo è adattabile ad altre sfide di ripristino, come il rimboschimento o la rigenerazione agricola, rendendolo versatile in molteplici applicazioni.

Il ripristino non riguarda solo la piantumazione, ma anche la garanzia di un impatto a lungo termine. Il nostro sistema MRV alimentato dall'intelligenza artificiale consente di monitorare in tempo reale i progressi del restauro e la salute dell'ambiente. Inoltre, affronta problemi critici come la pesca illegale, il bracconaggio e la deforestazione, consentendo alle comunità di proteggere gli ecosistemi ripristinati. Questo sistema integra i dati satellitari, le immagini dei droni e le analisi dell'intelligenza artificiale per fornire informazioni utili, che possono essere adattate ad altre iniziative di ripristino o conservazione. Supporta inoltre la trasparenza e la responsabilità, assicurando che le parti interessate possano misurare efficacemente i progressi e i risultati.

La nostra piattaforma di licenze e formazione consente alle comunità di costruire, utilizzare e mantenere i droni in modo indipendente. Questo approccio è pratico e collaborativo, promuove le competenze locali e consente alle comunità di adattare la tecnologia alle loro esigenze specifiche. La piattaforma va oltre le competenze tecniche, creando una base per le comunità per innovare e modificare i droni per ulteriori applicazioni come la sorveglianza, la mappatura e l'agricoltura di precisione. Inoltre, la piattaforma favorisce un circuito di feedback in cui le comunità condividono le loro innovazioni, arricchendo la più ampia rete globale di utenti.

I nostri droni modulari sono progettati per garantire accessibilità, adattabilità e sostenibilità. Inizialmente realizzati con componenti in legno con meno di sei viti e fascette, sono semplici da assemblare, riparare e replicare con materiali locali, consentendo alle comunità di condurre progetti di restauro in modo indipendente.

Con il passare del tempo, abbiamo integrato celle a combustibile a idrogeno e sistemi di propulsione ibridi-elettrici, migliorando la resistenza di volo, l'efficienza energetica e la sostenibilità ambientale. Queste innovazioni consentono ai droni di coprire aree più ampie e di operare in ambienti remoti, riducendo al contempo l'impronta di carbonio.

Il design modulare garantisce la flessibilità necessaria per un adattamento continuo, consentendo alle comunità di aggiornare i droni con strumenti come telecamere o sensori per il monitoraggio. Questo approccio combina semplicità e innovazione all'avanguardia, creando un ponte tra l'empowerment della base e il ripristino ambientale scalabile e d'impatto.