The authors would like to thank the U.S. Geological Survey, Natural Resource Ecology Laboratory at Colorado State University, Colorado State Forest Service and the Tamarisk Coalition for logistical support, data, use of facilities and expertise. Additionally, we thank Shelly Simmons, Lane Carter, John Moore, and Chandra Reed for their contributions to this work. Thomas J. Stohlgren was partially supported by the Bioenergy Alliance Network of the Rockies (BANR), USDA UV-B Monitoring and Research Program and USDA CSREES/NRI 2008-35615-04666. Any use of trade, product, or firm names is for descriptive purposes only and does not imply endorsement by the U.S. Government.

1. 필드 데이터 수집 <ol><li> 2005 년과 2006 년 17 국가 차원의 조사에서 위성 류 연합에 의해 수집 벡터 다각형 데이터 세트에서 위성 류에 대한 필드 데이터를 파생. 주 : 데이터는 현장 기술자가 모든 위성 류는 위성 위치 확인 시스템 (GPS) 및 항공 사진을 이용하여 아칸소 강을 따라 서 매핑 집중 지상 설문 조사를 통해 얻어졌다. </li><li> 이 다각형 내에서 모델을 훈련하는 499 임의의 점 (즉, 현존)을 생성합니다. 임의의 점에 대한 제한의 두 세트를 배치 (1) 각 지점은이 탐사 위성 5 TM 해상도 스탠드 위성 류 조건을 보장하기 위해 모든 다각형 가장자리에서&gt; 30m 할 필요가있다; 및 (2) 각각의 점은 조사 지점에 걸쳐 강력한 분포를 확인하고 자기 상관 공간을 최소화하기 위해, 임의의 인접한 지점에서 60m ≥를 할 필요가있다. </li><li> 세 개의 열에서 MS Excel 파일에 필드 데이터를 컴파일 제목이 표시와 함께 &quot;응답&quot;&quot;X&quot;및 &quot;Y&quot;, 응답 값은 경우 (1) Y. 저장 SAHM에 사용 .csv 형식이 파일 (FieldData 모듈)에 대한 존재, X에 대한 UTM의 Y 좌표 및 UTM의 X 좌표합니다. </li><li> 모델 결과를 평가하기 위해 독립적 인 테스트 데이터와 폴리곤 외부 위성 류 연합의 위성 류 다각형에서 추가로 100 임의의 점과 다른 100 임의의 점을 생성합니다. SAHM에 사용 .csv 형식이 파일 (FieldData 모듈)을 저장합니다. </li></ol> 2. 예측 변수 <ol><li> 미국 지질 조사국의 글로벌 시각화 뷰어 / EarthExplorer에서 (경로 32, 행 34) 탐사 위성 5 표면 반사율 4-5 번간 TM 이미지를 다운로드 (http://earthexplorer.usgs.gov/). 장면은 2005 년과 2006 년 17 콜로라도 위성 류 연합에 의해 샘플링 범위를 포함한다. 상기 모델에 사용 개월, 대부분 클라우드 무료 선택 장면 (즉, &lt;10 % 클라우드 커버) 및 representativ을 확인하려면구별 위성 류의 생물 계절을 생각 개월의 전자; 이 2004 년 10 월 2005 년 4 월 2005 년 5 월 2005 년 6 월 2005 년 7 월 2005 년 9 월 2006 년 4 월 2006 년 5 월 2006 년 6 월 2006 년 7 월 2006 년 8 월 2006 년 9 월, 2006 년 11 월이었다. </li><li> 에서 원격 탐사 지수 유도 도구를 다운로드 https://github.com/rander38/Remote-Sensing-Indices-Derivation-Tool. </li><li> , GDAL 또는 Arcpy 버전 중 하나를 도구에서 파이썬 스크립트를 실행; GDAL을 권장합니다. </li><li> 적절한 위성 센서, 소정의 인덱스를 선택하고, 입력 화상 파일을 파일이 저장 될 폴더의 출력 (도 1)를 설정한다. 우리는 각각의 대역을 수출하고 탐사 TM 장면의 각에서 파생 된 NDVI, SAVI 및 Tasseled 모자 밝기, 초록색 및 습윤 지수를 사용했다. 어떤 지수 수정 또는 Sensors_Formulas_RSIDT.ini 파일을 변경하여 추가 할 수 있습니다. </li></ol><img alt="그림 1"SRC = &quot;/ 파일 / ftp_upload / 54578 / 54578fig1.jpg&quot;/&gt; 1. 원격 탐사 지수 유도 도구 GUI 그림. <ol start="5"><li> 이 도구를 실행하고 ArcMap의의 절에서 시각적으로 출력 파일을 확인합니다. 10.0 (ESRI, 레드 랜드, CA) 또는 다른 지리 정보 시스템 소프트웨어를. </li></ol> 보조 서식지 모델링 (SAHM) (그림 2) 3. 소프트웨어 <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/54578/54578fig2.jpg" /> 그림 2. 전체 SAHM 워크 플로우는 입력 데이터 전처리, 예비 모델 분석 및 의사 결정, 상호 모델 및 출력 루틴이 포함되어 있습니다. <ol><li> https://my.usgs.gov/catalog/RAM/SAHM에서 SAHM, 미국 지질 조사국 웹 사이트에서 (VisTrails 포함) 최초의 다운로드 파일을 실행하십시오. 다운로드 및 SAHM 설치에 대한 자세한 지침은 동일한 웹 사이트에서 사용 설명서를 참조하십시오. 웹 사이트는 또한 SAHM의 tutoria을 가지고 있습니다리터 및 추가 지침에 대한 데이터. </li><li> 위성 류의 종 분포 모델을 개발하려면합니다 (SAHM 예 폴더) 패키지 다운로드와 함께 제공되는 SAHM_tutorial_2.0.vt 파일을 사용합니다. 기록보기 내에서 독립적 인 위치 워크 플로우를 선택합니다. 다른 워크 플로 예를 선택하여 학습 목표에 따라 할 수있다 설명은 각각 제공된다. 파이프 라인을 선택합니다. </li><li> 다음 SAHM&gt; 변경 세션 폴더를 패키지로 이동하여, 출력 폴더를 설정합니다. 워크 플로 개발 프로세스 전반에 걸쳐 각 단계와 옵션에 대한 자세한 설명은 SAHM 뷰어 화면의 오른쪽에있는 문서 탭을 선택하여 확인할 수 있습니다. 다음과 같은 방법에 나열된 모든 모듈은 SAHM 탭에서 SAHM 창 왼쪽에서 찾을 수 있습니다. </li><li> 될 필드 데이터 옆에 직접 SAHM종 분포 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. <ol><li> TemplateLayer 모듈을 클릭합니다. 