确保在现场正确安装和配置 ScannerEdge 设备，并对操作人员进行全面培训，以最大限度地提高其探测非法人类活动的效率。

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。

了解人口结构对野生动物研究和保护至关重要。对于鳄科动物来说，准确估算总长度和种群等级通常需要近距离观察或捕捉，通常是捕捉部分浸入水中的个体，这可能会导致不准确性和风险。无人机技术为分类提供了一种无偏差、更安全的替代方法。本研究评估了无人机照片结合头长异构关系估算总长度的有效性，并提出了基于无人机的鳄鱼人口分类标准化方法。

这一组成部分为有效监测鳄鱼建立了标准化的飞行参数

大规模恢复的最大障碍之一是成本。我们的解决方案无需昂贵的苗圃，减少了劳动密集型工作，实现了高效的大规模种植。无人机可在 10 分钟内播种多达 2000 颗种子，大大减少了时间和劳动力成本。这种经济实惠的方式使低收入地区也能进行植树造林，并为以前被认为无法进入的地区提供了扩大种植规模的机会。该过程可适应其他恢复挑战，如重新造林或农业再生，使其在多种应用中具有通用性。

恢复不仅仅是种植，还要确保长期影响。我们的人工智能驱动的 MRV 系统可实时跟踪恢复进度和环境健康状况。它还能解决非法捕鱼、偷猎和毁林等关键问题，使社区有能力保护其恢复的生态系统。该系统集成了卫星数据、无人机图像和人工智能分析，可提供可操作的见解，并可适用于其他恢复或保护工作。它还支持透明度和问责制，确保利益相关者能够有效衡量进展和成果。

我们的许可和培训平台使社区有能力独立建造、操作和维护无人机。这种方法具有实践性和协作性，培养了当地的专业知识，使社区能够根据自己的独特需求调整技术。该平台超越了技术技能的范畴，为社区创新和改造无人机以用于监控、制图和精准农业等其他应用奠定了基础。重要的是，该平台促进了反馈循环，让社区分享他们的创新成果，从而丰富更广泛的全球用户网络。

我们的模块化无人机专为无障碍、适应性和可持续性而设计。这些无人机最初使用木制部件制作，只有不到六颗螺丝和扎带，组装、维修和使用当地材料复制都很简单，使社区能够独立领导修复项目。

随着技术的进步，我们已经集成了氢燃料电池和混合电力推进系统，从而提高了飞行耐力、能源效率和环境可持续性。这些创新使无人机能够覆盖更大的区域，在偏远环境中工作，同时减少碳足迹。

模块化设计确保了持续适应的灵活性，使社区能够为无人机升级摄像头或传感器等监测工具。这种方法将简便性与尖端创新相结合，在基层赋权与可扩展、有影响力的环境恢复之间架起了桥梁。