以社区为基础的永久性苗圃旨在确保为植树造林工作生产高质量、抗逆性强的树苗，同时培养当地的能力。四个项目区（卢韦罗、姆巴莱、布希亚和卡普乔瓦）都在每个地点建立了一个集中苗圃，配备了必要的工具、灌溉设施和训练有素的苗圃操作员。种子提前交付（2023 年 12 月至 2024 年 1 月），以便进行充分的生长和硬化过程，确保幼苗达到存活标准。苗圃培育了 96,423 株多用途树种树苗，其中包括格瑞木（Grevillea）和红豆杉（Agrocarpus），这些树种因其对当地气候条件的适应性、抗旱性和土壤稳定特性而被选中。苗圃还是培训中心，农民在这里学习良好的农林技术、种子繁殖、病虫害防治和苗木管理技术。

这是对 PyroSense 平台至关重要的所有信息的综合接收机制。其目的是收集来自多个来源的实时数据，确保系统拥有准确分析和有效决策所需的输入。

PyroSense 整合了一系列不可知且高度兼容的数据：

1. 战略性地部署环境物联网传感器，持续收集二氧化碳、温度和湿度的实时数据。它们的类型和协议与 MQTT、LoRa、Sigfox 和 NBIoT 兼容，确保了广泛的集成。为了提高效率，它们配备了长效电池（长达 10 年），最大限度地减少了维护工作。

2. 固定摄像头和无人机可捕捉高分辨率图像和实时视频。集成的视觉人工智能实时处理这些视觉数据，以检测烟雾或火灾等异常情况。

3. PyroSense 可从本地气象站和卫星收集数据。将细粒度的本地数据与广泛的卫星覆盖范围相结合，可全面了解当前的天气情况。

4. 地理信息系统提供基础空间信息，包括地形、植被、基础设施等地图。

5. 消防员可穿戴设备监测实时生物特征。人工智能增强了数据的风险模式识别，如疲劳或热应激。实时警报会发送到附近的小组或控制中心，从而实现主动干预。

与鸟类或哺乳动物相比，两栖动物受到的威胁更大，数量减少的速度更快。两栖动物数量的减少是由多种因素造成的，如气候变化、糜烂性真菌以及物种贩运等其他人为因素。然而，两栖动物面临的威胁程度无疑被低估了，因为有 1294 种（22.5%）两栖动物鲜为人知，无法进行评估，而鸟类只有 78 种（0.8%）（Stuart 等人，2004 年）。

这种知识赤字凸显了 Ribbit 等教育工具在科学研究民主化方面的极端重要性。通过降低生态监测的门槛，Ribbit 等应用程序将被动的观察者转变为积极的保护参与者。教育技术使公民科学家能够直接为了解和保护脆弱的生态系统做出贡献，通过在研究不足的地区扩大数据收集来解决关键的研究局限。

这些创新平台提高了公众对生物多样性挑战的认识，同时为科学参与提供了便捷的途径。与拥有完善研究基础设施的以鸟类为重点的应用程序不同，震旦类动物保护缺乏全面的公民科学平台。Ribbit 填补了这一重要空白，使个人有能力成为两栖动物研究的重要贡献者，扭转了数据缺乏的趋势，并通过协作、技术驱动的环境管理支持全球保护工作。它是第一个包含 800 多种两栖动物信息的应用程序，有四种语言版本，包括叫声类型、照片、CITES 信息（物种是否被贩卖或用于商业目的，涉及 GBF 目标 5 和 9）、IUCN 状态（物种是否濒危，涉及 GBF 目标 4）以及动物行为和繁殖的一般信息。

事实证明，公民科学应用程序有助于生物多样性监测，同时还能吸引自然爱好者参与其中（Callaghan 等人，2019 年）。例如，澳大利亚博物馆推出的应用程序 FrogID 允许用户记录青蛙叫声，并由人工验证员核实其身份。迄今为止，FrogID 已发表的论文涉及监测入侵物种（Rowley 和 Callaghan，2023 年）、为 IUCN 红色名录评估提供信息（Gallagher 等人，2024 年）、评估火灾影响（Mitchell 等人，2023 年）、了解城市化影响（Callaghan 等人，2020 年）以及研究青蛙叫声行为（Liu 等人，2022 年）。我们的目标是在更短的时间内，利用 Ribbit 和世界各地的无尾类物种取得类似的成果。迄今为止，FrogID 团队已经积压了超过 18,000 个呼叫，使用我们的应用程序可以大大减少这些呼叫，因为机器学习算法的实施大大缩短了处理时间。