마스크로서 사용되며, 분석의 돌기 세포의 크기와 정도를 정의하는 래스터 찾아. </li><li> 워크 플로의 왼쪽에있는 FieldData 모듈을 클릭합니다. .csv로 찾아보기 (즉, training.csv) 필드 데이터 모듈 내의 필드 데이터 (존재 포인트 또는 유무 점)의 파일입니다. </li><li> 파일 목록을 PredictorListFile 모듈을 클릭하고 .csv로하는 검색 (예를 들어, 모든 예측의 전체 경로를 포함하는 파일은 사용 설명서를 참조 모델 -에 사용). </li></ol></li><li> 다음에, 사전 처리 단계를 수행. <ol><li> FieldDataQuery 모듈을 클릭하고 응답을 열 머리글로 응답 란에 기입 (즉, FieldData.csv에서 열 이름), X 및 Y 열입니다. </li><li> MDSBuilder 모듈을 클릭합니다. backgroundPoi 설정10,000 ntField. 참고 : 모델링되는 종의 유무 데이터를 사용하는 경우, 당신은 backgroundPointField을 변경할 필요가 없습니다; 당신은 필드 Data.csv의 응답 (0) 이러한 위치를 포함한다. 당신이 (이 값은 임의로 생성 된 점은 그것이 내에 있어야 유지 될 확률을 나타내는 0에서 100까지의 값을 갖는 래스터 표면을 가리키는하여 지역 내 배경 포인트 선택을 제한하려는 경우 backgroundProbSurf를 설정하는 옵션입니다 특정 셀). 이 연구를 위해 (위성 류 연합에 의해 샘플링 총 면적 기준)이 버퍼 외부 지역에 대한 5,000m 아칸소 강의 버퍼와 0에서 100의 값으로 backgroundProbSurf를 사용합니다. </li></ol></li><li> 다음에, 지정한 종 분포 모델링 알고리즘을 사용한다. <ol><li> 참고 그 BoostedRegressionTree, GLM, MARS, 그리고 라ndomForest 모듈은 이미 독립적 인 위치 워크 플로우에 설정됩니다. 다섯 모델을 테스트하기 위해 워크 플로에 MAXENT 모듈을 추가합니다. CovariateCorrelationAndSelection 모듈에 연결합니다. 참고 : 모든 모델에 기본 설정으로 시작; 이들은 연구 목표 (자세한 내용은 모델 설명서를 참조)에 따라 변경 될 수 있습니다. </li><li> ModelOutputViewer 모듈을 추가하고 MAXENT 모듈에 연결; (5)에 열을 변경하고 1로 행 ModelOutputViewer 모델 결과의 비교에 이용 될 수있는 스프레드 시트를 생성한다. </li><li> OutputName 모듈을 클릭하고 하위 폴더 이름을 입력합니다. </li></ol></li><li> 다음으로, 모델 출력의 앙상블을 생성하는 모듈을 추가 할 수 있습니다. 이 모듈은 두 개의 출력 맵을 생성한다; 포함 된 모든 출력의 평균 연속 확률 포지티브 함과 모델의 수를 카운트 한 제진 확률. <ol><li> 워크 플로에 EnsembleBuilder 모듈을 추가합니다. 임계 값을 설정하는 메트릭 선택 사항입니다; 이 연구, AUC를 선택하고 0.75의 기본 값으로 임계 값을 둡니다. 이것은 또는 0.75 같이 앙상블지도 출력에 포함 된보다 큰 AUC 값으로 만 모델을 보장합니다. EnsembleBuilder에 BoostedRegressionTree, GLM, MARS, 랜덤 포레스트 및 MAXENT 모듈을 연결합니다. </li></ol></li><li> 다음으로, 독립 테스트 데이터 모델을 지시. <ol><li> 다른 FieldData 모듈 (워크 플로의 오른쪽)을 클릭하고 모델 검증 데이터를 포함하는 .csv 파일로 이동합니다. 이러한 프로토콜의 단계 1.4에서 생성 된 200 유무 포인트입니다. </li><li> FieldDataQuery 모듈을 클릭하십시오 응답, 배를 만들고, Y 열은 열이 나는 일치N 필드 데이터 CSV 형식. </li><li> ApplyModel 모듈을 추가하고 MAXENT 모듈에 연결합니다. ModelOutputViewer 모듈을 추가하고이 ApplyModel 모듈에 연결; 메뉴 1. 5에 열과 행을 변경, 선택 패키지 -&gt; SAHM -&gt; 변경 처리 모드. (- 1 코어 각각 N)를 둘 이상의 모델을 실행하는 하나의 모델을 순차적으로 선택하려는 때문에. 이는 다중 코어 컴퓨터를 활용하여 모델의 실행 시간을 촉진한다. </li></ol></li><li> 다음에, 종 분포 모델을 실행한다. <ol><li> 파일 .vt을 저장 한 다음 실행을 클릭합니다. </li><li> R | CovariateCorrelationAndSelection 위젯 (그림 3)이 표시되면, 상관 계수는 각 변수의 상관 관계 쌍을 드-선택 | ≥ 0.7 (%의 일탈을 기준으로는 단 변량 일반에서 설명<html> 이 위젯 (그림 3)과 정보에 생태 결정의 왼쪽 측면에서 볼 첨가제 모델을화된; 이 연구에서) 위성 류의 생물 계절 변화를 포착하기 위해 각 달에 적어도 하나의 공변량의 선택을 우선 순위. 시청 창에서 플롯의 수는 숫자를 입력 (기본값은 8) 및 업데이트를 클릭하여 변경할 수 있습니다. </li><li> 공변량 선택을 마무리 한 후, CovariateCorrelationAndSelection 위젯 (그림 3) 하단의 확인을 선택합니다. 이 연구 내용은 다음 9 변수는 유지했다 : July_30_2006_Brightness, June_09_2005_SAVI, Sept_16_2006_SAVI, May_24_2005_B4, Oct_28_2004_NDVI, April_22_2005_Brightness, April_09_2006_SAVI, Aug_31_2006_B4 및 Nov_19_2006_SAVI합니다. 종 분포 모델 확인을 선택한 후 실행됩니다. </li></ol></li></ol>JPG &quot;/&gt; 그림 3. 공변량 상관 관계 및 선택 SAHM 인터페이스를 제공합니다. <ol start="10"><li> 결과 출력. 참고 : 모델을 완료 한 후, VisTrails 스프레드 시트 모델 비교 나타납니다 (그림 4) <ol><li> 모델에 걸쳐 AUC 플롯 텍스트 출력 응답 곡선 교정 혼란 행렬, 잔차 및 응답 곡선을 비교한다. 참고 : SAHM 모델의 출력은 잔류 CovariateCorrelationOutputMDS, 혼란 행렬, 잔여 플롯, 교정 음모, 모델 평가 음모, 변수 중요성 플롯, 응답 곡선 폴더를 확장 출력 폴더, 빈지도, 엉망지도, 국방부지도, PROB지도를 포함 지도 및 경우 output.txt; 자세한 설명은 SAHM 사용자 설명서를 참조하십시오. </li></ol></li></ol><img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/54578/54578fig4.jpg" /> 도 4 VisTrails 스프레드는 모델 출력을 평가하는 데 사용될 수있다. 이것은트레이닝 데이터의 AUC 모델 비교; 모델은 각각 BRT, GLM, MARS, RF 및 Maxent 있습니다 왼쪽에서 오른쪽으로.

