We ontwikkelen het monitoren van wilde katten en potentiële prooien op gemeenschapsniveau met de families die verbonden zijn aan Serraniagua in hun privé natuurreservaten door een kleine set van vijf valcamera's te gebruiken.

Zowel de uitbreiding van landbouwsystemen als het uitroepen van nieuwe openbare en particuliere beschermde gebieden dragen bij aan de intensivering van HWC's. In deze context zal de ontwikkeling van regionale plannen die gebiedsspecifieke problemen en contexten aanpakken en alle relevante belanghebbenden integreren, een preventief, alomvattend en duurzaam beheer van de interacties tussen mens en jaguar mogelijk maken, waardoor de levenskwaliteit voor zowel mensen als jaguars verbetert.

Vooruitgang in boordtechnologieën en AI-integratie bieden een groot potentieel om de bestaande drone-gebaseerde krokodilmonitoringmethode verder te verbeteren. Verbeteringen in de hardware van drones, zoals hybride modellen met langere vliegtijden en verbeterde cameraresoluties, maken een bredere dekking van habitats en het vastleggen van meer gedetailleerde beelden in complexe omgevingen mogelijk. De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) biedt een belangrijke mogelijkheid om de beeldanalyse te stroomlijnen door de detectie van krokodillen en de schatting van de grootte te automatiseren met behulp van allometrische modellen. Deze AI-gestuurde verbeteringen kunnen zorgen voor bijna real-time gegevensverwerking, waardoor de tijdrovende handmatige analyse minder nodig is.

Deze verbeteringen worden momenteel ontwikkeld. We hebben in april 2025 een experimentele studie uitgevoerd in Kameroen met studenten en jonge onderzoekers van de Universiteit van Ngaoundéré en lokale NGO's, waarbij gebruik werd gemaakt van drones uitgerust met thermische camera's en zoeklichten, en waarbij gebruik werd gemaakt van AI-ondersteunde automatische gegevensverwerking.

Deze bouwsteen is gericht op de capaciteitsopbouw van lokale belanghebbenden, waaronder inheemse volken en lokale gemeenschappen (IPLC's), om drones te bedienen, zodat ze een actieve rol kunnen spelen in natuurbehoud.

Gebruiksgemak van de ontwikkelde methode:

1. Minimale technische vaardigheden vereist:
   Gebruikers hebben alleen een basisopleiding nodig in het bedienen van drones en het extraheren van metingen uit hogeresolutiebeelden. Het proces is eenvoudig:
   • Vlieg met de drone volgens het gestandaardiseerde vluchtprotocol.
   • Markeer krokodilachtigen op luchtfoto's.
   • Meet de zichtbare koplengte met behulp van toegankelijke beeldanalysetools (bijv. ImageJ, QGIS).
   • Pas de corresponderende allometrische vergelijking toe of kijk in vooraf opgestelde tabellen (abaques) voor het schatten van de totale lengte.
2. Gemakkelijk aan te passen:
   Het raamwerk maakt gebruik van eenvoudig te lezen tabellen (abaques), waardoor het toegankelijk is voor zowel specialisten als niet-specialisten, omdat operators de methode snel kunnen toepassen zonder geavanceerde wetenschappelijke expertise nodig te hebben.
3. Toegankelijke apparatuur:
   De aanpak maakt gebruik van consumentendrones en algemeen verkrijgbare software, waardoor de methode betaalbaar is en de barrières voor invoering worden verkleind.

Waarom het effectief is:

De eenvoud, schaalbaarheid en betrouwbaarheid van het raamwerk maken het ideaal voor uiteenlopende contexten, van afgelegen wetlands tot aan de stad grenzende habitats. Het stelt een breed scala aan gebruikers in staat om wetenschappelijk robuuste gegevens te genereren.

Het allometrische raamwerk is een niet-invasief hulpmiddel dat is ontworpen om de totale lichaamslengte van krokodilachtigen te schatten op basis van de meting van hun koplengte, vastgelegd met hogeresolutie dronebeelden. Door gebruik te maken van vastgestelde soortspecifieke verhoudingen tussen kop- en lichaamslengte, maakt deze methode het fysiek vangen of hanteren overbodig, waardoor de risico's voor zowel onderzoekers als wilde dieren worden beperkt. Het raamwerk, dat gevalideerd is voor 17 van de 27 krokodilachtigen, maakt het mogelijk om betrouwbare demografische gegevens te leveren die essentieel zijn voor populatiemonitoring en natuurbeschermingsbeheer.

Het raamwerk maakt gebruik van eenvoudig te lezen tabellen (abaques), waardoor het toegankelijk is voor niet-specialisten, die de methode snel kunnen toepassen zonder geavanceerde wetenschappelijke expertise nodig te hebben.

Inzicht in de demografische structuur is van vitaal belang voor het onderzoek naar en het behoud van wilde dieren. Voor krokodilachtigen is voor een nauwkeurige schatting van de totale lengte en de demografische klasse meestal nauwkeurige observatie of vangst nodig, vaak van gedeeltelijk ondergedompelde individuen, wat kan leiden tot onnauwkeurigheid en risico. Drone-technologie biedt een biasvrij, veiliger alternatief voor classificatie. Deze studie evalueerde de effectiviteit van drone foto's in combinatie met koplengte allometrische relaties om de totale lengte te schatten, en stelt een gestandaardiseerde methode voor op drone-gebaseerde crocodylian demografische classificatie.