Beş tuzak kameradan oluşan küçük bir set kullanarak Serraniagua ile ilişkili ailelerle özel doğal rezervlerinde yaban kedileri ve potansiyel av topluluk tabanlı izleme geliştiriyoruz.

Hem tarım sistemlerinin genişlemesi hem de yeni kamu ve özel koruma alanlarının ilan edilmesi, YHGS'lerin yoğunlaşmasına katkıda bulunmaktadır. Bu bağlamda, bölgeye özgü sorunları ve bağlamları ele alan ve ilgili tüm paydaşları entegre eden bölgesel planların geliştirilmesi, insan-jaguar etkileşimlerinin önleyici, kapsamlı ve sürdürülebilir bir şekilde yönetilmesini sağlayacak ve hem insanlar hem de jaguarlar için yaşam kalitesini artıracaktır.

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.