修復とは単に植林することではなく、長期的な影響を確実にすることです。私たちのAIを活用したMRVシステムは、修復の進捗状況や環境の健全性をリアルタイムで追跡することができます。また、違法漁業、密猟、森林伐採などの重大な問題にも対処し、コミュニティが復元した生態系を保護できるようにします。このシステムは衛星データ、ドローン画像、AI分析を統合し、実用的な洞察を提供するもので、他の修復や保全活動にも応用できる。また、透明性と説明責任をサポートし、利害関係者が進捗と成果を効果的に測定できるようにします。

私たちのライセンスとトレーニングのプラットフォームは、地域社会が独自にドローンを構築し、運用し、維持できるようにします。このアプローチは実践的かつ協力的で、地域の専門知識を育み、コミュニティが独自のニーズに技術を適応させることを可能にします。このプラットフォームは技術的なスキルにとどまらず、監視、マッピング、精密農業など、さらなる用途のために地域社会がドローンを革新し、改良するための基盤を作ります。重要なのは、このプラットフォームが、コミュニティがイノベーションを共有するフィードバック・ループを促進し、より広範なグローバル・ユーザー・ネットワークを豊かにすることである。

私たちのモジュール式ドローンは、アクセシビリティ、適応性、持続可能性のために設計されています。当初は6本以下のネジとジップタイを使用した木製部品で製作されたドローンは、組み立てや修理が簡単で、地元の材料を使用して複製することができるため、地域社会が独自に修復プロジェクトを主導できるようになります。

ドローンの進化とともに、私たちは水素燃料電池と ハイブリッド電気推進システムを統合し、飛行耐久性、エネルギー効率、環境持続可能性を向上させてきました。これらの技術革新により、ドローンは二酸化炭素排出量を削減しながら、より広いエリアをカバーし、遠隔地で活動できるようになりました。

モジュラー設計により、継続的な適応のための柔軟性が確保され、コミュニティは監視用のカメラやセンサーなどのツールをドローンにアップグレードすることができます。このアプローチは、シンプルさと最先端のイノベーションを融合させ、草の根のエンパワーメントとスケーラブルでインパクトのある環境修復の架け橋となる。

水鳥のモニタリングは、ほとんどの種類の湿地生態系の保護と管理戦略の基礎である。野生動物の大量の音響データや視覚データを収集するための遠隔装置を含む、中国における湿地保全インフラの継続的な改善により、データフィルタリングと分析技術に対する需要が高まっている。ディープラーニングに基づく物体検出は、ビッグデータ解析のための基本的なソリューションとなっており、複数の応用分野でテストされている。しかし、これらのディープラーニング技術は、リアルタイムのモニタリング映像における小型水鳥の検出についてはまだ検証されていない。我々は、YOLOV7に予測ヘッド、SimAM注意モジュール、連続フレームを追加し、YOLOv7 Waterbirdsと呼ばれる、リアルタイムビデオ監視装置が注意領域を特定し、水鳥監視タスク（同定、計数、密度推定）を実行するための改良された検出方法を提案する。水鳥データセットに基づくと、YOLOv7ウォーターバードの平均精度（mAP）値は67.3%であり、ベンチマークモデルよりも約5%高い。また、改良手法の想起率は87.9%（精度=85%）であり、小型水鳥（40x40未満のピクセルと定義）の想起率は79.1%であり、小型物体検出における性能が、オリジナル手法や他の多くの一般的なディープラーニングアルゴリズムよりも優れていることを示している。本アルゴリズムは、保護区管理部門やその他の組織が、既存の監視カメラを利用して、より精度の高い水生植物のモニタリングに利用することができ、野生生物の保護にある程度貢献することができる。

微小地形改変、水位調整、湿地生態復元などの一連の科学的措置を通じて、様々な渡り鳥のニーズを満たす生息環境を作り出すことを目指している。修復プロジェクトが完了した後、日常的な管理においては、満潮時のねぐらとなる場所は、裸の平坦地、浅い水域、深い水域、管理された低植生域を一定の割合で維持する必要がある。手作業で水位をコントロールし、異なる水位エリアの相対的な安定性を確保し、雑草の高さをコントロールして裸干潟エリアを維持することで、シギ・サギ・カモメ・カモ類などのさまざまな渡り水鳥の生息地を提供する。これらの渡り鳥による生息地利用のパターンを評価し、その後生息地の質を評価するために、ビデオ監視などの無人装置を使用して、水鳥の群れのモニタリングを支援する。

間欠収穫のためのトラップの適用では、次の変数の組み合わせで最良の結果が得られた：トウモロコシふすま（補助飼料）×トウモロコシふすま（トラップ用餌）×O. Shiranus（種）×2匹/m2（飼養密度）。

この組み合わせでの総収量は、1回収穫の対照群より25％高かった。より高い飼養密度（3尾／m2）では、対照群の総収穫量はわずかに増加したが、純利益は減少した。ペレットの使用は両方の効果を強め、最も経済的ではなかった。

農場での試験結果（図1参照）により、トラップの機能性と優れた捕獲効果が実証された。3ヵ月の農場での試験期間中、トラップは週に2～3回、合計27回使用された。平均して、1回の断続的な収穫で約120尾（820グラム相当）の小魚が捕獲された。罠の使用により、全世帯が週に2回魚を食べるようになったと報告した。それ以前は、魚の消費は月に1～4回だった。

メリット

• 池の魚同士の酸素と餌の争奪戦が減り、収穫量が増加。
• 小型で栄養価の高い魚の消費量が増え、キャッシュフローが改善された。

成功要因

• トラップは簡単かつ安価に構築できる（3米ドル）。
• 罠は女性にも使いやすい。
• 魚の入手が容易で定期的であるため、直接目に見える付加価値がある。

現場からの事例

全体として、農場での試験に参加した世帯の使用体験は非常に好意的であった：

「以前は月に1回しか魚を食べられなかったのに、今では週に2回、時には3回も魚を食べられるようになりました」（Doud Milambe）。(ダウド・ミランベ）

「魚を捕るのはとても簡単で、女性や子供でも使うことができる。(ジャクリーン・ジャラシ）

「家庭で食べる魚を獲るために使っていた釣り針と釣り糸を使った方法では、3～4時間かかっても3匹しか獲れず、家庭の規模には足りなかったのに比べれば、早くて効果的です」（Hassan Jarasi）。(ハッサン・ジャラシ)

• 地域社会の関与
• 地域社会のニーズへの対応

試験場での試験

ドマシの国立養殖センターで実施された一連の実験で、プロジェクトチームは、異なる魚種（Coptodon Rendalli対Oreochromis Shiranus）を異なる密度（1平方メートル当たり1匹対2匹対3匹）でストックした池（200平方メートル）で、異なるベイトを用いた間欠収穫用トラップをテストした。さらに、一定量の魚を捕獲するのにかかる時間と間隔を決定するために、さらなるテストを実施した。対照として、また比較のために、マラウイにおける農村養殖の慣習的な形態を表すために、トウモロコシふすままたはペレットを与えたO. Shiranusと C. Rendalliを1回で収穫する池を追加した。

農場での試験

トラップが技術的に機能するようになった時点で、毎日の実生活の条件下でトラップのテストを希望する世帯が特定された。3ヵ月にわたり、6世帯がトラップをテストし、漁獲量を記録した。