パーム油セクターによるAPL森林転換の脅威が進行していることを認識したカルフォーは、収入創出、雇用、生計のための持続可能な代替策を開発する必要性を認識した。保護努力にもかかわらず、4つのパイロット地区のAPL森林の56％（197.152ha）しか法的保護が強化されておらず、大半は転換の危機にさらされている。プロジェクトでは、これらの森林の持続可能な利用法を見つけ、保全に経済的なインセンティブを与えることを重視している。

APL（非国有林地域）の森林は法的保護がなく、自主的な保全に依存しているため、森林被覆に関する質の高いデータが極めて重要である。Kalforプロジェクトは、APL地域の正確な森林被覆データの必要性に取り組んだ。当初、既存のデータは信頼性に欠けるものであったが、MoEFはKalForの支援により、地方大学と協力したLAPANの高解像度リモートセンシングを使用してデータの精度を向上させた。この修正データは4つの地区のHCVF総面積347,922haを示し、意思決定のための強固な基盤となるとともに、プロジェクトの正確さと経験に基づくエビデンスに基づく実践へのコミットメントを浮き彫りにした。

Kalforプロジェクトは、パーム油プランテーションへの転換の危機にさらされているカリマンタンのAPL（非国有林地域）森林の管理に取り組んでいる。これらの土地の管轄権は様々な省庁の間で争われており、保護に関する具体的な法律もないため、Kalforは幅広いステークホルダーの関与の必要性を認識した。このアプローチでは、APL森林を保護することによる生態学的・経済学的利益について、政府機関、地域コミュニティ、民間企業、学識経験者を教育し、合意を形成する。

コミュニティ漁業は政府の委任のもとに運営されているため、CFI との関わりを成功させるた めには、地元当局、特に漁業管理局（Fisheries Administration Cantonment）や地元コミューンの役人 を巻き込むことが重要である。地元当局は、コンサベーション・インターナショナルの CFI との関わりを理解し、支援する必要がある。まず、私たちは国や地方レベルで漁業管理局と会い、私たちのプログラムを紹介し、適切な CFi を特定します。このような会合で政府高官との関係を築き、CFi 候補地の現地連絡先などの情報を得る。高いレベルの支援を得た後、私たちはコミューンなどの地方当局と連絡を取り、私たちのアプローチを説明することで、各CFIの現状、課題、機会を把握する。

私たちの海を保護することは、単にビーチをきれいにし、絶滅危惧種の採取を禁止するだけではありません。私たちの目標は、そして責任ある社会の目標は、人類の発展と海洋生態系の保全のバランスを達成することです。私たちは30年以上にわたり、持続可能な漁業のための公共政策を推進してきた。

この包括的なビジョンは、明らかな問題に取り組むだけでなく、より深く、より効果的な対策に取り組むことを意味します。漁業の持続可能性には、乱獲に対処し、選択的漁獲を促進し、環境に優しい技術を採用する政策を実施することへの強いコミットメントが必要である。

責任あるタコ漁を通じ、漁師の家族の利益のためにタコ漁を改善するための意思決定のための効果的なワーキンググループ。

ANAPACは、先住民族と地域社会の遺産地域と領土の支援と推進のための全国同盟である。

ドローンは、3LDモニタリング・システムにおいて、他のデータ収集方法を補完する極めて重要な役割を果たしている。ドローンは、パートナー国において、現地スタッフの技術スキルを強化するために不可欠なツールである。ドローンは、パートナー国において、現地スタッフの技術スキルを強化するために不可欠なツールである。これらのスキルには、飛行計画、ナビゲーション、画像評価などが含まれる。ドローン・モニタリングの目的は、プロジェクト・スタッフが写真測量分析に適したデータを取得できるようにすることであり、そこから重要な地理情報が浮かび上がる。

ドローン・マッピングの方法論には5つの段階があり、最初の2つはドローンの操作に重点を置いている：

1. マッピング・ミッションの準備（デスクトップ作業）
2. マッピングミッションの実行（フィールドワーク）
3. デジタル地表面モデル（DSM）の作成とオルソモザイクの作成（デスクトップ作業）
4. データ分析と改良（デスクトップ作業）
5. 既存データシステムへの統合（デスクトップ作業）

ドローンのデータは、死亡率や森林の種類など、炭素やバイオマスに関連する指標の評価に役立つ。特に、アロメトリック方程式を適用し、土地タイプを適切に特徴付けることで、樹木の地上バイオマスを推定することができる。

衛星データは、コペルニクスのSentinel-2衛星とLANDSAT衛星からのオープンソースの画像の能力を活用し、3LD-Monitoringシステムの基盤を形成しています。リモート・センシング・ソリューションズ（RSS）GmbHが綿密に開発したアルゴリズムは、このプロセスに革命をもたらす。ユーザーは、関心のあるエリアのシェープファイルをシームレスに送信することができ、アルゴリズムが自動的に関連データを取得し、分析する。植生の増減を評価するためのNDVIを使用した5年間の植生トレンド、NDWIを使用した5年間の植生水分分析、ニュアンスに富んだ5年間の降雨トレンド評価など、さまざまなロバストな分析が実施される。さらに、このアルゴリズムはプロジェクト開始以来の植生変化の可視化を容易にし、動的な洞察によってモニタリングの枠組みを強化する。3LDMモニタリングシステムの重要な要素である衛星データは、コペルニクスのSentinel-2ミッションとLANDSAT衛星からのオープンソースの画像を活用している。事前に定義された地域については、このデータが自動的に取得され、特定のパラメータについて分析される。主な分析には、植生の増減の代理としてNDVIを使用した5年間の植生トレンド、NDWIを使用した5年間の植生水分トレンド、5年間の降雨トレンドが含まれます。さらに、プロジェクト開始時からの植生変化も可視化できます。

衛星画像やドローン画像は、モニタリングに貢献することは否定できないが、FLR活動の初期には限界がある。最初の数年間は、現場レベルでのデータ収集が重要である。

現場レベルでのデータ収集は、さらに3つの参加型アプローチに分けられる：

• 常設サンプリング・プロット固定圃場：木の高さ、DBH、木の生存率を推定する。常設サンプリング圃場は労力と時間の投入が大きいため、3年間隔で評価する。
• 土地利用計画： 世界自然保護連合（IUCN）のレッドリスト（絶滅危惧種リスト）に基づく絶滅危惧種の同定と情報評価のための討論会。他の土地利用計画プロセスと統合されているため、評価間隔が定義されていない。
• トランセクト 3ヶ月の評価間隔で、植物学的および動物学的な種の同定、 森林構造の構成。

3つの参加型アプローチに含まれるすべての関連指標は、KOBO Toolboxを使用して収集される。このソフトウェアは適切な条件を提供し、操作も簡単で、プロジェクトのモニタリング目的に合致している。