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K., Thuiller, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+consensus+methods+in+predictive+species+distribution+modelling.">Evaluation of consensus methods in predictive species distribution modelling.</a> Diversity and Distributions. 15, 59-69 (2009).</li></ol>

The authors have no competing financial interests or conflict of interest.

우리의 결과는 풍경에 위성 류를 구별 할 수 위성 류에 대한 존재 지점 및 원격 탐사 탐사 위성 영상 데이터의 시계열로, RF, MARS, GLM 및 Maxent을 피팅 BRT를 입증하고 기존의 단일 장면 분류 방법에 대한 효과적인 대안이다. 그것은 6 월 연구 지역에서 위성 류를 검출하는 특히 중요한 시간이다 우리의 결과에서 분명하다; 이 6 월의 습기가 탐사 위성 이미지의 시간 시리즈와 Maxent 모델에 맞는에 따라이 지역에서 위성 류 발생의 가장 중요한 예측 인자였다 표시 에반젤리스타 등. 2009 1 동의합니다. BRT, RF, MARS 및 Maxent 모델에 포함 된 다른 스펙트럼 지수 밴드 더 (. Salix 종) 토양 기판, 미루를 포함하여 다른 낙엽 나무 (사시 나무속 종.)와 버드 나무에서 위성 류를 구별, 또는 농업 관개 수 아래에서 일반적입니다아칸소 강 유역. 이러한 지형, 토양 유형 또는 기후 데이터와 같은 다른 GIS 층도 공변량으로 고려하고 이러한 모델을 포함하지만, 목표는 풍경 전류 종 분포를 검출하는 대신 잠재적 예측하는 경우, 우리는 최소이 유지 권장 될 수있다 발생 또는 적합한 서식지. 우리의 연구를위한 테스트 모델은 강력한 분석 능력과 결과를 평가하기위한 여러 옵션을 제공했다. 이러한 SAHM 같은 단일 프레임 워크 내에서 이러한 상호 모델의 모든 데, 공식화 및 모델링 프로세스의 다루기 쉬운 녹음을 할 수 있습니다. 워크 플로우는 수정, 반복 복제를 용이하게 분석의 각 단계를 기록하면서 사전 및 응답과 예측 변수의 사후 처리는 더 효율적인 모델을 비교할 수 SAHM 표준화된다. 앙상블 매핑은 w를 최소화하면서, 여러 가지 상호 모델의 강점을 결합하는 것을 목표로어떤 하나의 모델 (30)의 eakness. 우리는이 연구에서 사건이었다 믿는다 그러나, 우리는 (즉, 예측-에서 또는 과다 예측) 수익률 모델은 전체 결과를 약화시킬 수 있음을 경고한다. 문헌에서 앙상블 매핑의 사용이 제한 유리한 결과를했다,하지만 이러한 방법의 대부분보다는 종의 발생을 &quot;예측&quot;을 시도했다 &quot;감지합니다.&quot; 또한, 앙상블 매핑 모델 계약 수준을 식별, 다른 모델링 방법 중 불확실성의 시각적 평가를 할 수 있습니다. 대부분 종종 모델링 방법의 선택은 (예를 들어, BRT 대 GLM) 오히려 이러한 위치 데이터 불확실성 31 모델링 과정에서 다른 결정보다 모델 결과에 큰 영향을 정량화 할 수있다. 우리는 모두 다섯 모델 계약에 어디에 최선 에셀지도 (예, AUC에 의해 가중) (32) 추천 더 테스트하고 앙상블 매핑의 다양한 방법을 사용하여,라고 생각하지만 &lt;/ SUP&gt;, 최고의 독립적 인 현장 관찰을 통해 검증. 요약하면,이 방법은 쉽게 SAHM 주어진 연구 영역에 대해 유도 환경 변수를 이용하여 다른 종의 분포를 모델링하도록 맞추어 질 수있다.

