AI-gebaseerde Intelligent CCTV is een wetenschappelijk veiligheidsmanagementsysteem dat gebruik maakt van deep learning-technologie om noodsituaties te controleren via real-time beeldanalyse. Door abnormale gedragspatronen te herkennen en te analyseren, zoals binnendringen, schreeuwen, ronddwalen, enz., wordt er onmiddellijk een waarschuwingsuitzending naar de locatie gestuurd en naar het controlesysteem gestuurd, na de reacties op de noodsituatie.
Bovendien wordt in het geval van nationale parken aan zee/kusten met een hoog risico op veiligheidsongevallen als gevolg van getijden en getijden, de uitzending van getijdetijden automatisch naar de locatie gestuurd. Intelligente CCTV werd geïnstalleerd in 2020 en wordt momenteel gebruikt op 89 plaatsen in 15 nationale parken.

Om automatisch en onmiddellijk onderzoek naar de gevolgen voor de biodiversiteit mogelijk te maken, is de BiA-tool ontwikkeld om landplanners en andere geïnteresseerde partijen via het Azure-platform onderzoek te laten doen. De BiA-tool legt een overlay over de gevraagde locatie of regio (of bestaande bouwprojecten) met meerdere geografische lagen, waaronder de verspreiding van soorten en het bereik van beschermde gebieden, om te onderzoeken of de locatie of regio binnen een bepaalde afstand (bijv. 3 km, 5 km) ligt van en invloed kan hebben op de habitat van bedreigde soorten en/of beschermde gebieden. De beoordelingsrapporten illustreren ecologische en milieurisico's van bouwprojecten voor besluitvormers en kunnen hen hopelijk stimuleren om rekening te houden met biodiversiteit.

Een korte tijdlijn van de BiA-tool:

• Apr-jun 2020: teamvorming, communicatie over vereisten, systeemontwikkelingsplan
• Jul-sept 2020: ontwikkeling tool
• Okt 2020: test, toepassing en verspreiding
• (in voorbereiding) apr-sept 2022: systeemupgrade

Tijdens natuurbewakingscampagnes worden burgerwetenschappers uitgenodigd om wilde dieren tijdig te observeren en vast te leggen, wat niet alleen de band tussen burgers en de natuur versterkt, maar ook dient als een veelbelovende gegevensbron voor de verspreiding van soorten. Gegevens over soorten die door burgerwetenschappers zijn verzameld via online vragenlijsten, komen automatisch in de database van het visualisatieplatform terecht (na opschoning van de gegevens en periodieke handmatige controle) en worden omgezet in intuïtieve en aantrekkelijke gevisualiseerde grafieken en kaarten (twee soorten: ruimtelijk, ruimtelijk en tijdelijk) via Power BI. Het platform, met zowel een web- als een mobiele versie, biedt realtime feedback over de inspanningen van burgerwetenschappers op het gebied van natuurbewaking, waardoor hun gevoel van voldoening toeneemt en ze gemotiveerd raken om in de toekomst deel te nemen aan natuurbewakingsactiviteiten. Aangezien het platform meerdere natuurbewakingscampagnes integreert met links naar webartikelen over specifieke analyses van elke campagne, biedt het bovendien een breed scala aan kennis over biodiversiteit en maakt het "virtuele natuurbewaking" voor burgers mogelijk om wilde dieren in andere regio's te leren kennen.

Een korte tijdlijn van het platform:

• Jan-Feb 2021: team vormen, analyse analyseren, blauwdruk maken
• mrt-jun 2021: database en platform ontwikkelen
• Jul-Aug 2021: test
• Sept 2021: live gaan en promotie

Om de dataflow van de cameravallen te versnellen, wordt een online datamanagementsysteem ontwikkeld, samen met app-gebaseerde tools en AI beeldherkenning, ondersteund door technische partners:

• Community-based camera trap monitoring assistant app: de app stelt lokale monitors in staat om automatisch de tijd en GPS-locatie van het opzetten/ophalen van de camera trap te registreren, waardoor het omslachtige proces van het verzamelen van gegevens van lokale monitors en het handmatig invoeren van gegevens wordt bespaard. (blauwdruk: Jun 2019, ontwikkeling: Okt 2019-Feb 2020, uitproberen en gebruiken: mrt-okt 2020)
• AI-beeldherkenningsmodellen: AI-modellen helpen bij het detecteren van dieren en het identificeren van soorten in cameravalfoto's, waardoor het aantal foto's dat door mensen moet worden geïdentificeerd sterk wordt verminderd en de efficiëntie van de gegevensverwerking wordt verbeterd.
  • Er is een reeks AI-modellen getraind en/of getest met technische partners, waaronder PU & PKU ResNet18-model (2018), MegaDetector (alleen test, 2020), MindSpore YOLOv3-model (2021).
• Online datamanagement platform: cameraval informatie verzameld via de app wordt samen met foto's geüpload naar een gestructureerde cloud database. Het gegevensbeheerplatform ondersteunt niet alleen soortidentificatie via AI en mensen, maar maakt ook wereldwijd zoeken naar gegevens en statistische rapporten mogelijk. (blauwdruk: Apr-Aug 2021, ontwikkeling: Sept 2021-Jun 2022, uitproberen en gebruiken: Jul 2022)

Training van personeel is belangrijk voor een effectieve implementatie en langdurig succes van de oplossing. Geef prioriteit aan training tijdens de ontwerp- en implementatiefase, maar ook na de implementatie om ervoor te zorgen dat de oplossing gebruikt blijft worden.

