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在AI
侵入性植物正在达到比赛。在保护密苏里的生态系统的愿望的驱动下，密苏里大学研究团队创建了一种低成本的方法，以跟踪密苏里州中部的侵入性火车梨树的传播，并阐明了他们现在的位置以及他们可能会被前进的地方。
来源:英国物理学家网首页侵入性植物正在达到比赛。在保护密苏里的生态系统的愿望的驱动下，密苏里大学研究团队创建了一种低成本的方法，以跟踪密苏里州中部的侵入性火车梨树的传播，并阐明了他们现在的位置以及他们可能会被前进的地方。
这些树木以快速生长，生态伤害和不愉快的气味而闻名，已超过了美国中西部和东部的大片，在暴风雨中挤出了本地物种并轻松破裂。作为回应，密苏里州的立法机关最近加入了其他州禁止出售。
本地物种Callery梨树最近开始侵占密苏里州的Mark Twain国家森林，这一发展激发了贾斯汀·克罗恩（Justin Krohn）的兴趣。
现在，Krohn - Mizzou的研究项目分析师和研究生 - 使用卫星图像可用于研究目的，与机器学习相结合，与使用昂贵的无人机或飞机图像相比，找到这些侵入性树的价格更高。
卫星图像在最近的一项研究中，克罗恩（Krohn）探索了密苏里州哥伦比亚（Columbia）的GPS设备，以记录Callery Pear Trees的确切位置。然后，他应用了机器学习（一种人工智能的一种形式）来卫星图像，教授模型，根据光反射将这些树与周围环境区分开。
他的调查工作表明，与哥伦比亚城市地区相比，拥有更多开放土地的郊区的山地梨树更多，在那里这些树木的开放空间较小。
“这些树木如进入受干扰的地区，例如在新的住房发展和道路旁边，”克罗恩说。
入侵物种 高空间分辨率 机器学习 已发布 遥感。 更多信息： 遥感 doi：10.3390/rs17081453