Las invasiones de especies exóticas figuran entre las amenazas más importantes para la biodiversidad, los ecosistemas y el bienestar humano. La magnitud de sus impactos negativos exige un esfuerzo considerable para monitorizar el estado de la invasión y la susceptibilidad territorial para aplicar medidas de prevención y mitigación. La teledetección (RS) es una herramienta importante para los estudios ecológicos a gran escala, ya que recopila información de forma constante, consistente y repetible en grandes áreas. Por lo tanto, en los últimos años la RS se ha aplicado como un enfoque eficiente para evaluar
y monitorizar la dinámica de las especies de plantas invasoras, incluyendo su expansión a lo largo del borde de las carreteras. Este estudio pretende describir los patrones de distribución espacio-temporal de varias especies de plantas invasoras (Acacia dealbata, A. melanoxylon, Robinia pseudoacacia, Ailanthus altissima y Arundo donax) a lo largo de la carretera, en uno de los principales corredores de transporte/energía que une Portugal con España. Nuestro objetivo es desarrollar una metodología que pueda dar soporte a protocolos preventivos y medidas de control de invasiones a adoptar en este tipo de infraestructuras. Analizamos un conjunto de fotos aéreas multitemporales de 1995, 2010 y 2016. Las fotos aéreas de 2016 fueron adquiridas en el marco del proyecto Life LINES - "Redes de Infraestructuras Lineales con Soluciones Ecológicas". Realizamos un estudio de campo para obtener datos de formación de las especies de plantas invasoras a lo largo de los bordes de las carreteras de la zona de estudio con la ayuda de un receptor GPS cinemático en tiempo real (RTK). Las fotos aéreas se segmentaron utilizando el algoritmo de multirresolución y una clasificación orientada a objetos (clasificador Nearest Neighbour) en el software eCognition Developer. Se realizaron dos clasificaciones secuenciales. La primera clasificación se utilizó para eliminar los objetos de la imagen sin interés para el estudio de las plantas invasoras. La segunda clasificación se realizó para identificar las especies de plantas invasoras. La precisión de la clasificación se evaluó mediante una matriz de confusión y las métricas de precisión global (OA) e índice de acuerdo Kappa (KIA). Para analizar la expansión de las especies invasoras a lo largo de la carretera, construimos un modelo basado en el enfoque de máxima entropía (MAXENT). Por último, identificamos las áreas más susceptibles a la invasión para ayudar a la prevención, detección e intervención temprana dirigida al control/eliminación, así como para producir una distribución actualizada de estas especies invasoras. En general, la cobertura de especies invasoras aumentó en los sitios de estudio entre 1995 y 2016. En los últimos seis años (2010-2016), A. donax se expandió más que las otras especies invasoras. Durante este período, algunos árboles invasores fueron cortados a lo largo del borde de la carretera, lo que sugiere una gestión localizada. La probabilidad de expansión de las especies invasoras a lo largo del borde de la carretera se reduce cuando hay control de las cunetas, con una excepción para A. donax. En conclusión, en este estudio pudimos observar cómo las especies invasoras se expandieron a lo largo del borde de la carretera entre 1995 y 2016. El uso de modelos de distribución de especies ayudará a evaluar la susceptibilidad de un territorio a la invasión. A la luz de la eficacia del mantenimiento, la RS es un buen enfoque para ayudar en el desarrollo de una gestión bien planificada de las especies invasoras que abarque desde la anticipación/prevención hasta el control/confinamiento e incluso la erradicación local.
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