f
1
{
f
1
{
            
2
  "access_rights": 
2
  "access_rights": 
            
3
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
3
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
            
4
  "alternate_identifier": "ISBN: 978-91-639-8714-4",
4
  "alternate_identifier": "ISBN: 978-91-639-8714-4",
            
5
  "author": "Rocha Louren\u00e7o, P.M., Teodoro, A.C., Honrado, J.P., 
5
  "author": "Rocha Louren\u00e7o, P.M., Teodoro, A.C., Honrado, J.P., 
            
6
Gon\u00e7alves, J.A., Cunha, M., Moura, R. y Sillero, N.",
6
Gon\u00e7alves, J.A., Cunha, M., Moura, R. y Sillero, N.",
            
7
  "author_name": "Rocha Louren\u00e7o, P.M., Teodoro, A.C., Honrado, 
7
  "author_name": "Rocha Louren\u00e7o, P.M., Teodoro, A.C., Honrado, 
            
8
J.P., Gon\u00e7alves, J.A., Cunha, M., Moura, R. y Sillero, N.",
8
J.P., Gon\u00e7alves, J.A., Cunha, M., Moura, R. y Sillero, N.",
            
9
  "classification_variables": {
9
  "classification_variables": {
            
10
    "es": ""
10
    "es": ""
            
11
  },
11
  },
            
12
  "conforms_to": [
12
  "conforms_to": [
            
13
    "https://www.boe.es/eli/es/res/2013/02/19/(4)"
13
    "https://www.boe.es/eli/es/res/2013/02/19/(4)"
            
14
  ],
14
  ],
            
15
  "contact": [
15
  "contact": [
            
16
    {
16
    {
            
17
      "email": "organismo@example.org",
17
      "email": "organismo@example.org",
            
18
      "name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
18
      "name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
            
19
      "role": 
19
      "role": 
            
20
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
20
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
            
21
      "uri": 
21
      "uri": 
            
22
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
22
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
            
23
      "url": "https://organismo.example.org/"
23
      "url": "https://organismo.example.org/"
            
24
    }
24
    }
            
25
  ],
25
  ],
            
26
  "contact_email": "organismo@example.org",
26
  "contact_email": "organismo@example.org",
            
27
  "contact_name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
27
  "contact_name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
            
28
  "contact_role": 
28
  "contact_role": 
            
29
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
29
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
            
30
  "contact_uri": 
30
  "contact_uri": 
            
31
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
31
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
            
32
  "contact_url": "https://organismo.example.org/",
32
  "contact_url": "https://organismo.example.org/",
            
33
  "created": "2025-05-23",
33
  "created": "2025-05-23",
            
34
  "creator": [
34
  "creator": [
            
35
    {
35
    {
            
36
      "name": "Rocha Louren\u00e7o, P.M., Teodoro, A.C., Honrado, 
36
      "name": "Rocha Louren\u00e7o, P.M., Teodoro, A.C., Honrado, 
            
37
J.P., Gon\u00e7alves, J.A., Cunha, M., Moura, R. y Sillero, N."
37
J.P., Gon\u00e7alves, J.A., Cunha, M., Moura, R. y Sillero, N."
            
38
    }
38
    }
            
39
  ],
39
  ],
            
40
  "creator_user_id": "d24a314a-79ce-48c0-abd9-54cb42706da4",
40
  "creator_user_id": "d24a314a-79ce-48c0-abd9-54cb42706da4",
            
41
  "dataset_scope": "non_spatial_dataset",
41
  "dataset_scope": "non_spatial_dataset",
            
42
  "dcat_type": "http://purl.org/dc/dcmitype/Text",
42
  "dcat_type": "http://purl.org/dc/dcmitype/Text",
            
43
  "encoding": "UTF-8",
43
  "encoding": "UTF-8",
            
44
  "featured": false,
44
  "featured": false,
            
45
  "graphic_overview": 
45
  "graphic_overview": 
            