남서부 미국 전역 강기슭 및 습지 생태계는 위성 류의 침입에 의해 위협 받고있다 (Tamarix 종.), 1800 년대 1 유라시아에서 소개 된 비 네이티브 나무가 우거진 관목. 위성 류는 속가, 수자원을 이용 토착 종을-경쟁, 생태계 1-2를 처리 변경할 수있는 여러 생리 학적 메커니즘을 가지고있다. 효과적인 통제 전략 환경 영향을 평가하고 수립을위한지도 위성 류 분포는 자원 관리자에 대한 높은 우선 순위이다. 지상 설문 조사가 정기적으로 사용 남아 있지만, 그들은 인해 노동, 시간 및 물류 관련 비용에 매우 큰 영역에 대한 비현실적이다. 위성 원격 감지 위성 류의 침략의 검출 및 매핑에 중요한,하지만 제한된 역할을하고있다. 기존의 분류 분석 및 원격 감지 소프트웨어는 한계 성공 3-5 있었다. 여러 최근 연구원격 감지 데이터 1,6를 사용하여 침입 식물을 감지하는 탐구 비 전통적인 접근 방식을 가지고있다. 위성 류는 많은 침입 식물처럼, 기본 강기슭 종의 생물 계절과 다른 성장시기에 걸쳐 생물 계절 변화를 나타낸다. 일부 지역에서는, 예를 들어, 위성 류 잎 아웃은 몇 가지 기본 수변 식물 전에, 그리고 위성 류는 더 이상 다른 토착 종보다 그 단풍을 유지합니다. 스펙트럼 밴드 재배 기간에 걸쳐 위성 데이터의 시계열로부터 유도 분광 인덱스를 사용하여, 우리는 이러한 생물 계절 1,6- 차이에 기초하여 네이티브 식물 에셀를 구별 할 수있다. 에반젤리스타 등의 작업에 구축. 2009 1은이 연구에서 우리는 탐사 위성 5 주제 매퍼 (TM) 위성 이미지의 시계열에서 개별 밴드에게 1-7 통합 및 표준화 차이 식생 지수 (NDVI), 토양 조정 식생 지수 (SAVI), 및 tasseled 캡을 유도 이 주파수 대역에서 변환. 정규화 differenCE 식생 지수 (NDVI)는 추정 식물 생물량, 캐노피 커버 리프 영역 인덱스 8-9을 위해 가장 일반적으로 사용되는 스펙트럼 지표 중 하나이며, (적색) 가시 근 사이의 비율의 비 - 선형 변환이고 적외선 밴드 10. 토양, 식물 조정 지수 (SAVI)는 식생 지수 11 토양 배경의 영향을 최소화하기 위해 사용되는 변성 NDVI이다. Tasseled 캡 변환은 토양의 밝기 (tasseled 모자, 밴드 1), 식물의 초록색 (tasseled 모자, 밴드 2), 토양 / 식물 습기 (tasseled 모자, 밴드 3)을 측정하는 세 개의 직교 밴드로 여섯 탐사 밴드의 합성을 가중 종종 식물 성분, 연령 클래스를 구분하고, 12 ~ 14을 구성하는 데 사용됩니다. 우리는 tasseled 캡 변환을 위해 크리스트 (1985) 15에보고 된 계수를 사용했다. 본 연구에서 우리는 스펙트럼 대역 및 채식의 시계열 다섯 종 분포 모델을 테스트탐사 위성 5 TM에서 파생 된 etation 지수는 남동 콜로라도 미국을 낮은 아칸소 강을 따라 위성 류를 매핑합니다. 아칸소 강은 2,364km (1,469 마일)에 걸쳐, 미주리 - 미시시피 시스템에서 두 번째로 큰 지류이다. 그 유역은 콜로라도 록키 산맥의 상류와 435,123km 2 (168,002 마일 2)를 포함한다. 2,965m에서 그 기원에서, 아칸소은 푸에블로, CO 근처 아웃 시키자 농업 토지와 짧은 잔디 프레리을 통해 사행, 권한 상승에 상당히 떨어진다. 강은 계절 홍수 될 수 있으며,이 미시시피 강으로 유입 곳 캔자스, 오클라호마, 아칸소에 계속하기 전에, 록 포드, 라 의회, 그리고 라마의 도시 농업 물 사용에 의존한다. 위성 류 먼저 라마 (16)의 현재의 마을 근처에 1913 년 R. Niedrach에 의해 아칸소 강에서 관찰되었다. 오늘, 위성 류는 푸에블로와 캔자스 상태 린 사이에 100 개 이상의 킬로미터를 커버 것으로 추정하고있다아칸소 강 (17)의 지류를 따라 추가로 60km 2 전자,. 연구 지역은 관개 수로, 습지, 농경지, 여러 지류의 합류점을 포함한다; 모든 위성 류 감염의 학위를 변화와 함께. 목장과 농업은 기본 크게 알팔파 건초, 옥수수, 겨울 밀 이루어진 수변 복도에 인접한 토지-사용합니다. 종 분포 모델은 종의 발생과 환경 (18) 사이의 관계를 식별하기 위해 위치 정보를 참조 발생 (즉, 위도, 경도)에 의존한다. 환경 데이터는 여러 원격 감지 및 다른 공간 층을 포함 할 수있다. 우리가 테스트 다섯 종 분포 모델은 밀어 회귀 나무 (BRT) (19), 임의 숲 (RF) (20), 다 변수 적응 회귀 스플라인을 포함 (MARS) (21), 일반화 선형 모형 (GLM) (22), 및 Maxent 23. 이 다섯 가지 모드EL 알고리즘은 가장 일반적으로 종 분포 모델링 채용 사이이며, 다수의 연구는 효능 24-25을 보여왔다. 우리는 보조 서식지 모델링 (SAHM) V의 소프트웨어를 사용했다. 2.0 모듈을 VisTrails의 v.2.2.2 (26) 시각화 및 처리 소프트웨어에 포함 된 다섯 모델을 실행합니다. 비교 모델링 SAHM을 사용하여 여러 가지 이점이있다. 공식화 모델링 프로세스 취급 용이 기록 외에도 SAHM 사용자가 개별적으로, 27 서식 상이한 인터페이스, 소프트웨어, 파일이 여러 종 분포 모델 알고리즘으로 작동 할 수있다. SAHM 모델의 성능을 평가하기 위해 일관성있는 임계 값을 독립적 및 임계 값에 의존하는 평가 지표를 생성합니다. 이 중 하나는 수신기 작동 특성 곡선 아래 면적 (AUC), 배경 (28)의 존재를 식별 할 수있는 모델의 능력을 평가하는 임계 값에 독립적 인 통계입니다. AUC 발0.5 이하의 단말은 모델의 예측이 임의보다 더 좋거나 더 나쁜 나타냅니다; 0.5과 0.70 사이의 값은 성능 저하를 나타냅니다; 0.70에서 1.0로 증가 값은 점진적으로 더 높은 성능을 나타냅니다. 또 다른 통계가 제대로 (PCC), 메트릭 사용자 정의 임계 값을 기준으로 민감도와 특이도는 무게 임계 값에 의존 통계 분류 퍼센트; 민감도와 특이 적합한 분류 관측 프리젠 스의 비율이 부적절한 것으로 분류 배경 장소의 비율을 측정하여 측정한다. 또 다른 메트릭은 참 스킬 통계 (TSS = 민감도 + 특이도는 - 1)이고, 범위의 값으로, 특이보다 모델의 민감도에 더 무게를 두는 -1 값이 0이 기회 (29)보다 더 나은 모델의 성능을 나타냅니다&gt; 1 사이. 모델의 출력을 사용하여 위성 류를 매핑하기 위해, 우리는 페이지를 정의하는 민감도와 특이도를 균등화 임계 값을 사용하여 이진 분류를 구성resence 또는 위성 류의 부재. 이러한 개별 모델 도출 된 맵은 다음 앙상블지도 (30)을 만들 합산 하였다. 앙상블지도는 테스트 모델의 단체 협약 위를 기록하고 분류 된지도를 생성하는 개별 종 분포 모델의 예측을 결합합니다. 예를 들어, 하나의 앙상블 셀 값은 다섯 값 다섯 모델 적당한 서식처로 세포 분류 것을 나타내는 반면, 하나의 모델이 적합한 서식지 그 셀 분류 것을 나타낸다. 이 방법의 장점은 앙상블지도는 개별 모델보다 낮은 평균 오류를 얻을 수 있다는 것입니다. 또한 사용자가 시각적으로 시험 각 모델의 성능을 비교할 수 있습니다. 전반적인 목표는 프리 종의 전류 분포를 모델링 맞출 수있는 이들 방법에 대한 상세한 설명을 제공하는 것이다.