ArcGIS Online biedt een veilig en flexibel kader voor zowel het implementeren van nuttige toepassingen als het integreren van andere conserveringstechnologie om op holistische wijze workflows te ondersteunen die gerelateerd zijn aan elk initiatief dat wordt geïmplementeerd door een beschermd gebied. De basis van alle workflows omvat tools voor gegevensverzameling zoals mobiele enquêteformulieren (Survey123), gegevensvisualisatie (dashboards of webapplicaties), analyses en rapportage. Daarnaast geeft de ArcGIS Living Atlas of the World u toegang tot de belangrijkste verzameling geografische informatie van over de hele wereld om uw workflows te ondersteunen, waaronder de nieuwste satellietbeelden en producten zoals bosverlies.

Er zijn verschillende vooraf geconfigureerde workflows voor initiatieven die direct kunnen worden uitgepakt en geïmplementeerd. Deze initiatieven omvatten:

• Illegale activiteiten opsporen.
• Wilde dieren bewaken.
• Conflicten tussen wilde dieren verminderen.
• Parkinfrastructuur onderhouden.

De workflows zijn configureerbaar en gebruikers kunnen ze aanpassen aan hun behoeften. Organisaties hebben ook toegang tot alle benodigde bouwstenen om geheel nieuwe workflows te ontwikkelen voor hun eigen initiatieven, zoals initiatieven op het gebied van community outreach of publieksparticipatie.

Om de Research-Practice Teams op vrijwillige basis aan het Heritage Place Lab te binden, was het nodig om de productie van tastbare resultaten vast te stellen die nuttig zouden zijn voor individuen, instellingen en erfgoedlocaties. Het Heritage Place Lab stelde voor om de onderzoeksagenda's die uit het proces voortvloeiden te ontwikkelen en te publiceren, de publicatie van een speciale uitgave in het Journal of Cultural Heritage Management and Sustainable Development (Emerald), wat een belangrijke stap is voor academici, en de productie van Nature-Culture solutions die gepubliceerd zullen worden op PANORAMA.

Het Heritage Place Lab testte concepten en instrumenten die onder of in samenwerking met de WHL werden ontwikkeld, waaronder het Knowledge Framework for Managing World Heritage, Enhancing Our Heritage Toolkit 2.0 (EOH 2.0), evenals de database met casestudies van PANORAMA Nature-Culture Community (https://panorama.solutions/en/portal/nature-culture). Met het oog op de ontwikkeling van praktijkgestuurde onderzoeksagenda's voor werelderfgoederen stelde het Heritage Place Lab voor dat elk Research-Practice Team tussen de workshops door werkte aan opdrachten die later werden gepresenteerd. De volgorde van de opdrachten was zo ontworpen dat ze konden worden gebruikt bij het opstellen van de onderzoeksagenda's voor elk Werelderfgoed, waarbij gebruik werd gemaakt van de Tools 1, 2 en 4 van de EOH 2.0 Toolkit, die gericht is op het beoordelen van de effectiviteit van het beheer. De teams evalueerden het gedeelde begrip van waarden en attributen, bestuursregelingen en factoren die een invloed hebben op hun erfgoedlocaties, wat het mogelijk maakte om managementproblemen en onderzoeksprioriteiten te identificeren.

Het Heritage Place Lab fungeerde als een kweekvijver voor praktijkgerichte onderzoeksagenda's voor 8 werelderfgoederen, waarbij kanalen werden bevorderd voor onderzoek om invloed uit te oefenen op sitebeheer en sitebeheer om invloed uit te oefenen op onderzoek door middel van 6 online workshops van 3 sessies van elk 3 uur die gedurende 7 maanden werden gehouden. Tijdens deze workshops werden kwesties rond sitebeheer gezamenlijk onderzocht, waardoor onderzoekers theorieën en methodologieën konden testen met sitebeheerders die ter plaatse werkten. Onderzoekers kregen toegang tot werelderfgoederen en kregen een grondig inzicht in de lokale behoeften. Locatiemanagers raakten vertrouwd met onderzoeksmethoden en stelden samen onderzoeksagenda's op voor hun werelderfgoederen. Meer dan 30 gastsprekers met verschillende achtergronden, waaronder onderzoekers, mensen uit de praktijk, ambtenaren en internationale experts gaven input over specifieke onderwerpen die in elke workshop werden ontwikkeld. Facilitatoren leverden input voor reflectie en feedback aan de teams over de ontwikkeling van opdrachten die leidden tot de productie van onderzoeksagenda's.

Zodra de vijvers waren aangelegd, werden er rondleidingen gegeven aan leden van het Nevada Department of Wildlife en de US Fish and Wildlife Service, staats- en federale partneragentschappen die verantwoordelijk zijn voor de vergunningen.

Pahrump poolfish gevangen en per vrachtwagen vervoerd in beluchte en geïsoleerde leefbassins vanuit een veel groter refugium in Spring Valley, Nevada.