46
om/images?q=tbn:ANd9GcTplf5kdMITZVKOoW5DzosB6oviNQk_PgERP-FXFXxPvQ&s",
46
om/images?q=tbn:ANd9GcTplf5kdMITZVKOoW5DzosB6oviNQk_PgERP-FXFXxPvQ&s",
            
n
47
  "groups": [],
n
47
  "groups": [
            
48
    {
            
49
      "description": "La fragmentaci\u00f3n del h\u00e1bitat se define 
            
50
como el proceso durante el cual una gran extensi\u00f3n de 
            
51
h\u00e1bitat se transforma en una serie de parches m\u00e1s 
            
52
peque\u00f1os de menor superficie total aislados entre s\u00ed por una 
            
53
matriz de h\u00e1bitats distinta de la original",
            
54
      "display_name": "Fragmentaci\u00f3n del h\u00e1bitat",
            
55
      "id": "10439641-6830-4144-a3ab-117add931cd5",
            
56
      "image_display_url": 
            
57
e_2010_UE_Illustr.jpg/320px-Green_infrastructure_2010_UE_Illustr.jpg",
            
58
      "name": "fragmentacion-habitat",
            
59
      "title": "Fragmentaci\u00f3n del h\u00e1bitat"
            
60
    }
            
61
  ],
            
48
  "hvd": "non_hvd",
62
  "hvd": "non_hvd",
            
49
  "id": "9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
63
  "id": "9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
            
50
  "identifier": "9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
64
  "identifier": "9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
            
51
  "inspire_id": "",
65
  "inspire_id": "",
            
52
  "isopen": true,
66
  "isopen": true,
            
53
  "language": 
67
  "language": 
            
54
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/SPA",
68
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/SPA",
            
55
  "license_id": "cc-by",
69
  "license_id": "cc-by",
            
56
  "license_title": "Creative Commons Attribution",
70
  "license_title": "Creative Commons Attribution",
            
57
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by",
71
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by",
            
58
  "lineage_process_steps": [],
72
  "lineage_process_steps": [],
            
59
  "lineage_source": [
73
  "lineage_source": [
            
60
    "2018 IENE International Conference. Abstract book",
74
    "2018 IENE International Conference. Abstract book",
            
61
    "pag. 42"
75
    "pag. 42"
            
62
  ],
76
  ],
            
63
  "maintainer": "",
77
  "maintainer": "",
            
64
  "maintainer_name": "",
78
  "maintainer_name": "",
            
65
  "metadata_created": "2026-06-23T14:52:28.886050",
79
  "metadata_created": "2026-06-23T14:52:28.886050",
            
n
66
  "metadata_modified": "2026-06-23T16:03:48.764321",
n
80
  "metadata_modified": "2026-06-25T12:33:37.710419",
            
67
  "metadata_profile": [
81
  "metadata_profile": [
            
68
    "https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/"
82
    "https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/"
            
69
  ],
83
  ],
            
70
  "miteco_data_population": {
84
  "miteco_data_population": {
            
71
    "es": ""
85
    "es": ""
            
72
  },
86
  },
            
73
  "miteco_data_territory": {
87
  "miteco_data_territory": {
            
74
    "es": ""
88
    "es": ""
            
75
  },
89
  },
            
76
  "miteco_dataset_type": 
90
  "miteco_dataset_type": 
            
77
//publications.europa.eu/resource/authority/dataset-type/STATISTICAL",
91
//publications.europa.eu/resource/authority/dataset-type/STATISTICAL",
            
78
  "miteco_geo_level": "1",
92
  "miteco_geo_level": "1",
            
n
79
  "modified": "2026-06-23",
n
93
  "modified": "2026-06-25",
            
80
  "name": "9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
94
  "name": "9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
            
81
  "notes": "Invasions by alien species are among the most important 
95
  "notes": "Invasions by alien species are among the most important 
            
82
threats to biodiversity, ecosystems and human well-being. The extent 
96
threats to biodiversity, ecosystems and human well-being. The extent 
            
83
of their negative impacts demands a considerable effort to monitor the 
97
of their negative impacts demands a considerable effort to monitor the 
            
