研究目的
审查遥感技术在检测和绘制AIAP物种生物防治损害方面的应用，重点关注生物防治损害的光谱特征、作为生物防治损害预兆指标的遥感叶绿素含量与叶绿素荧光，以及利用多光谱和高光谱传感器绘制不同严重程度生物防治损害的方法。
研究成果
遥感技术是检测、绘制和监测AIAP物种生物防治损害的有力工具。本文重点介绍了叶绿素含量和叶绿素荧光作为生物防治损害预兆指标的潜力，以及多光谱和高光谱传感器在绘制不同严重程度生物防治损害方面的实用性。同时提出了用于生物防治损害操作分类的机器学习算法。然而，要实现广泛应用，仍需解决图像获取和数据处理成本高、难以检测低水平生物防治损害等挑战。
研究不足
与图像采集和数据处理相关的成本、由于反射光谱的复杂性导致叶绿素荧光检测困难，以及使用多光谱数据区分健康植物和低水平生物防治损伤的挑战。
1：实验设计与方法选择：
本文回顾并综合了以往和当前关于遥感技术在检测和绘制外来入侵水生植物（AIAP）生物防治损害方面的研究。它描述了生物防治损害的光谱特征，并评估了遥感叶绿素含量和叶绿素荧光作为生物防治损害指标的潜力。
2：样本选择与数据来源：
研究聚焦于南非的外来入侵水生植物，具体例子包括水葫芦（Eichhornia crassipes）和凤眼蓝（Salvinia molesta）。
3：实验设备与材料清单：
论文讨论了多光谱和高光谱传感器的使用，包括ASTER、Landsat 7（ETM+）、QuickBird、IKONOS、SPOT 5、WorldView、GeoEye，以及高光谱成像光谱仪如HyMap和Hyperion。
4：WorldView、GeoEye，以及高光谱成像光谱仪如HyMap和Hyperion。 实验步骤与操作流程：
4. 实验步骤与操作流程：方法学涉及分析光谱反射率数据以检测和绘制生物防治损害，包括使用机器学习算法进行分类。
5：数据分析方法：
论文提出使用人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等机器学习算法对生物防治损害进行分类。
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获取完整内容-
ASTER
Multispectral imaging spectrometer for capturing data in broad spectral bands.
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Landsat 7 (ETM+)
Multispectral imaging spectrometer for capturing data in broad spectral bands.
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QuickBird
High spatial resolution multispectral imaging spectrometer.
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IKONOS
High spatial resolution multispectral imaging spectrometer.
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SPOT 5
Multispectral imaging spectrometer for capturing data in broad spectral bands.
-
WorldView
High spatial resolution multispectral imaging spectrometer.
-
GeoEye
High spatial resolution multispectral imaging spectrometer.
-
HyMap
Hyperspectral imaging spectrometer for capturing data in narrow contiguous bands.
-
Hyperion
Hyperspectral imaging spectrometer for capturing data in narrow contiguous bands.
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