<table><tbody><tr><td>Earth Explorer</td><td>USGS</td><td>http://earthexplorer.usgs.gov</td><td>Open Access: Yes</td></tr><tr><td>Remote Sensing Indices Derivation Tool</td><td>github</td><td>https://github.com/rander38/Remote-Sensing-Indices-Derivation-Tool</td><td>Open Access: Yes</td></tr><tr><td>Software for Assisted Habitat Modeling</td><td>USGS</td><td>https://my.usgs.gov/catalog/RAM/SAHM</td><td>Open Access: Yes</td></tr><tr><td>ArcGIS v.10.3&amp;nbsp;</td><td>Esri</td><td>https://www.arcgis.com/features/</td><td>Open Access: No</td></tr></tbody></table>

integrating remote sensing with species distribution models; mapping tamarisk invasions using the software for assisted habitat modeling (sahm)

침입 식물 종의 조기 발견은 천연 자원과 생태계 과정의 보호 관리에 매우 중요합니다. 침입 식물의 분포를 매핑하는 원격 감지 위성의 사용이 보편화되어 있지만, 종래의 이미징 소프트웨어 및 분류 방법은 신뢰할 수없는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 테스트 및 남동 콜로라도의 아칸소 강을 따라 침입 위성 류 (Tamarix 종을.) 매핑 위성 원격 탐사 데이터를 맞는 다섯 종 분포 모델 기술의 사용을 평가. 테스트 모델은 회귀 나무 (BRT), 임의 숲 (RF), 다 변수 적응 회귀 스플라인 (MARS), 일반화 선형 모델 (GLM) 및 Maxent을 밀어 포함되어 있습니다. 이러한 분석은 보조 서식지 모델링 (SAHM)에 대한 소프트웨어라는 새로 개발 된 소프트웨어 패키지를 사용하여 수행 하였다. 모든 모델은 499 존재 포인트 만 의사가없는 점, 그리고 예측 변수 acqu와 함께 훈련했다8 개월에 걸쳐 탐사 위성 5 주제 매퍼 (TM) 센서 IRED는 생물 계절 차이의 검출을 사용하여 기본 수변 식물에서 위성 류를 구별합니다. 탐사 위성 장면에서, 우리는 각각의 밴드와 계산 정규화 차이 식물 지수 (NDVI), 토양 조정 식생 지수 (SAVI), 및 tasseled 출장 변환을 사용했다. 풍경에 현재 위성 류 분포를 확인 다섯 모델이 성공적으로 독립적 인 위치 데이터와 임계 독립적이고 임계 의존하는 평가 지표에 따라. 모델 별 차이점을 설명하기 위해, 우리는지도 출력이 계약의 영역과 불확실성의 영역을 강조하여 다섯 모델의 앙상블을 생산했다. 우리의 결과는 원격 감지 된 데이터 앙상블 맵핑의 유용성을 분석하는 종 분포 모델의 유용성을 입증하고 전처리에 SAHM 능력을 보여주는 여러 복잡한 모델을 실행.

<html> 독립적 인 테스트 데이터 집합을 기준으로 BRT, RF, MARS, GLM 및 Maxent의 통계 평가는 다섯 모델은 위성 류를 검출하기에 비교적 잘 수행 표시; 모델 사이의 임계 값 독립과 임계 따라 평가 지표 사이에 약간의 차이가 있었다. AUC 값&gt; 0.88이었다 퍼센트 정확하게 분류 값은&gt; 77 %, 민감도 및 특이도는&gt; 0.77이었고, TSS는&gt; 0.54 (표 1)이었다. 진 모델 출력의 앙상블은 아칸소 강 (그림 5)을 따라 지역의 많은 모델 계약을 밝혔다. 혼란 (다변량 환경 유사성면) 각 모델에 대한지도 출력은 연구 지역의 사용 가능한 환경을 표시 잘 더 앙상블 접근 방식에서 우리의 신뢰를 증가 (그림 6)를 샘플링했다. 방법 &quot;&gt; <tbody><tr><td> 모델 </td><td> AUC </td><td> PCC </td><td> 감광도 </td><td> 특성 </td><td> TSS </td></tr><tr><td> BRT </td><td> 0.91 </td><td> (85) </td><td> 0.85 </td><td> 0.85 </td><td> 0.70 </td></tr><tr><td> RF </td><td> 0.92 </td><td> (85) </td><td> 0.85 </td><td> 0.85 </td><td> 0.70 </td></tr><tr><td> 화성 </td><td> 0.90 </td><td> (82) </td><td> 0.82 </td><td> 0.82 </td><td> 0.64 </td></tr><tr><td> GLM </td><td> 0.88 </td><td> 77 </td><td> 0.77 </td><td> 0.77 </td><td> 0.54 </td></tr><tr><td> Maxent </td><td> 0.92 </td><td> (84) </td><td> 0.83 </td><td> 0.84 </td><td> 0.67 </td></tr></tbody></table> 표 1. 임계 값 독립 (AUC)와 종속 임계 값 (PCC는 민감도, 특이도, TSS) BRT, RF, MARS, GLM에 대한 평가 지표 및 Maxent 모델은 독립적 인 테스트에 적합<html> 위성 류의 유무의 데이터 세트. <img alt="그림 5" src="/files/ftp_upload/54578/54578fig5.jpg" /> 그림는 ArcGIS에서 BRT, GLM, MARS, RF 및 Maxent 바이너리 출력 맵을 결합 5. 앙상블 결과. 지역 5 (적색) 0 (무색)에서, 계약에 모델 번호에 의해 착색된다. 예측의 북서쪽 모서리에있는 색의 영역을 참고; 이 라인은 탐사 이미지의 유물이다 따라서 모델 결과는이 지역주의를 기울여야한다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54578/54578fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 6" src="/files/ftp_upload/54578/54578fig6.jpg" /> 그림 6. 다변량 환경 유사성면 (MESS) 출력.대상 = &quot;_ 빈&quot;&gt;이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 사용되는 아홉 예측기 6 월 30 2,006 밝기 다섯 모델 (표 2)의 가장 중요한 변수이다. 이 단계적 아카 이케 정보 기준에 따라 GLM에 의해 유지하는 유일한 변수였다 (AIC, 이것은 SAHM에서 GLM 모델 선택의 기본이다), 그러나 그것은이 모델은 또한이 변수의 제곱 용어를 포함하는 것이 중요하다. RF 및 Maxent는 기본적으로 모든 변수를 유지합니다. <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td> 예언자 </td><td> BRT </td><td> RF </td><td> 화성 </td><td> GLM </td><td> Maxent </td></tr><tr><td> 2006년 7월 30일 밝기 </td><td> 41.60 </td><td> 34.11 </td><td> 76.78 </td><td> (100) </td><td> 67.27 </td></tr><tr><td> 2006년 8월 31일 밴드 4 </td><td> 6.35 </td><td> 5.87 </td><td> 5.16 </td><td> 0 </td><td> 2.82 </td></tr><tr><td> 2005년 6월 9일 SAVI </td><td> 13.67 </td><td> 14.09 </td><td> 9.14 </td><td> 0 </td><td> 9.75 </td></tr><tr><td> 2005년 4월 22일 밝기 </td><td> 6.29 </td><td> 6.30 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0.43 </td></tr><tr><td> 2004년 10월 28일 NDVI </td><td> 5.66 </td><td> 8.25 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 2.94 </td></tr></tbody></table> 표 각 모델에서 예측 2. 상대 중요성.

