O CCTV inteligente baseado em IA é um sistema científico de gerenciamento de segurança que usa a tecnologia de aprendizagem profunda para controlar emergências na análise de imagens em tempo real. Ao reconhecer e analisar padrões de comportamento anormais, como intrusão, gritos, perambulação etc., uma transmissão de aviso é imediatamente enviada para o local e entregue ao sistema de controle, seguindo as respostas de emergência.
Além disso, no caso de parques nacionais marinhos/costeiros com alto risco de acidentes de segurança devido a marés e marés, a transmissão dos horários das marés é automaticamente emitida para o local. O CCTV inteligente foi instalado em 2020 e atualmente está sendo operado em 89 locais em 15 parques nacionais.

Para permitir a consulta automática e instantânea da avaliação do impacto da biodiversidade, a ferramenta BiA foi desenvolvida para facilitar os serviços de consulta para planejadores de terras e outras partes interessadas por meio da plataforma Azure. A ferramenta BiA funciona sobrepondo o local ou a região da consulta (ou projetos de construção existentes) a várias camadas geográficas, incluindo a distribuição de espécies e a área protegida, para investigar se o local ou a região está a uma determinada distância (por exemplo, 3 km, 5 km) e se pode causar impacto no habitat de espécies ameaçadas e/ou em áreas protegidas. Os relatórios de avaliação ilustram os riscos ecológicos e ambientais dos projetos de construção para os tomadores de decisão e podem, com sorte, promovê-los a levar a biodiversidade em consideração.

Uma breve linha do tempo da ferramenta BiA:

• Abril a junho de 2020: formação da equipe, comunicação de requisitos, plano de desenvolvimento do sistema
• Julho a setembro de 2020: desenvolvimento da ferramenta
• Outubro de 2020: teste experimental, aplicação e disseminação
• (em preparação) Abril-Setembro de 2022: atualização do sistema

Durante as campanhas de observação da natureza, os cientistas cidadãos são convidados a observar e registrar a vida selvagem em tempo hábil, o que não apenas fortalece a conexão entre os cidadãos e a natureza, mas também serve como uma fonte promissora de dados de distribuição de espécies. Os dados de registro de espécies coletados pelos cientistas cidadãos por meio de questionário on-line fluem automaticamente para o banco de dados da plataforma de visualização (após a limpeza dos dados e a verificação periódica manual) e se transformam em gráficos e mapas intuitivos e atraentes (dois tipos: espacial, espacial e temporal) por meio do Power BI. A plataforma, com versões para web e dispositivos móveis, fornece feedback em tempo real sobre os esforços de observação da natureza dos cientistas cidadãos, aumentando seu senso de realização e motivando sua participação futura em atividades de observação da natureza. Além disso, como a plataforma integra várias campanhas de observação da natureza com links para artigos da Web sobre análises específicas de cada campanha, ela oferece uma ampla gama de conhecimentos sobre biodiversidade e permite a "observação virtual da natureza" para que os cidadãos conheçam a vida selvagem em outras regiões.

Uma breve linha do tempo da plataforma:

• Janeiro a fevereiro de 2021: formar a equipe, analisar a análise, elaborar o projeto
• Março a junho de 2021: desenvolver banco de dados e plataforma
• Julho a agosto de 2021: teste experimental
• Setembro de 2021: entrada em operação e promoção

Para acelerar os fluxos de trabalho de dados das armadilhas fotográficas, um sistema de gerenciamento de dados on-line, juntamente com ferramentas baseadas em aplicativos e reconhecimento de imagens por IA, está sendo desenvolvido com o apoio de parceiros técnicos, que consiste em

• Aplicativo assistente de monitoramento de armadilhas fotográficas com base na comunidade: o aplicativo permite que os monitores locais registrem automaticamente a hora e o local do GPS da instalação/recolhimento da armadilha fotográfica, poupando o complicado processo de coleta de dados dos monitores locais e a entrada manual de dados. (projeto: Junho de 2019, desenvolvimento: Outubro de 2019 a fevereiro de 2020, teste e uso: Mar-Out 2020)
• Modelos de reconhecimento de imagem de IA: Os modelos de IA ajudam a detectar animais e identificar espécies em fotos de armadilhas fotográficas, o que reduz bastante o número de fotos que precisam de identificação humana e aumenta a eficiência do processamento de dados.
  • Uma série de modelos de IA foi treinada e/ou testada com parceiros técnicos, incluindo o modelo PU & PKU ResNet18 (2018), MegaDetector (somente teste, 2020), modelo MindSpore YOLOv3 (2021).
• Plataforma de gerenciamento de dados on-line: as informações de armadilhas fotográficas coletadas por meio do aplicativo, juntamente com as fotos, são carregadas em um banco de dados estruturado na nuvem. A plataforma de gerenciamento de dados não apenas oferece suporte à identificação de espécies por meio de IA e humanos, mas também permite a pesquisa de dados globais e relatórios estatísticos. (projeto: Abril a agosto de 2021, desenvolvimento: setembro de 2021 a junho de 2022, teste e uso: julho de 2022)

O treinamento da equipe é importante para garantir a implementação eficaz e o sucesso a longo prazo da solução. Priorize o treinamento durante a fase de projeto e implementação, bem como após a implementação, para garantir o uso contínuo da solução.

