入侵外来植物制图的地理空间方法：遥感与GIS分布模型中被忽视的土壤作用

完整中文导读

该研究以PRISMA框架系统综述入侵外来植物分布的地理空间建模方法，考察气候、土地利用/覆盖与土壤变量如何被整合以解释生境适宜性。遥感与GIS是跨尺度监测和预测因子整合的核心工具，中分辨率卫星影像（Sentinel-2、Landsat）多用于区域植被变化评估，甚高分辨率影像可细化到物种与结构层面但成本更高，并日益结合机器学习与统计方法提升分类精度。

论文资料与摘要整理

整理依据：原始摘要与元数据；未据此展示论文全文

Geospatial approaches to mapping invasive alien plants: the neglected role of soil in remote sensing and GIS-based distribution models

作者：Mosa Koloko；Thabang Maphanga；Siyabonga Benett Madonsela；Karabo Malakane
刊物：Frontiers in Remote Sensing
出版时间：2026-10-22
DOI：10.3389/frsen.2026.1980112

研究方法

基于PRISMA框架的系统文献综述，分析遥感与GIS技术及机器学习、统计方法在IAP分布建模中的应用

研究对象

入侵外来植物（IAP）分布的地理空间建模研究，重点为气候、土地利用/覆盖与土壤变量的整合方式

主要发现

遥感与GIS是核心工具，中分辨率影像用于区域评估、甚高分辨率影像用于物种级判别；24项土壤变量分析研究中71%（17项）未纳入土壤变量，仅29%（7项）使用实测土壤属性，可能限制模型生态真实性

材料局限

基于摘要，未提供文献检索范围与时间跨度等细节；作者指出遥感难以直接观测地下属性、空间显式土壤数据获取困难，且撒哈拉以南非洲等区域研究不足