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Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling SAHM

We demonstrate the utility of remotely sensed data and the newly developed Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM) in predicting invasive species occurrence on the landscape. An ensemble of predictive models produced highly accurate maps of tamarisk (Tamarix spp.) invasion in Southeastern Colorado, USA when assessed with subsequent field validations.

종 분포 모델과 원격 탐사 통합; 보조 서식지 모델링을위한 소프트웨어를 사용하여 매핑 위성 류 침략 (SAHM)

Early detection of invasive plant species is vital for the management of natural resources and protection of ecosystem processes. The use of satellite ...

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Research

JoVE Journal

Environment

Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM)

13.2K 조회수.  Colorado State University. We demonstrate the utility of remotely sensed data and the newly developed Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM) in predicting invasive species occurrence on the landscape. An ensemble of predictive models produced highly accurate maps of tamarisk (Tamarix spp.) invasion in Southeastern Colorado, USA when assessed with subsequent field validations.

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An Optimized Enrichment Technique for the Isolation of Arthrobacter Bacteriophage Species from Soil Sample Isolates

Bacteriophage isolation from environmental samples has been performed for decades using principles set forth by pioneers in microbiology. The isolation of phages infecting Arthrobacter hosts has been limited, perhaps due to the low success rate of many previous isolation techniques, resulting in an underrepresented group of Arthrobacter phages available for study. The enrichment technique described here, unlike many others, uses a filtered extract free of contaminating bacteria as the base for indicator bacteria growth, Arthrobactersp. KY3901, specifically. By first removing soil bacteria the target phages are not hindered by competition with native soil bacteria present in initial soil samples. This enrichment method has resulted in dozens of unique phages from several different soil types and even produced different types of phages from the same enriched soil sample isolate. The use of this procedure can be expanded to most nutrient rich aerobic media for the isolation of phages in a vast diversity of interesting host bacteria.

An Optimized Enrichment Technique for the Isolation of Arthrobacter Bacteriophage Species from Soil Sample Isolates

We present an enrichment protocol for the isolation of bacteriophages infecting bacteria in the Arthrobacter genus. This enrichment protocol produces fast and reproducible results for the isolation and amplification of Arthrobacter phages from soil isolates.

의 분리를위한 최적화 된 농축 기법<em&gt; 박터</em&gt; 박테리오파지 생물 종 토양 샘플에서 격리 된 것

Bacteriophage isolation from environmental samples has been performed for decades using principles set forth by pioneers in microbiology. The isolation of ...

연구

환경과학

Protocols for Robust Herbicide Resistance Testing in Different Weed Species

Robust protocols to test putative herbicide resistant weed populations at whole plant level are essential to confirm the resistance status. The presented protocols, based on whole-plant bioassays performed in a greenhouse, can be readily adapted to a wide range of weed species and herbicides through appropriate variants. Seed samples from plants that survived a field herbicide treatment are collected and stored dry at low temperature until used. Germination methods differ according to weed species and seed dormancy type. Seedlings at similar growth stage are transplanted and maintained in the greenhouse under appropriate conditions until plants have reached the right growth stage for herbicide treatment. Accuracy is required to prepare the herbicide solution to avoid unverifiable mistakes. Other critical steps such as the application volume and spray speed are also evaluated. The advantages of this protocol, compared to others based on whole plant bioassays using one herbicide dose, are related to the higher reliability and the possibility of inferring the resistance level. Quicker and less expensive in vivo or in vitro diagnostic screening tests have been proposed (Petri dish bioassays, spectrophotometric tests), but they provide only qualitative information and their widespread use is hindered by the laborious set-up that some species may require. For routine resistance testing, the proposed whole plant bioassay can be applied at only one herbicide dose, so reducing the costs.

A robust and flexible approach to confirm herbicide resistance in weed populations is presented. This protocol allows the herbicide resistance levels to be inferred and applied to a wide range of weed species and herbicides with minor adaptations.

다른 잡초 종의 강력한 제초제 저항 테스트를위한 프로토콜

Robust protocols to test putative herbicide resistant weed populations at whole plant level are essential to confirm the resistance status. The presented ...