84
invasion status and territorial susceptibility to implement prevention 
98
invasion status and territorial susceptibility to implement prevention 
            
85
and mitigation measures. Remote sensing (RS) is an important tool for 
99
and mitigation measures. Remote sensing (RS) is an important tool for 
            
86
large-scale ecological studies, gathering information in a constant, 
100
large-scale ecological studies, gathering information in a constant, 
            
87
consistent and repeatable manner over large areas. Therefore, in 
101
consistent and repeatable manner over large areas. Therefore, in 
            
88
recent years RS has been applied as an efficient approach to assess 
102
recent years RS has been applied as an efficient approach to assess 
            
89
and monitor the dynamics of invasive plant species, including their 
103
and monitor the dynamics of invasive plant species, including their 
            
90
expansion along the roadside. This study aims to describe the 
104
expansion along the roadside. This study aims to describe the 
            
91
spatiotemporal distribution patterns of several invasive plant species 
105
spatiotemporal distribution patterns of several invasive plant species 
            
92
(Acacia dealbata, A. melanoxylon, Robinia pseudoacacia, Ailanthus 
106
(Acacia dealbata, A. melanoxylon, Robinia pseudoacacia, Ailanthus 
            
93
altissima, and Arundo donax) along the roadside, in one of the main 
107
altissima, and Arundo donax) along the roadside, in one of the main 
            
94
transport/energy corridors that links Portugal to Spain. Our goal is 
108
transport/energy corridors that links Portugal to Spain. Our goal is 
            
95
to develop a methodology that can support preventive protocols and 
109
to develop a methodology that can support preventive protocols and 
            
96
invasion control measures to be adopted in this kind of 
110
invasion control measures to be adopted in this kind of 
            
97
infrastructures. We analysed a set of multi-temporal aerial photos 
111
infrastructures. We analysed a set of multi-temporal aerial photos 
            
98
from 1995, 2010 and 2016. Aerial photos for 2016 were acquired in the 
112
from 1995, 2010 and 2016. Aerial photos for 2016 were acquired in the 
            
99
framework of the project Life LINES - \u201cLinear Infrastructure 
113
framework of the project Life LINES - \u201cLinear Infrastructure 
            
100
Networks with Ecological Solutions\u201d. We conducted a field survey 
114
Networks with Ecological Solutions\u201d. We conducted a field survey 
            
101
to obtain training data of the invasive plant species along the 
115
to obtain training data of the invasive plant species along the 
            
102
roadsides of the study area with the aid of a real-time kinematic 
116
roadsides of the study area with the aid of a real-time kinematic 
            
103
(RTK) GPS receiver. The aerial photos were segmented using the 
117
(RTK) GPS receiver. The aerial photos were segmented using the 
            
104
multiresolution algorithm and an object-oriented classification 
118
multiresolution algorithm and an object-oriented classification 
            
105
(Nearest Neighbour classifier) in eCognition Developer software. We 
119
(Nearest Neighbour classifier) in eCognition Developer software. We 
            
106
conducted two sequential classifications. The first classification was 
120
conducted two sequential classifications. The first classification was 
            
107
used to eliminate the objects of the image without interest for the 
121
used to eliminate the objects of the image without interest for the 
            
108
study of the invasive plants. The second classification was performed 
122
study of the invasive plants. The second classification was performed 
            
109
to identify invasive plant species. The classification accuracy was 
123
to identify invasive plant species. The classification accuracy was 
            
110
assessed using a confusion matrix and the overall accuracy (OA) and 
124
assessed using a confusion matrix and the overall accuracy (OA) and 
            
111
Kappa Index of Agreement (KIA) metrics. To analyse the expansion of 
125
Kappa Index of Agreement (KIA) metrics. To analyse the expansion of 
            
112
the invasive species along the roadside, we built a model based on the 
126
the invasive species along the roadside, we built a model based on the 
            
113
maximum entropy approach (MAXENT). Finally, we identified areas that 
127
maximum entropy approach (MAXENT). Finally, we identified areas that 
            
114
are more susceptible to invasion to assist prevention, detection and 
128
are more susceptible to invasion to assist prevention, detection and 
            