在我们应用程序的第一轮测试中，有 50 位用户提交了录音以供识别。他们的反馈是积极的：主题专家指出，他们记录的物种与 Ribbit 预测的物种相符；自然爱好者喜欢 "每日一蛙 "功能，该功能向他们介绍了一个新的无脊椎动物物种，或让他们通过该物种的名称和最常见的叫声重新认识熟悉的无脊椎动物（GBF 目标 11）。

世界各地的现代动物园和水族馆提供了独特的机会，在动物护理、物种保护和公众教育方面贡献了专业知识，为现代保护和科学研究奠定了坚实的基础。通过与这些机构密切合作，并利用它们生成的数据和见解，GAIA 计划旨在弥合原生境和非原生境保护工作之间的差距。人类照料下的动物可以作为了解物种的生物学、行为和对环境变化的反应的宝贵模型。此外，动物园的受控条件允许在更可预测和更方便的环境下开发和测试先进技术，如动物传感器和人工智能系统，然后再部署到野外。

该模块的重点领域包括

• 为传感器数据的人工智能管道开发生成参考和训练数据。通过在大型鸟舍中人工饲养的秃鹫身上部署标签并同时对其行为进行重新编码，我们能够为人工智能的训练创建一个配对数据集。 有了训练有素的人工智能，就不再需要观察动物来检测相关行为（如进食）；人工智能能够非常可靠地从传感器数据中预测行为，让我们深入了解目标动物的一生行为。
• 教育和公众参与：柏林动物园将 GAIA 的研究成果纳入其教育计划，并在媒体关系和公众宣传方面开展合作，提高公众对生物多样性保护和技术创新的认识和参与。向游客介绍最先进的工具及其对野生动物保护的影响。

GAIA 计划的一个主要目标是尽量减少对动物个体的影响，而且这种影响只能是绝对必要的。对于狮子和秃鹫，柏林动物园和柏林 Tierpark 都进行了广泛的测试程序（在德国动物测试和动物福利系统内）。兽医专家针对动物园动物和野生动物开发并测试了相关技术，这些技术被认为是安全的，并且符合严格的动物福利要求。此外，GAIA 内部和其他研究小组都有关于对相应物种进行标记和套圈的效果的长期经验和数据。例如，事实证明，给秃鹫贴标签不会对鸟类的福利、健康或繁殖产生任何不利影响。研究发现，秃鹫带着标签能活很多年，有相似的运动和觅食行为，还能生育后代。

GAIA与柏林动物园的合作也强调了该倡议在GBF目标21 "确保知识的可用性和可及性，以指导生物多样性行动 "意义上的交流和知识转让目标。这一领域的活动不仅针对广大公众，提高他们对生物多样性保护和技术创新的认识，而且还针对国家和国际层面的政治决策者。例如，GAIA 非常积极地与德国和纳米比亚的政治利益相关者进行磋商，并参加了在比利时布鲁日举行的世界自然保护联盟 2024 年地区保护论坛。

对于生态研究和 GAIA 使用案例来说，有必要在偏远荒野地区长期可靠、准确地识别不同动物物种的行为。为此，GAIA 的科学家们开发并训练了一种人工智能（AI），它可以根据 GPS 和加速度数据进行行为分类，并准确地告诉我们，例如，安装了动物标签的白背秃鹫在任何特定时间和地点正在做什么。这种人工智能最终将直接在 GAIA 动物标签上运行，并从传感器数据中生成行为信息。第二步，科学家们将由此分类的行为与来自标签的 GPS 数据相结合。利用空间聚类算法，他们确定了某些行为发生频率较高的地点。通过这种方法，他们获得了秃鹫进食的空间和时间精细分辨位置。最后但并非最不重要的一点是，GAIA 正在开发一种图像识别人工智能，用于分析新标签系统的集成摄像头拍摄的照片。所有这些算法都将直接在标签上运行，并能执行高效的嵌入式数据处理。这也对图像识别人工智能提出了非常特殊的要求，因为它必须以特别小的数据量运行。为此，GAIA 团队正在为稀疏人工智能开发适当的策略和模型。