Remote Sensing Evaluation of Two-spotted Spider Mite Damage on Greenhouse Cotton

The objective of this study was to evaluate a ground-based multispectral optical sensor as a remote sensing tool to assess foliar damage caused by the two-spotted spider mite (TSSM), Tetranychus urticae Koch, on greenhouse grown cotton. TSSM is a polyphagous pest which occurs on a variety of field and horticultural crops. It often becomes an early season pest of cotton in damaging proportions as opposed to being a late season innocuous pest in the mid-southern United States. Evaluation of acaricides is important for maintaining the efficacy of and preventing resistance to the currently available arsenal of chemicals and newly developed control agents. Enumeration of spider mites for efficacy evaluations is laborious and time consuming. Therefore, subjective visual damage rating is commonly used to assess density of spider mites. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is the most widely used statistic to describe the spectral reflectance characteristics of vegetation canopy to assess plant stress and health consequent to spider mite infestations. Results demonstrated that a multispectral optical sensor is an effective tool in distinguishing varying levels of infestation caused by T. urticae on early season cotton. This remote sensing technique may be used in lieu of a visual rating to evaluate insecticide treatments.

This manuscript describes a multispectral optical sensor that effectively detected damage to early season cotton artificially infested with varying densities of the two-spotted spider mite populations.

온실면에 두 점박이 진드기 피해의 원격 탐사 평가

The objective of this study was to evaluate a ground-based multispectral optical sensor as a remote sensing tool to assess foliar damage caused by the ...

Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it regulates the gravity-driven soil movement induced by runoff and tillage activities. The recent application of Light Detection and Ranging (LiDAR) data holds promise for generating high spatial resolution topographic metrics that can be used to investigate soil property variability. In this study, fifteen topographic metrics derived from LiDAR data were used to investigate topographic impacts on redistribution of soil and spatial distribution of soil organic carbon (SOC). Specifically, we explored the use of topographic principal components (TPCs) for characterizing topography metrics and stepwise principal component regression (SPCR) to develop topography-based soil erosion and SOC models at site and watershed scales. Performance of SPCR models was evaluated against stepwise ordinary least square regression (SOLSR) models. Results showed that SPCR models outperformed SOLSR models in predicting soil redistribution rates and SOC density at different spatial scales. Use of TPCs removes potential collinearity between individual input variables, and dimensionality reduction by principal component analysis (PCA) diminishes the risk of overfitting the prediction models. This study proposes a new approach for modeling soil redistribution across various spatial scales. For one application, access to private lands is often limited, and the need to extrapolate findings from representative study sites to larger settings that include private lands can be important.

Landscape processes are critical components of soil formation and play important roles in determining soil properties and spatial structure in landscapes. We propose a new approach using stepwise principal component regression to predict soil redistribution and soil organic carbon across various spatial scales.

토양 재배포 및 토양 유기 탄소를 매핑할 지형 모델 확장에 대 한 주요 부품의 사용

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it ...

Visualizing Efficacy of Pesticides Against Disease Vector Mosquitoes in the Field

Efficacy of public health pesticides targeting nuisance and disease-vector insects such as mosquitoes, sand flies, and filth-breeding flies is not uniform across ecological zones. To best protect public and veterinary health from these insects, the environmental limitations of pesticides need to be investigated to inform effective use of the most appropriate pesticide formulations and techniques. We have developed a research program to evaluate combinations of pesticides, pesticide application equipment, and application techniques in hot-arid desert, hot-humid tropical, warm and cool temperate, and urban locations to derive pesticide use guidelines specific to target insect and environment. To these ends we designed a system of protocols to support efficient, cost-effective, portable, and standardized evaluation of a diverse range of pesticides and equipment across multiple environments. At the core of these protocols is the use of an array of small cages with colony-reared sentinel mosquitoes (adults and immatures) and sand flies (adults), strategically arranged in natural habitats and exposed to pesticide spray. Spatial and temporal patterns of pesticide efficacy are derived from percent mortality in sentinel cages, then mapped and visualized in a geographic information system. Maps of sentinel mortality data may be statistically compared to evaluate relative efficacy of a pesticide across multiple environments, or to study multiple pesticides in a single environment. Protocols may be modified to accommodate a variety of scenarios, including, for example, the vertical orientation of sentinels in canopy habitats or simultaneous testing of ground and aerial application methods.

The efficacy of public health pesticides targeting nuisance and disease-vector insects is not uniform across different ecological zones. Here we present a system of techniques using captive vector insects as sentinels for pesticide efficacy to derive electronic maps supporting the standard evaluation of pesticides across multiple environments.

시각화 분야에서 질병 벡터 모기에 대 한 살충제의 효능

Efficacy of public health pesticides targeting nuisance and disease-vector insects such as mosquitoes, sand flies, and filth-breeding flies is not uniform ...

Ground-level Unmanned Aerial System Imagery Coupled with Spatially Balanced Sampling and Route Optimization to Monitor Rangeland Vegetation

Rangeland ecosystems cover 3.6 billion hectares globally with 239 million hectares located in the United States. These ecosystems are critical for maintaining global ecosystem services. Monitoring vegetation in these ecosystems is required to assess rangeland health, to gauge habitat suitability for wildlife and domestic livestock, to combat invasive weeds, and to elucidate temporal environmental changes. Although rangeland ecosystems cover vast areas, traditional monitoring techniques are often time-consuming and cost-inefficient, subject to high observer bias, and often lack adequate spatial information. Image-based vegetation monitoring is faster, produces permanent records (i.e., images), may result in reduced observer bias, and inherently includes adequate spatial information. Spatially balanced sampling designs are beneficial in monitoring natural resources. A protocol is presented for implementing a spatially balanced sampling design known as balanced acceptance sampling (BAS), with imagery acquired from ground-level cameras and unmanned aerial systems (UAS). A route optimization algorithm is used in addition to solve the &#8216;travelling salesperson problem&#8217; (TSP) to increase time and cost efficiency. While UAS images can be acquired 2&#8211;3x faster than handheld images, both types of images are similar to each other in terms of accuracy and precision. Lastly, the pros and cons of each method are discussed and examples of potential applications for these methods in other ecosystems are provided.

<meta charset="utf8"></head><body>방목장 식생을 모니터링하기 위해 공간적으로 균형 잡힌 샘플링 및 경로 최적화와 결합된 지상 무인 항공 시스템 이미지

The protocol presented in this paper utilizes route optimization, balanced acceptance sampling, and ground-level and unmanned aircraft system (UAS) imagery to efficiently monitor vegetation in rangeland ecosystems. Results from images obtained from ground-level and UAS methods are compared.

