ScannerEdge cihazlarının sahada doğru şekilde kurulmasını ve yapılandırılmasını sağlamak ve yasadışı insan faaliyetlerini tespit etmedeki etkinliklerini en üst düzeye çıkarmak için operatörlere kapsamlı eğitim vermek.

Yerleşik teknolojilerdeki ve yapay zeka entegrasyonundaki gelişmeler, mevcut drone tabanlı timsah izleme yöntemini daha da geliştirmek için büyük bir potansiyele sahiptir. Daha uzun uçuş sürelerine ve gelişmiş kamera çözünürlüklerine sahip hibrit modeller gibi drone donanımındaki iyileştirmeler, daha geniş habitat kapsamına ve karmaşık ortamlarda daha ayrıntılı görüntülerin yakalanmasına olanak tanır. Yapay zekanın (AI) entegre edilmesi, timsah tespitini ve allometrik modeller kullanarak boyut tahminini otomatikleştirerek görüntü analizini kolaylaştırmak için önemli bir fırsat sunmaktadır. Bu yapay zeka odaklı geliştirmeler, gerçek zamanlıya yakın veri işleme sağlayarak zaman alan manuel analize olan bağımlılığı azaltabilir.

Bu iyileştirmeler şu anda geliştirilme aşamasındadır. Nisan 2025'te Kamerun'da, Ngaoundéré Üniversitesi'nden öğrenciler ve genç araştırmacılar ve yerel STK'larla birlikte, termal kameralar ve projektörlerle donatılmış dronlar kullanarak ve yapay zeka destekli otomatik veri işlemeyi içeren deneysel bir çalışma yürüttük.

Bu yapı taşı, Yerli Halklar ve Yerel Topluluklar (IPLC'ler) da dahil olmak üzere yerel paydaşların drone'ları kullanma kapasitelerini geliştirerek koruma konusunda aktif rol almalarını sağlar.

Geliştirilen yöntemin kullanım kolaylığı:

1. Minimum Teknik Beceri Gerektirir:
   Kullanıcıların sadece drone kullanımı ve yüksek çözünürlüklü görüntülerden ölçüm çıkarma konusunda temel eğitime ihtiyacı vardır. Süreç basittir:
   • Standartlaştırılmış uçuş protokolünü izleyerek drone'u uçurun.
   • Timsahları baş üstü görüntülerde işaretleyin.
   • Erişilebilir görüntü analiz araçlarını (örn. ImageJ, QGIS) kullanarak görünür baş uzunluğunu ölçün.
   • Toplam uzunluk tahmini için ilgili allometrik denklemi uygulayın veya önceden hazırlanmış tablolardan (abaques) arayın.
2. Kolayca Uyarlanabilir:
   Çerçeve, okunması kolay tablolar (abaques) kullanır, bu da operatörlerin ileri düzeyde bilimsel uzmanlık gerektirmeden yöntemi hızlı bir şekilde uygulayabilmeleri için hem uzmanlar hem de uzman olmayanlar için erişilebilir hale getirir.
3. Erişilebilir Ekipman:
   Yaklaşım, tüketici sınıfı drone'lara ve yaygın olarak bulunan yazılıma dayanır, bu da satın alınabilirliği sağlar ve benimsemenin önündeki engelleri azaltır.

Neden Etkili?

Çerçevenin basitliği, ölçeklenebilirliği ve güvenilirliği, onu uzak sulak alanlardan kente bitişik habitatlara kadar çeşitli bağlamlar için ideal kılıyor. Bilimsel olarak sağlam veriler üretmek için geniş bir kullanıcı yelpazesini güçlendirir.

Allometrik çerçeve, yüksek çözünürlüklü drone görüntüleriyle yakalanan baş uzunluklarının ölçümüne dayalı olarak timsahların toplam vücut uzunluğunu tahmin etmek için tasarlanmış, invazif olmayan bir araçtır. Türe özgü baş-vücut uzunluğu oranlarından yararlanan bu yöntem, fiziksel yakalama veya taşıma ihtiyacını ortadan kaldırarak hem araştırmacılar hem de yaban hayatı için riskleri azaltır. 27 timsah türünden 17'si için onaylanan çerçeve, popülasyon izleme ve koruma yönetimi için gerekli olan güvenilir demografik verilerin sağlanmasına olanak tanır.

Çerçeve, okunması kolay tablolar (abaques) kullanarak, uzman olmayanlar için erişilebilir hale getirir, operatörler ileri düzeyde bilimsel uzmanlık gerektirmeden yöntemi hızlı bir şekilde uygulayabilir.