115
early intervention directed to control/elimination, as well as to 
129
early intervention directed to control/elimination, as well as to 
            
116
produce an updated distribution of these invasive species. In general, 
130
produce an updated distribution of these invasive species. In general, 
            
117
the cover of invasive species increased in the study sites between 
131
the cover of invasive species increased in the study sites between 
            
118
1995 and 2016. In the last six years (2010-2016), A. donax expanded 
132
1995 and 2016. In the last six years (2010-2016), A. donax expanded 
            
119
more than the other invasive species. During this period, some 
133
more than the other invasive species. During this period, some 
            
120
invasive trees were cut along the roadside, suggesting localised 
134
invasive trees were cut along the roadside, suggesting localised 
            
121
management. The probability of expansion of invasive species along the 
135
management. The probability of expansion of invasive species along the 
            
122
roadside is reduced when there is control of the ditches, with an 
136
roadside is reduced when there is control of the ditches, with an 
            
123
exception for A. donax. In conclusion, in this study, we could observe 
137
exception for A. donax. In conclusion, in this study, we could observe 
            
124
how invasive species expanded along the roadside between 1995 and 
138
how invasive species expanded along the roadside between 1995 and 
            
125
2016. The use of species distribution modelling will help to assess 
139
2016. The use of species distribution modelling will help to assess 
            
126
the susceptibility of a territory to invasion. In the light of 
140
the susceptibility of a territory to invasion. In the light of 
            
127
maintenance effectiveness, RS is a good approach to help in the 
141
maintenance effectiveness, RS is a good approach to help in the 
            
128
development of well-planned management of invasive species that spans 
142
development of well-planned management of invasive species that spans 
            
129
from anticipation/prevention to control/confinement and even local 
143
from anticipation/prevention to control/confinement and even local 
            
130
eradication.",
144
eradication.",
            
131
  "notes_translated": {
145
  "notes_translated": {
            
132
    "en": "Invasions by alien species are among the most important 
146
    "en": "Invasions by alien species are among the most important 
            
133
threats to biodiversity, ecosystems and human well-being. The extent 
147
threats to biodiversity, ecosystems and human well-being. The extent 
            
134
of their negative impacts demands a considerable effort to monitor the 
148
of their negative impacts demands a considerable effort to monitor the 
            
135
invasion status and territorial susceptibility to implement prevention 
149
invasion status and territorial susceptibility to implement prevention 
            
136
and mitigation measures. Remote sensing (RS) is an important tool for 
150
and mitigation measures. Remote sensing (RS) is an important tool for 
            
137
large-scale ecological studies, gathering information in a constant, 
151
large-scale ecological studies, gathering information in a constant, 
            
138
consistent and repeatable manner over large areas. Therefore, in 
152
consistent and repeatable manner over large areas. Therefore, in 
            
139
recent years RS has been applied as an efficient approach to 
153
recent years RS has been applied as an efficient approach to 
            
140
assess\nand monitor the dynamics of invasive plant species, including 
154
assess\nand monitor the dynamics of invasive plant species, including 
            
141
their expansion along the roadside. This study aims to describe the 
155
their expansion along the roadside. This study aims to describe the 
            
142
spatiotemporal distribution patterns of several invasive plant species 
156
spatiotemporal distribution patterns of several invasive plant species 
            
143
(Acacia dealbata, A. melanoxylon, Robinia pseudoacacia, Ailanthus 
157
(Acacia dealbata, A. melanoxylon, Robinia pseudoacacia, Ailanthus 
            
144
altissima, and Arundo donax) along the roadside, in one of the main 
158
altissima, and Arundo donax) along the roadside, in one of the main 
            
145
transport/energy corridors that links Portugal to Spain. Our goal is 
159
transport/energy corridors that links Portugal to Spain. Our goal is 
            
146
to develop a methodology that can support preventive protocols and 
160
to develop a methodology that can support preventive protocols and 
            
147
invasion control measures to be adopted in this kind of 
161
invasion control measures to be adopted in this kind of 
            