방목장 식생을 모니터링하기 위해 공간적으로 균형 잡힌 샘플링 및 경로 최적화와 결합된 지상 무인 항공 시스템 이미지

Rangeland ecosystems cover 3.6 billion hectares globally with 239 million hectares located in the United States. These ecosystems are critical for ...

A Field Primer for Monitoring Benthic Ecosystems Using Structure-From-Motion Photogrammetry

Structure-from-motion (SfM) photogrammetry is a technique used to generate three-dimensional (3D) reconstructions from a sequence of two-dimensional (2D) images. SfM methods are becoming increasingly popular as a noninvasive way to monitor many systems, including anthropogenic and natural landscapes, geologic structures, and both terrestrial and aquatic ecosystems. Here, a detailed protocol is provided for collecting SfM imagery to generate 3D models of benthic habitats. Additionally, the cost, time efficiency, and output quality of employing a Digital Single Lens Reflex (DSLR) camera versus a less expensive action camera have been compared. A tradeoff between computational time and resolution was observed, with the DSLR camera producing models with more than twice the resolution, but taking approximately 1.4-times longer to produce than the action camera. This primer aims to provide a thorough description of the steps necessary to collect SfM data in benthic habitats for those who are unfamiliar with the technique as well as for those already using similar methods.

We provide a detailed protocol for conducting underwater structure-from-motion photogrammetry surveys to generate 3D models and orthomosaics.

Structure-from-Motion Photogrammetry를 사용하여 저서 생태계를 모니터링하기 위한 현장 입문서

Structure-from-motion (SfM) photogrammetry is a technique used to generate three-dimensional (3D) reconstructions from a sequence of two-dimensional (2D) ...

Early Detection of Cyanobacterial Blooms and Associated Cyanotoxins using Fast Detection Strategy

Fast detection of cyanobacteria and cyanotoxins is achieved using a Fast Detection Strategy (FDS). Only 24 h are needed to unravel the presence of cyanobacteria and related cyanotoxins in water samples and in an organic matrix, such as bivalve extracts. FDS combines remote/proximal sensing techniques with analytical/bioinformatics analyses. Sampling spots are chosen through multi-disciplinary, multi-scale, and multi-parametric monitoring in a three-dimensional physical space, including remote sensing. Microscopic observation and taxonomic analysis of the samples are performed in the laboratory setting, which allows for the identification of cyanobacterial species. Samples are then extracted with organic solvents and processed with LC-MS/MS. Data obtained by MS/MS are analyzed using a bioinformatic approach using the online platform Global Natural Products Social (GNPS) to create a network of molecules. These networks are analyzed to detect and identify toxins, comparing data of the fragmentation spectra obtained by mass spectrometry with the GNPS library. This allows for the detection of known toxins and unknown analogues that appear related in the same molecular network.

A fast-multidisciplinarystrategy for early detection of cyanobacterial blooms and associated cyanotoxins is described here. It allows for the detection of cyanobacteria and related cyanotoxins in water samples and in organic matrices, such as bivalve samples, in 24 h.

빠른 검출 전략을 사용하여 시아노균 꽃과 관련 된 Cyanotoxins의 조기 발견

Fast detection of cyanobacteria and cyanotoxins is achieved using a Fast Detection Strategy (FDS). Only 24 h are needed to unravel the presence of ...

화학

무인 항공기 원격 감지 데이터에 의한 침입 식물 바이오매스 평가

Computer Vision-Based Biomass Estimation for Invasive Plants

We report on the detailed steps of a method to estimate the biomass of invasive plants based on UAV remote sensing and computer vision. To collect samples from the study area, we prepared a sample square assembly to randomize the sampling points. An unmanned aerial camera system was constructed using a drone and camera to acquire continuous RGB images of the study area through automated navigation. After completing the shooting, the aboveground biomass in the sample frame was collected, and all correspondences were labeled and packaged. The sample data was processed, and the aerial images were segmented into small images of 280 x 280 pixels to create an image dataset. A deep convolutional neural network was used to map the distribution of Mikania micrantha in the study area, and its vegetation index was obtained. The organisms collected were dried, and the dry weight was recorded as the ground truth biomass. The invasive plant biomass regression model was constructed using the K-nearest neighbor regression (KNNR)&#160;by extracting the vegetation index from the sample images as an independent variable and integrating it with the ground truth biomass as a dependent variable. The results showed that it was possible to predict the biomass of invasive plants accurately. An accurate spatial distribution map of invasive plant biomass was generated by image traversal, allowing precise identification of high-risk areas affected by invasive plants. In summary, this study demonstrates the potential of combining unmanned aerial vehicle remote sensing with&#160;machine learning techniques to estimate invasive plant biomass. It contributes significantly to the research of new technologies and methods for real-time monitoring of invasive plants and provides technical support for intelligent monitoring and hazard assessment at the regional scale.

저자 스포트라이트: 효율적인 침입 식물 바이오매스 추정을 위한 UAV 원격 감지

We report detailed procedures for an invasive plant biomass estimation method that utilizes data obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing to assess biomass and capture the spatial distribution of invasive species. This approach proves highly beneficial for conducting hazard assessment and early warning of invasive plants.

침입 식물에 대한 컴퓨터 비전 기반 바이오매스 추정

We report on the detailed steps of a method to estimate the biomass of invasive plants based on UAV remote sensing and computer vision. To collect samples ...

종 분포 모델과 원격 탐사 통합; 보조 서식지 모델링을위한 소프트웨어를 사용하여 매핑 위성 류 침략 (SAHM)

요약

더 많은 비디오 탐색

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온실면에 두 점박이 진드기 피해의 원격 탐사 평가

토양 재배포 및 토양 유기 탄소를 매핑할 지형 모델 확장에 대 한 주요 부품의 사용

시각화 분야에서 질병 벡터 모기에 대 한 살충제의 효능

방목장 식생을 모니터링하기 위해 공간적으로 균형 잡힌 샘플링 및 경로 최적화와 결합된 지상 무인 항공 시스템 이미지

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Structure-from-Motion Photogrammetry를 사용하여 저서 생태계를 모니터링하기 위한 현장 입문서

빠른 검출 전략을 사용하여 시아노균 꽃과 관련 된 Cyanotoxins의 조기 발견

침입 식물에 대한 컴퓨터 비전 기반 바이오매스 추정