Demografik yapının anlaşılması, yaban hayatı araştırmaları ve koruma için hayati önem taşımaktadır. Krokodillerde, toplam uzunluk ve demografik sınıfın doğru bir şekilde tahmin edilmesi, genellikle kısmen suya batırılmış bireylerin yakından gözlemlenmesini veya yakalanmasını gerektirir, bu da potansiyel kesinsizlik ve riske yol açar. Drone teknolojisi, sınıflandırma için önyargısız ve daha güvenli bir alternatif sunmaktadır. Bu çalışmada, toplam uzunluğu tahmin etmek için baş uzunluğu allometrik ilişkileri ile birlikte drone fotoğraflarının etkinliği değerlendirilmiş ve drone tabanlı krokodil demografik sınıflandırması için standart bir yöntem önerilmiştir.

Bu yapı taşı, etkili timsah izleme için standartlaştırılmış uçuş parametreleri oluşturmaktadır

Büyük ölçekli restorasyonun önündeki en büyük engellerden biri maliyettir. Çözümümüz maliyetli fidanlıklara olan ihtiyacı ortadan kaldırıyor ve yoğun emek gerektiren çabaları azaltarak verimli büyük ölçekli ekim yapılmasını sağlıyor. Dronlar 10 dakikanın altında bir sürede 2.000'e kadar tohum ekebiliyor ve böylece zaman ve işçilik maliyetlerini büyük ölçüde azaltıyor. Bu uygun maliyet, restorasyonu düşük gelirli bölgeler için uygulanabilir hale getiriyor ve daha önce erişilemez olduğu düşünülen alanlarda ölçeklendirme için fırsatlar sunuyor. Süreç, yeniden ağaçlandırma veya tarımsal rejenerasyon gibi diğer restorasyon zorluklarına uyarlanabilir ve bu da onu birden fazla uygulamada çok yönlü hale getirir.

Restorasyon sadece ekimden ibaret değildir - uzun vadeli etki sağlamakla ilgilidir. Yapay zeka destekli MRV sistemimiz, restorasyon ilerlemesinin ve çevre sağlığının gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlar. Ayrıca yasadışı balıkçılık, kaçak avlanma ve ormansızlaşma gibi kritik sorunları ele alarak toplulukları restore edilen ekosistemlerini korumaları için güçlendiriyor. Bu sistem uydu verilerini, drone görüntülerini ve yapay zeka analizlerini entegre ederek, diğer restorasyon veya koruma çabalarına uyarlanabilecek eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlar. Ayrıca şeffaflığı ve hesap verebilirliği destekleyerek paydaşların ilerlemeyi ve sonuçları etkili bir şekilde ölçebilmelerini sağlar.

Lisanslama ve eğitim platformumuz, toplulukları drone'ları bağımsız olarak inşa etme, çalıştırma ve bakımını yapma konusunda donatıyor. Bu yaklaşım, yerel uzmanlığı teşvik eden ve toplulukların teknolojiyi kendi ihtiyaçlarına göre uyarlamalarını sağlayan uygulamalı ve işbirlikçi bir yaklaşımdır. Platform, teknik becerilerin ötesine geçerek, toplulukların gözetleme, haritalama ve hassas tarım gibi ek uygulamalar için dronları yenilemeleri ve değiştirmeleri için bir temel oluşturuyor. Daha da önemlisi, platform, toplulukların yeniliklerini paylaşarak daha geniş küresel kullanıcı ağını zenginleştirdiği bir geri bildirim döngüsünü teşvik etmektedir.

Modüler dronlarımız erişilebilirlik, uyarlanabilirlik ve sürdürülebilirlik için tasarlanmıştır. Başlangıçta altıdan az vida ve fermuarlı bağ ile ahşap bileşenler kullanılarak üretilen bu dronların montajı, onarımı ve yerel malzemeler kullanılarak çoğaltılması kolaydır ve toplulukları restorasyon projelerini bağımsız olarak yönetmeleri için güçlendirir.

İlerledikçe, hidrojen yakıt hücrelerini ve hibrit-elektrik tahrik sistemlerini entegre ederek uçuş dayanıklılığını, enerji verimliliğini ve çevresel sürdürülebilirliği artırdık. Bu yenilikler, dronların daha geniş alanları kapsamasını ve uzak ortamlarda çalışmasını sağlarken karbon ayak izini de azaltıyor.

Modüler tasarım, sürekli adaptasyon için esneklik sağlayarak toplulukların dronları izleme için kamera veya sensör gibi araçlarla yükseltmesine olanak tanır. Bu yaklaşım, basitlik ve en son yenilikleri bir araya getirerek tabanın güçlendirilmesi ile ölçeklenebilir, etkili çevresel restorasyon arasında köprü kuruyor.