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.

Su kuşlarının izlenmesi, neredeyse her tür sulak alan ekosistemi için koruma ve yönetim stratejilerinin temelini oluşturmaktadır. Çin'deki sulak alan koruma altyapısının, yaban hayatının büyük miktarda akustik ve görsel verilerini toplamak için uzaktan cihazlar da dahil olmak üzere sürekli iyileştirilmesiyle, veri filtreleme ve analiz teknolojisine olan talep artmaktadır. Derin öğrenme tabanlı nesne tespiti, büyük veri analizi için temel bir çözüm haline gelmiş ve birçok uygulama alanında test edilmiştir. Ancak, bu derin öğrenme teknikleri gerçek zamanlı izleme videolarında küçük su kuşlarını tespit etmek için henüz test edilmemiştir. Gerçek zamanlı video izleme cihazlarının dikkat alanlarını belirlemesi ve su kuşu izleme görevlerini (tanımlama, sayma ve yoğunluk tahmini) gerçekleştirmesi için YOLOV7'ye ek tahmin başlıkları, SimAM dikkat modülleri ve sürekli kareler ekleyen ve YOLOv7 Waterbirds olarak adlandırılan gelişmiş bir algılama yöntemi öneriyoruz. Su kuşu veri setine dayalı olarak, YOLOv7 su kuşunun ortalama doğruluk (mAP) değeri %67,3'tür ve bu değer kıyaslama modelinden yaklaşık %5 daha yüksektir. Buna ek olarak, geliştirilmiş yöntemin geri çağırma oranı %87,9 (doğruluk=%85) ve küçük su kuşları (40x40'tan küçük pikseller olarak tanımlanır) için geri çağırma oranı %79,1'dir, bu da küçük nesne tespitindeki performansının orijinal yöntemden ve diğer birçok popüler derin öğrenme algoritmasından daha üstün olduğunu gösterir. Bu algoritma, korunan alan yönetim departmanları veya diğer kuruluşlar tarafından, su bitkilerinin daha hassas bir şekilde izlenmesi için mevcut gözetim kameralarını kullanmak için kullanılabilir ve bu da bir dereceye kadar yaban hayatının korunmasına katkıda bulunur.

Mikro arazi modifikasyonu, su seviyesi düzenlemesi ve sulak alan ekolojik restorasyonu gibi bir dizi bilimsel önlemle, çeşitli göçmen kuşların ihtiyaçlarını karşılayabilecek bir habitat ortamı yaratmayı amaçlıyoruz. Restorasyon projesinin tamamlanmasından sonra, günlük yönetimde, yüksek gelgit tünek alanının belirli bir oranda çıplak düzlükler, sığ su alanları, derin su alanları ve kontrollü düşük bitki örtüsü alanlarını muhafaza etmesi gerekmektedir. Farklı su seviyesi alanlarının göreceli istikrarını sağlamak için su seviyesini manuel olarak kontrol ederek, kıyı kuşları, balıkçıllar, martılar, ördekler gibi farklı göçmen su kuşlarının yaşam alanlarını sağlamak amacıyla çıplak düzlük alanını korumak için yabani otların yüksekliğini kontrol ederek. Bu göçmen kuşların habitat kullanım modellerini değerlendirmek ve daha sonra habitat kalitesini değerlendirmek amacıyla su kuşu topluluklarının izlenmesine yardımcı olmak için video gözetimi gibi insansız cihazların kullanılması.

Aralıklı hasat için tuzak uygulaması altında, en iyi sonuçlar aşağıdaki değişken kombinasyonu ile elde edilmiştir: mısır kepeği (ek yem) x mısır kepeği (tuzak yemi) x O. Shiranus (tür) x 2 balık/m2 (stoklama yoğunluğu).

Bu kombinasyon altındaki toplam verim, tek parti hasat yapılan kontrol grubuna kıyasla %25 daha yüksek olmuştur. Daha yüksek bir stoklama yoğunluğu (3 balık/m2) kontrol grubunda biraz daha yüksek bir toplam hasada, ancak daha düşük bir net kâra yol açmıştır. Pelet kullanımı her iki etkiyi de güçlendirmiş ve en az ekonomik olanı olmuştur.

Çiftlik denemelerinden elde edilen sonuçlar (bkz. Şekil 1) tuzakların işlevselliğini ve mükemmel yakalama etkisini ortaya koymuştur. Üç aylık çiftlik içi deneme süresi boyunca, tuzak haftada 2 ila 3 kez ve toplam 27 kez kullanılmıştır. Ortalama olarak, her aralıklı hasatta yaklaşık 120 küçük balık - 820 grama eşdeğer - yakalanmıştır. Tuzağın kullanılmasıyla birlikte tüm haneler artık haftada iki kez balık yediklerini bildirmiştir. Bundan önce balık tüketimi ayda bir ila dört kez arasındaydı.

Faydaları:

• Göletteki balıklar arasında oksijen ve gıda için rekabetin azalması ve böylece verimde ölçülebilir artış.
• Ev halkının küçük, besleyici balık tüketiminin artması ve daha iyi nakit akışı.

Başarı faktörleri:

• Tuzakların yapımı kolay ve ucuzdur (3 USD).
• Kapanların kullanımı kadınlar için de kolaydır.
• Balığa kolay ve düzenli erişim sayesinde doğrudan somut katma değer.

Sahadan örnekler

Genel olarak, çiftlik denemelerine katılan hanelerin kullanıcı deneyimi çok olumluydu:

"Aile olarak ayda sadece bir kez balık yediğimiz teknolojisiz önceki aylara kıyasla artık haftada iki hatta bazen üç kez balık yiyebiliyoruz." (Doud Milambe)

"Balık tuzağını kullanarak balık yakalamak çok kolay; kadınlar ve çocuklar bile kullanabilir." (Jacqueline Jarasi)

"Evde tüketmek üzere balık yakalamak için kullandığım ve üç ila dört saat süren, ancak sadece üç balık yakalayabildiğim ve dolayısıyla evimin büyüklüğü için yeterli olmayan olta ve kanca yöntemine kıyasla hızlı ve etkili." (Hassan Jarasi)

• Yerel toplumun katılımı
• Toplum ihtiyaçlarına yanıt vermek

İstasyon içi denemeler

Domasi'deki Ulusal Su Ürünleri Merkezi'nde gerçekleştirilen bir dizi deneyde proje ekibi, farklı yoğunluklarda (metrekare başına 1, 2 ve 3 balık) farklı türlerle(Coptodon Rendalli ve Oreochromis Shiranus) stoklanmış havuzlarda (200 m2) farklı yemlerle aralıklı hasat için tuzağı test etti. Ayrıca, belirli bir miktarda balık yakalamak için gereken süre ve aralıkları belirlemek için başka testler de yapılmıştır. Kontrol ve karşılaştırma amacıyla, Malawi'deki kırsal su ürünleri yetiştiriciliğinin geleneksel biçimlerini temsil etmek için tek parti hasat için mısır kepeği veya peletlerle beslenen O. Shiranus ve C. Rendalli ile ek havuzlar stoklanmıştır.

Çiftlik içi denemeler

Kapanın teknik olarak işlevsel olduğu dönemde, kapanı günlük, gerçek yaşam koşullarında test etmek isteyen haneler belirlendi. Üç ay boyunca altı hane tuzağı test etti ve yakaladıklarını belgeledi.