O ArcGIS Online oferece uma estrutura segura e flexível tanto para a implantação de aplicativos úteis quanto para a integração de outras tecnologias de conservação para apoiar holisticamente os fluxos de trabalho relacionados a cada iniciativa que está sendo implementada por uma área protegida. A base de todos os fluxos de trabalho inclui ferramentas para coleta de dados, como formulários de pesquisa móveis (Survey123), visualização de dados (painéis de controle ou aplicativos da Web), análises e relatórios. Além disso, o ArcGIS Living Atlas of the World lhe dá acesso à principal coleção de informações geográficas de todo o mundo para apoiar seus fluxos de trabalho, o que inclui as mais recentes imagens de satélite e produtos como a perda florestal.

Há vários fluxos de trabalho pré-configurados para iniciativas que podem ser desempacotadas e implementadas imediatamente. Essas iniciativas incluem:

• Rastrear atividades ilegais.
• Monitorar a vida selvagem.
• Mitigar conflitos com a vida selvagem.
• Manutenção da infraestrutura do parque.

Os fluxos de trabalho são configuráveis e permitem que os usuários os personalizem de acordo com suas necessidades. Como alternativa, as organizações têm acesso a todos os blocos de construção necessários para desenvolver fluxos de trabalho totalmente novos para suas próprias iniciativas, por exemplo, iniciativas de alcance comunitário ou de participação pública.

Para que as equipes de pesquisa-prática do Heritage Place Lab se comprometessem de forma voluntária, foi necessário estabelecer a produção de resultados tangíveis que seriam úteis para indivíduos, instituições e locais de patrimônio. O Heritage Place Lab propôs o desenvolvimento e a publicação das agendas de pesquisa resultantes do processo, a publicação de uma edição especial no Journal of Cultural Heritage Management and Sustainable Development (Emerald), que é um passo importante para os acadêmicos, e a produção de soluções Natureza-Cultura a serem publicadas no PANORAMA.

O Heritage Place Lab testou conceitos e ferramentas que estão sendo desenvolvidos no âmbito do WHL ou em colaboração com ele, incluindo o Knowledge Framework for Managing World Heritage, o Enhancing Our Heritage Toolkit 2.0 (EOH 2.0), bem como o banco de dados de estudos de caso do PANORAMA Nature-Culture Community (https://panorama.solutions/en/portal/nature-culture). Com o objetivo de desenvolver agendas de pesquisa orientadas pela prática dos bens do Patrimônio Mundial, o Heritage Place Lab propôs que cada equipe de pesquisa-prática trabalhasse em tarefas entre os workshops que seriam apresentadas posteriormente. A sequência das tarefas foi projetada para alimentar a produção das agendas de pesquisa de cada propriedade do Patrimônio Mundial, usando as Ferramentas 1, 2 e 4 do Kit de Ferramentas EOH 2.0, que visa avaliar a eficácia da gestão. As equipes avaliaram o entendimento compartilhado de valores e atributos, arranjos de governança e fatores que afetam seus patrimônios, o que permitiu identificar problemas de gestão e prioridades de pesquisa.

O Heritage Place Lab funcionou como uma incubadora de agendas de pesquisa orientadas pela prática para 8 propriedades do Patrimônio Mundial, promovendo canais para que a pesquisa tivesse impacto sobre a gestão do local e a gestão do local influenciasse a pesquisa por meio da implementação de 6 workshops on-line de 3 sessões de 3 horas cada, realizados durante 7 meses. Durante esses workshops, as questões de gerenciamento de locais foram exploradas de forma colaborativa, permitindo que os pesquisadores testassem teorias e metodologias com os gerentes de locais que trabalham no local. Os pesquisadores tiveram acesso às propriedades do Patrimônio Mundial e obtiveram uma compreensão profunda das necessidades locais. Os gerentes dos locais se familiarizaram com os métodos de pesquisa e coproduziram agendas de pesquisa para seus locais de Patrimônio Mundial. Mais de 30 palestrantes convidados de diferentes origens, incluindo pesquisadores, profissionais, funcionários e especialistas internacionais, forneceram contribuições sobre assuntos específicos desenvolvidos em cada workshop. Os facilitadores forneceram insumos para reflexão e feedback para as equipes sobre o desenvolvimento de tarefas que levaram à produção de agendas de pesquisa.

Depois que os lagos foram estabelecidos, foram feitas visitas guiadas a membros do Departamento de Vida Selvagem de Nevada e do Serviço de Pesca e Vida Selvagem dos EUA, órgãos parceiros estaduais e federais responsáveis pelas licenças.

O peixe-galo de Pahrump foi capturado e transportado por caminhão em viveiros aerados e isolados de um refúgio muito maior localizado em Spring Valley, Nevada.