148
infrastructures. We analysed a set of multi-temporal aerial photos 
162
infrastructures. We analysed a set of multi-temporal aerial photos 
            
149
from 1995, 2010 and 2016. Aerial photos for 2016 were acquired in the 
163
from 1995, 2010 and 2016. Aerial photos for 2016 were acquired in the 
            
150
framework of the project Life LINES - \u201cLinear Infrastructure 
164
framework of the project Life LINES - \u201cLinear Infrastructure 
            
151
Networks with Ecological Solutions\u201d. We conducted a field survey 
165
Networks with Ecological Solutions\u201d. We conducted a field survey 
            
152
to\nobtain training data of the invasive plant species along the 
166
to\nobtain training data of the invasive plant species along the 
            
153
roadsides of the study area with the aid of a real-time kinematic 
167
roadsides of the study area with the aid of a real-time kinematic 
            
154
(RTK) GPS receiver. The aerial photos were segmented using the 
168
(RTK) GPS receiver. The aerial photos were segmented using the 
            
155
multiresolution algorithm and an object-oriented classification 
169
multiresolution algorithm and an object-oriented classification 
            
156
(Nearest Neighbour classifier) in eCognition Developer software. We 
170
(Nearest Neighbour classifier) in eCognition Developer software. We 
            
157
conducted two sequential classifications. The first classification was 
171
conducted two sequential classifications. The first classification was 
            
158
used to eliminate the objects of the image without interest for the 
172
used to eliminate the objects of the image without interest for the 
            
159
study of the invasive plants. The second classification was performed 
173
study of the invasive plants. The second classification was performed 
            
160
to identify invasive plant species. The classification accuracy was 
174
to identify invasive plant species. The classification accuracy was 
            
161
assessed using a confusion matrix and the overall accuracy (OA) and 
175
assessed using a confusion matrix and the overall accuracy (OA) and 
            
162
Kappa Index of Agreement (KIA) metrics. To analyse the expansion of 
176
Kappa Index of Agreement (KIA) metrics. To analyse the expansion of 
            
163
the invasive species along the roadside, we built a model based 
177
the invasive species along the roadside, we built a model based 
            
164
on\nthe maximum entropy approach (MAXENT). Finally, we identified 
178
on\nthe maximum entropy approach (MAXENT). Finally, we identified 
            
165
areas that are more susceptible to invasion to assist prevention, 
179
areas that are more susceptible to invasion to assist prevention, 
            
166
detection and early intervention directed to control/elimination, as 
180
detection and early intervention directed to control/elimination, as 
            
167
well as to produce an updated distribution of these invasive species. 
181
well as to produce an updated distribution of these invasive species. 
            
168
In general, the cover of invasive species increased in the study sites 
182
In general, the cover of invasive species increased in the study sites 
            
169
between 1995 and 2016. In the last six years (2010-2016), A. donax 
183
between 1995 and 2016. In the last six years (2010-2016), A. donax 
            
170
expanded more than the other invasive species. During this period, 
184
expanded more than the other invasive species. During this period, 
            
171
some invasive trees were cut along the roadside, suggesting localised 
185
some invasive trees were cut along the roadside, suggesting localised 
            
172
management. The probability of expansion of invasive species along the 
186
management. The probability of expansion of invasive species along the 
            
173
roadside is reduced when there is control of the ditches, with an 
187
roadside is reduced when there is control of the ditches, with an 
            
174
exception for A. donax. In conclusion, in this study, we could observe 
188
exception for A. donax. In conclusion, in this study, we could observe 
            
175
how invasive species expanded along the roadside between\n1995 and 
189
how invasive species expanded along the roadside between\n1995 and 
            
176
2016. The use of species distribution modelling will help to assess 
190
2016. The use of species distribution modelling will help to assess 
            
177
the susceptibility of a territory to invasion. In the light of 
191
the susceptibility of a territory to invasion. In the light of 
            
178
maintenance effectiveness, RS is a good approach to help in the 
192
maintenance effectiveness, RS is a good approach to help in the 
            
179
development of well-planned management of invasive species that spans 
193
development of well-planned management of invasive species that spans 
            
