Improving Potential Geographic Distribution Models for Invasive Plants by Remote Sensing

Abstract

Remote sensing is used to map the actual distribution of some invasive plant species , such as leafy spurge ( Euphorbia esula L.), whereas geospatial models are used to indicate the species’ potential distribution over a landscape. Geographic data layers were acquired for Crook County, Wyoming, and the potential distribution of leafy spurge presence or absence were predicted with the use of the Weed Invasion Susceptibility Prediction (WISP) model. Hyperspectral imagery and field data were acquired in 1999 over parts of the study area. Leafy spurge presence or absence was classified with the use of the Spectral Angle Mapper with a 74% overall accuracy. However, the user accuracy was 93%, showing that where leafy spurge was indicated in the image, leafy spurge was usually found at that location. With the use of Kappa analysis, there was no agreement between WISP model predictions and either the field data or the classified hyperspectral image. Kappa analysis was then used to compare predictions based on single geographic data layers, to increase the power to detect subtle relationships between independent variables and leafy spurge distribution. The WISP model was revised for leafy spurge based on the remote-sensing analyses, and only a few variables contributed to predictions of leafy spurge distribution. The revised model had significantly increased accuracy, from 52.8% to 61.3% for the field data and from 30.4% to 80.3% for the hyperspectral image classification , primarily by reducing the areas predicted to have potential for invasion. It is generally more cost effective to deal with the initial stages of invasion by only a few plants, compared to an invasion that is large enough to be detected by remote sensing. By reducing the potential area for monitoring, management of invasive plants could be performed more efficiently by field crews. La teledetección se utiliza para mapear la distribución efectiva de algunas especies de plantas invasoras tales como la Euphorbia esula L., mientras que los modelos geoespaciales se utilizan para indicar la distribución potencial de esta especie en el paisaje. Se obtuvieron capas de datos geográficos para el condado de Crook, Wyoming, y la distribución potencial de presencia o ausencia de E. esula se predijo utilizando el modelo de Predicción de Susceptibilidad a la Invasión por Malezas (PSIM). Se obtuvieron imágenes hiperespectrales y datos de campo de 1999 de porciones del área de estudio. Se clasificó la presencia o ausencia de E.esula utilizando el Mapeador Espectral de Angulo con un 74% de exactitud general. Sin embargo, la exactitud del observador fue del 93% demostrando que donde E.esula era indicada en el mapa, generalmente era encontrada en el terreno. El uso de la Prueba de Kappa demostró la ausencia de correspondencia entre las predicciones del modelo PSIM y los datos de terreno o la imagen hyperespectral clasificada. La Prueba de Kappa se utilizó luego para comparar predicciones basadas en capas geográficas individuales con la finalidad de aumentar el poder de detección de relaciones sutiles entre las variables independientes y la distribución de E. esula . Se realizó una revisión del modelo PSIM para ajustarlo a E. esula basado en el análisis de teledetección, y solamente unas pocas variables contribuyeron a predecir la distribución de E. esula . La exactitud del modelo revisado aumentó significativamente de 52.8% a 61.3% para datos de campo y de 30.4% a 80.3% para la clasificación hiperespectral de imágenes, debido principalmente a la reducción de aéreas con potencial predicho de invasión. Generalmente es más económico intervenir durante los estadíos tempranos en los que la invasión consiste de unas pocas plantas comparado con una invasión que es lo suficientemente grande como para ser detectada mediante teledetección. La reducción del área potencial de monitoreo, permitiría a los equipos de campo realizar un manejo más eficiente de plantas invasoras.