China Nature Watch: uso de tecnologia para coleta e aplicação de informações sobre biodiversidade para facilitar a tomada de decisões favoráveis à biodiversidade

Anos de pesquisa e práticas de conservação não apenas enfatizaram a importância dos dados de biodiversidade, mas também revelaram as falhas do fluxo de trabalho atual, que vão desde o gerenciamento ineficiente de dados, a falta de integração de dados e a limitação de aplicativos de dados acessíveis ao público. Além disso, esse fluxo de trabalho é principalmente movido pelo homem e geralmente envolve muito trabalho repetitivo, ocupando uma grande quantidade de tempo dos conservacionistas.

Após o rápido desenvolvimento da tecnologia, percebemos gradualmente o potencial da tecnologia para trazer soluções para nossos "pontos problemáticos" por muito tempo. Para utilizar as ferramentas tecnológicas nos locais de maior necessidade, foi realizada uma revisão e análise sistemática do fluxo de trabalho atual para identificar os gargalos com alta prioridade e as possíveis soluções. A contemplação começou em maio de 2018 e foi concretizada a partir de junho de 2019, após o surgimento de possíveis parceiros técnicos. Com base na análise sistemática do fluxo de trabalho e na estreita parceria, elaboramos um plano passo a passo, com o objetivo de desenvolver módulos um a um, considerando nossos recursos e mão de obra limitados (por exemplo, do aplicativo assistente de monitoramento de armadilhas fotográficas baseado na comunidade à ferramenta BiA, à plataforma de visualização de dados de ciência cidadã e ao sistema de gerenciamento de dados de armadilhas fotográficas).

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)

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 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