TREES 项目采用多尺度、跨学科的方法，综合环境、社会和经济分析数据，全面了解非 洲的 FLR 影响，重点关注东非和西非。为实现这一目标，总体目标是通过综合研究来减轻气候变化对非洲的影响，为非洲土地退化和干旱政策和实践提供信息。通过这种方法，可以细致入微地了解 FLR 实践及其影响，从而适应不同地区的情况。通过将环境科学、社会科学和经济分析等不同学科的数据结合起来，该项目提供了对土地平整与恢复实践及其复杂的相互作用的整体理解。因此，为了研究不同背景下的类似问题，采用了类似的研究方法。在不同国家采用的多学科研究方法都是根据具体国情进行的，以便在研究的基础上提出适合该国国情的解决方案。

为 F4F 实施国的所有博士生制定了每年为期 3 个月的年度国际流动计划。该计划的设计方式是所有博士生同时来到德国的东道机构（ZALF），以促进结构化的博士生监督体系。在德国期间，逗留由多个相互关联的部分组成，例如：案头研究活动、参加东道机构的会议和活动、参加项目规划讲习班、方法培训、思考博士生的进展（机遇和挑战）、与德国国际合作机构/德国扎伊尔亚太地区研究基金会（GIZ/F4F）举行面对面的情况交流会，以及参加外联活动，例如德国国际合作机构和德国扎伊尔亚太地区研究基金会在波恩举行的关于全球南部恢复问题的研讨会，以及在柏林举行的TropentagConference2023会议上举行的关于陪同研究概念的讲习班。还鼓励学生根据个人兴趣和需要参加更多的培训和会议。

为了促进全球合作、加强国际研究结构、能力建设和全球学习，TREES 项目作为解决方 案，大力发展国际合作伙伴关系。团队本身在大多数国家由国际研究串联组成，其中博士生和硕士生来自学习国以及德国或其他国家。 每个学生都有自己的研究重点，数据收集则在两国串联中规划和实施。在国际监督串联项目中，每个国家都由一所大学牵头，项目牵头机构提供共同监督。

由于地处保护水源的森林以及公共和私人保护区附近，许多农业生产容易受到人类与野生动物冲突 (HWC) 的影响。这种脆弱性，加上农场规划的缺乏或不足，以及普遍存在的过时的牲畜管理方法，使这些山区系统的生产力、生物多样性保护、水资源和相关生态系统服务面临风险。

我们采用太阳能电池板等可再生能源技术为电栅栏供电，提高牲畜的供水能力，并采用感应式照明灯减少牲畜捕食给牲畜养殖场造成的经济损失。

根据国际自然及自然资源保护联盟（IUCN）关于与野生动物共存的指导方针，教育方法如果侧重于促进对野生动物的行为改变，则更为有效。这可以通过精心设计的程序来实现，这些程序以主要利益相关者群体为目标，在规定的时间内采取具体行动，例如捕杀美洲虎或其潜在猎物，或改变生产系统。

这种方法以计划行为理论为基础，该理论认为人类的行为受意图的影响，而意图又受态度、主观（或社会）规范和感知行为控制的影响。

我们的目标是针对人类行为的这三个关键决定因素制定美洲虎保护教育战略。通过这种方式，我们不仅要确保美洲虎在结构上的连通性，还要通过促进与其他生命形式共存的文化，确保美洲虎在功能上的连通性

我们与塞拉尼亚瓜的相关家庭一起，在其私人自然保护区内使用五台小型陷阱相机，开展野猫和潜在猎物的社区监测。

农业系统的扩张以及新的公共和私人保护区的宣布都加剧了人类与美洲虎的关系。在这种情况下，制定区域计划，解决地区的具体问题和背景，并整合所有相关利益攸关方，将有助于预防、全面和可持续地管理人类与美洲虎之间的互动，改善人类和美洲虎的生活质量。

机载技术和人工智能集成的进步蕴含着巨大潜力，可进一步加强现有的基于无人机的鳄鱼监测方法。无人机硬件的改进，如延长飞行时间和提高相机分辨率的混合机型，可使栖息地覆盖范围更广，并在复杂环境中捕捉到更详细的图像。整合人工智能（AI）是简化图像分析的一个重要机会，可以利用异构模型自动检测鳄鱼并估算其大小。这些人工智能驱动的增强功能可提供近乎实时的数据处理，减少对耗时的人工分析的依赖。

这种改进目前正在开发中。2025 年 4 月，我们与恩贡代雷大学的学生和青年研究人员以及当地非政府组织在喀麦隆开展了一项实验研究，使用配备热像仪和探照灯的无人机，包括人工智能辅助的自动数据处理。

该模块旨在培养包括土著人民和当地社区 (IPLC) 在内的当地利益攸关方操作无人机的能力，使他们能够在保护工作中发挥积极作用。

所采用方法的易用性：

1. 只需最低限度的技术技能：
   用户只需接受无人机操作和从高分辨率图像中提取测量数据方面的基本培训。操作过程简单明了：
   • 按照标准化飞行协议驾驶无人机。
   • 在俯拍图像上标记鳄鱼。
   • 使用可用的图像分析工具（如 ImageJ、QGIS）测量可见头长。
   • 应用相应的异速方程或从预先准备好的表格（abaques）中查找，以估算总长度。
2. 适应性强：
   该框架使用易于阅读的表格（abaques），使专业人员和非专业人员都能使用，操作人员无需高级科学专业知识即可快速应用该方法。
3. 易于使用的设备：
   该方法依赖于消费级无人机和广泛使用的软件，确保经济实惠，减少采用障碍。

为什么有效？

该框架的简易性、可扩展性和可靠性使其适用于从偏远湿地到城市周边栖息地等各种环境。它使广大用户能够生成科学可靠的数据。

异速框架是一种非侵入式工具，旨在根据通过高分辨率无人机图像捕捉到的鳄鱼头部长度测量值估算鳄鱼的总体长。通过利用已确定的特定物种头身长度比，该方法无需进行实际捕捉或处理，从而降低了研究人员和野生动物的风险。经过对 27 个鳄鱼物种中 17 个物种的验证，该框架可以提供对种群监测和保护管理至关重要的可靠人口统计数据。

该框架采用易读的表格（abaques），非专业人员也可以使用，操作人员无需高级科学专业知识即可快速应用该方法。