180
from anticipation/prevention to control/confinement and even local 
194
from anticipation/prevention to control/confinement and even local 
            
181
eradication.",
195
eradication.",
            
182
    "es": "Invasions by alien species are among the most important 
196
    "es": "Invasions by alien species are among the most important 
            
183
threats to biodiversity, ecosystems and human well-being. The extent 
197
threats to biodiversity, ecosystems and human well-being. The extent 
            
184
of their negative impacts demands a considerable effort to monitor the 
198
of their negative impacts demands a considerable effort to monitor the 
            
185
invasion status and territorial susceptibility to implement prevention 
199
invasion status and territorial susceptibility to implement prevention 
            
186
and mitigation measures. Remote sensing (RS) is an important tool for 
200
and mitigation measures. Remote sensing (RS) is an important tool for 
            
187
large-scale ecological studies, gathering information in a constant, 
201
large-scale ecological studies, gathering information in a constant, 
            
188
consistent and repeatable manner over large areas. Therefore, in 
202
consistent and repeatable manner over large areas. Therefore, in 
            
189
recent years RS has been applied as an efficient approach to assess 
203
recent years RS has been applied as an efficient approach to assess 
            
190
and monitor the dynamics of invasive plant species, including their 
204
and monitor the dynamics of invasive plant species, including their 
            
191
expansion along the roadside. This study aims to describe the 
205
expansion along the roadside. This study aims to describe the 
            
192
spatiotemporal distribution patterns of several invasive plant species 
206
spatiotemporal distribution patterns of several invasive plant species 
            
193
(Acacia dealbata, A. melanoxylon, Robinia pseudoacacia, Ailanthus 
207
(Acacia dealbata, A. melanoxylon, Robinia pseudoacacia, Ailanthus 
            
194
altissima, and Arundo donax) along the roadside, in one of the main 
208
altissima, and Arundo donax) along the roadside, in one of the main 
            
195
transport/energy corridors that links Portugal to Spain. Our goal is 
209
transport/energy corridors that links Portugal to Spain. Our goal is 
            
196
to develop a methodology that can support preventive protocols and 
210
to develop a methodology that can support preventive protocols and 
            
197
invasion control measures to be adopted in this kind of 
211
invasion control measures to be adopted in this kind of 
            
198
infrastructures. We analysed a set of multi-temporal aerial photos 
212
infrastructures. We analysed a set of multi-temporal aerial photos 
            
199
from 1995, 2010 and 2016. Aerial photos for 2016 were acquired in the 
213
from 1995, 2010 and 2016. Aerial photos for 2016 were acquired in the 
            
200
framework of the project Life LINES - \u201cLinear Infrastructure 
214
framework of the project Life LINES - \u201cLinear Infrastructure 
            
201
Networks with Ecological Solutions\u201d. We conducted a field survey 
215
Networks with Ecological Solutions\u201d. We conducted a field survey 
            
202
to obtain training data of the invasive plant species along the 
216
to obtain training data of the invasive plant species along the 
            
203
roadsides of the study area with the aid of a real-time kinematic 
217
roadsides of the study area with the aid of a real-time kinematic 
            
204
(RTK) GPS receiver. The aerial photos were segmented using the 
218
(RTK) GPS receiver. The aerial photos were segmented using the 
            
205
multiresolution algorithm and an object-oriented classification 
219
multiresolution algorithm and an object-oriented classification 
            
206
(Nearest Neighbour classifier) in eCognition Developer software. We 
220
(Nearest Neighbour classifier) in eCognition Developer software. We 
            
207
conducted two sequential classifications. The first classification was 
221
conducted two sequential classifications. The first classification was 
            
208
used to eliminate the objects of the image without interest for the 
222
used to eliminate the objects of the image without interest for the 
            
209
study of the invasive plants. The second classification was performed 
223
study of the invasive plants. The second classification was performed 
            
210
to identify invasive plant species. The classification accuracy was 
224
to identify invasive plant species. The classification accuracy was 
            