这种新型尸体检测管道是阻止物种灭绝和管理人类与野生动物冲突的关键资产，因此符合 GBF 目标 4。该管道可迅速检测到秃鹫的死亡或秃鹫正在捕食的动物的死亡。这两种情况都与阻止物种灭绝有关：在秃鹫尸体上投毒是许多秃鹫物种数量减少的重要原因。由于秃鹫在寻找食物时采用社会策略，一具被毒死的尸体可以杀死数百只鸟。GAIA 计划的科学家们已经证明，给秃鹫贴上标签可以及早发现死亡的秃鹫，并将尸体移走。给秃鹫贴上标签并使用这里介绍的人工智能管道，可以大大减少进一步的死亡。其次，及早发现濒危物种的偷猎事件，可以在当地全面制止偷猎行为，为防止物种灭绝做出重大贡献。

卫星和飞机在收集远距离环境数据方面发挥着至关重要的作用，帮助我们更好地了解气候和生态系统。遥感通常通过飞机、气球或卫星进行，使我们能够对大片区域和偏远地区进行长时间监测。这些 "天眼 "是对陆基观测的宝贵补充，帮助我们了解海洋和气流、土地覆盖变化和气候变化。然而，动物也拥有非凡的感官和探测栖息地变化的独特能力。通过将动物的能力与遥感技术结合起来，GAIA 的目标是提高我们监测和了解地球的能力。动物拥有超强的感官能力和行为策略，这使它们能够感知生态系统中细微和剧烈的变化，并能发现危急事件。例如，秃鹫作为 "哨兵物种"，可以将遥感概念提升到新的高度。它们经常在广阔的区域巡逻寻找食物，在没有排放物、额外资源或维修的情况下工作。此外，它们的巡逻以其卓越的视力和寻找尸体为使命。它们巡逻的方式、寻找的东西以及它们带领我们发现的事件可能与特定的环境变化和生态事件有关。

为了充分挖掘秃鹫遥感的潜力，GAIA 重点关注两个重要方面。首先，在秃鹫身上安装功能强大的跟踪装置，以便在详细的时间和空间范围内监测它们的行动和行为。其次，正在开发新的技术解决方案，以更好地了解动物的观察和行为。这包括新开发的摄像标签，其特点是集成了摄像头、用于行为检测和图像识别的人工智能算法，以及用于偏远地区实时覆盖的卫星上行链路。有了这些工具，动物可以更快地捕捉图像并提供周围环境的数据，其分辨率和特异性均高于卫星图像。这种创新方法使我们能够通过动物的眼睛观察自然。

GAIA 采取了尽量减少浪费的策略：只使用和开发绝对必要的技术设备。项圈和标签要么长期保留（如秃鹫），要么定期收集（如狮子）以提取数据。不在景观中保留发射器：如果发射器掉落或携带标签的动物死亡，就会被找到并从景观中移除。这样，GAIA 系统就是一个 "不留痕迹 "的系统，对生态系统有很大好处。

林业部门的腐败继续损害当地和土著社区的权利和生计。通过将森林链接系统的使用制度化，我们赋予了当地社区超越执法的权力--事实证明，该系统对解决腐败问题至关重要，它使社区能够记录侵犯土地权的行为和非法活动，捍卫自己的领地，确保诉诸司法，同时确保与森林资源相关的可持续经济机会。

最重要的是，森林链接支持可持续经济活动，并通过加强社区自治和对自然资源的管理，为环境服务付费奠定了基础。通过与精通法律宣传和可持续企业的当地组织合作，支持社区发展与森林保护相一致的生计。关键的有利因素包括了解当前的经济实践，确保为法律行动提供资金支持，并同时开展宣传以确保土地权利。

通过积极管理和捍卫自己的土地，社区加强了自主性，并为当地驱动的长期发展做出了贡献。通过该工具收集的数据在支持司法救助方面也发挥着至关重要的作用--当社区面临人权侵犯或环境犯罪时，这些数据可为法律和非法律行动提供证据。

使用数字工具收集和分析数据是一种创新，但真正的影响来自于应用这些数据来支持宣传和执法，以保护森林、当地社区和原住民的权利。为此，需要建立强大的地方、国家和国际宣传网络，对报告的侵权行为采取行动，并实现法律和政策变革。该工具允许用户之间共享信息，并在征得同意后向公众开放数据，从而促进合作，产生更大的影响。

这一数字工具的效率取决于它可以从偏远地区访问，并且便于当地和土著社区使用。

它可以收集基层数据，为国家和全球宣传提供信息。它的适应性还在于，它可以在各种环境下用于监测各种问题（非法采伐--手工或工业采伐、采矿、碳市场项目的影响、基于性别的暴力等）。