211
assessed using a confusion matrix and the overall accuracy (OA) and 
225
assessed using a confusion matrix and the overall accuracy (OA) and 
            
212
Kappa Index of Agreement (KIA) metrics. To analyse the expansion of 
226
Kappa Index of Agreement (KIA) metrics. To analyse the expansion of 
            
213
the invasive species along the roadside, we built a model based on the 
227
the invasive species along the roadside, we built a model based on the 
            
214
maximum entropy approach (MAXENT). Finally, we identified areas that 
228
maximum entropy approach (MAXENT). Finally, we identified areas that 
            
215
are more susceptible to invasion to assist prevention, detection and 
229
are more susceptible to invasion to assist prevention, detection and 
            
216
early intervention directed to control/elimination, as well as to 
230
early intervention directed to control/elimination, as well as to 
            
217
produce an updated distribution of these invasive species. In general, 
231
produce an updated distribution of these invasive species. In general, 
            
218
the cover of invasive species increased in the study sites between 
232
the cover of invasive species increased in the study sites between 
            
219
1995 and 2016. In the last six years (2010-2016), A. donax expanded 
233
1995 and 2016. In the last six years (2010-2016), A. donax expanded 
            
220
more than the other invasive species. During this period, some 
234
more than the other invasive species. During this period, some 
            
221
invasive trees were cut along the roadside, suggesting localised 
235
invasive trees were cut along the roadside, suggesting localised 
            
222
management. The probability of expansion of invasive species along the 
236
management. The probability of expansion of invasive species along the 
            
223
roadside is reduced when there is control of the ditches, with an 
237
roadside is reduced when there is control of the ditches, with an 
            
224
exception for A. donax. In conclusion, in this study, we could observe 
238
exception for A. donax. In conclusion, in this study, we could observe 
            
225
how invasive species expanded along the roadside between 1995 and 
239
how invasive species expanded along the roadside between 1995 and 
            
226
2016. The use of species distribution modelling will help to assess 
240
2016. The use of species distribution modelling will help to assess 
            
227
the susceptibility of a territory to invasion. In the light of 
241
the susceptibility of a territory to invasion. In the light of 
            
228
maintenance effectiveness, RS is a good approach to help in the 
242
maintenance effectiveness, RS is a good approach to help in the 
            
229
development of well-planned management of invasive species that spans 
243
development of well-planned management of invasive species that spans 
            
230
from anticipation/prevention to control/confinement and even local 
244
from anticipation/prevention to control/confinement and even local 
            
231
eradication."
245
eradication."
            
232
  },
246
  },
            
233
  "num_resources": 1,
247
  "num_resources": 1,
            
234
  "num_tags": 2,
248
  "num_tags": 2,
            
235
  "organization": {
249
  "organization": {
            
236
    "approval_status": "approved",
250
    "approval_status": "approved",
            
237
    "created": "2026-06-23T14:36:08.942021",
251
    "created": "2026-06-23T14:36:08.942021",
            
238
    "description": "",
252
    "description": "",
            
239
    "id": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
253
    "id": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
            
240
    "image_url": "",
254
    "image_url": "",
            
241
    "is_organization": true,
255
    "is_organization": true,
            
242
    "name": "iepnb",
256
    "name": "iepnb",
            
243
    "state": "active",
257
    "state": "active",
            
244
    "title": "",
258
    "title": "",
            
245
    "type": "organization"
259
    "type": "organization"
            
246
  },
260
  },
            
247
  "owner_org": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
261
  "owner_org": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
            
248
  "private": false,
262
  "private": false,
            
249
  "provenance": {
263
  "provenance": {
            
250
    "en": "",
264
    "en": "",
            
251
    "es": ""
265
    "es": ""
            
252
  },
266
  },
            
253
  "publisher": [
267
  "publisher": [
            
254
    {
268
    {
            
255
      "email": "buzon-bdatos@miteco.es",
269
      "email": "buzon-bdatos@miteco.es",
            
256
      "name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
270
      "name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
            
257
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
271
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
            
258
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
272
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
            
259
Demogr\u00e1fico",
273
Demogr\u00e1fico",
            
260
      "type": "http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
274
      "type": "http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
            
261
      "uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
275
      "uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
            
262
      "url": "https://www.miteco.gob.es/"
276
      "url": "https://www.miteco.gob.es/"
            
263
    }
277
    }
            
264
  ],
278
  ],
            
265
  "publisher_email": "buzon-bdatos@miteco.es",
279
  "publisher_email": "buzon-bdatos@miteco.es",
            
266
  "publisher_name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
280
  "publisher_name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
            
267
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
281
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
            
268
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
282
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
            
269
Demogr\u00e1fico",
283
Demogr\u00e1fico",
            
270
  "publisher_type": 
284
  "publisher_type": 
            
271
"http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
285
"http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
            
272
  "publisher_uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
286
  "publisher_uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
            
273
  "publisher_url": "https://www.miteco.gob.es/",
287
  "publisher_url": "https://www.miteco.gob.es/",
            
274
  "purpose": {
288
  "purpose": {
            
275
    "en": "",
289
    "en": "",
            
276
    "es": ""
290
    "es": ""
            
277
  },
291
  },
            
278
  "reference": [],
292
  "reference": [],
            
279
  "relationships_as_object": [],
293
  "relationships_as_object": [],
            
280
  "relationships_as_subject": [],
294
  "relationships_as_subject": [],
            
281
  "resources": [
295
  "resources": [
            
282
    {
296
    {
            
283
      "access_url": 
297
      "access_url": 
            
284
5af2-a466-0209eb1450e1/resource/7f1c039a-c60a-48b5-8044-03dcbb053145",
298
5af2-a466-0209eb1450e1/resource/7f1c039a-c60a-48b5-8044-03dcbb053145",
            
285
      "availability": 
299
      "availability": 
            
286
ications.europa.eu/resource/authority/planned-availability/AVAILABLE",
300
ications.europa.eu/resource/authority/planned-availability/AVAILABLE",
            
287
      "cache_last_updated": null,
301
      "cache_last_updated": null,
            
288
      "cache_url": null,
302
      "cache_url": null,
            
289
      "created": "2018-09-14T00:00:00",
303
      "created": "2018-09-14T00:00:00",
            
290
      "dataset_id": "3338180b-d583-4772-9967-2160700bff7b",
304
      "dataset_id": "3338180b-d583-4772-9967-2160700bff7b",
            
291
      "datastore_active": false,
305
      "datastore_active": false,
            
292
      "datastore_contains_all_records_of_source_file": false,
306
      "datastore_contains_all_records_of_source_file": false,
            
293
      "description": "Art\u00edculo en libro",
307
      "description": "Art\u00edculo en libro",
            
294
      "download_url": 
308
      "download_url": 
            
295
//www.iene.info/content/uploads/IENE-2018-Abstracktbook-v7144711.pdf",
309
//www.iene.info/content/uploads/IENE-2018-Abstracktbook-v7144711.pdf",
            
296
      "encoding": "UTF-8",
310
      "encoding": "UTF-8",
            
297
      "format": "HTML",
311
      "format": "HTML",
            
298
      "hash": "",
312
      "hash": "",
            
299
      "id": "7f1c039a-c60a-48b5-8044-03dcbb053145",
313
      "id": "7f1c039a-c60a-48b5-8044-03dcbb053145",
            
300
      "issued": "",
314
      "issued": "",
            
301
      "language": 
315
      "language": 
            
302
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG",
316
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG",
            
303
      "last_modified": null,
317
      "last_modified": null,
            
304
      "license": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
318
      "license": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
            
305
      "license_id": "cc-by",
319
      "license_id": "cc-by",
            
n
306
      "metadata_modified": "2026-06-23T16:03:48.767831",
n
320
      "metadata_modified": "2026-06-25T12:33:37.714410",
            
307
      "mimetype": 
321
      "mimetype": 
            
308
"https://www.iana.org/assignments/media-types/text/html",
322
"https://www.iana.org/assignments/media-types/text/html",
            
309
      "mimetype_inner": null,
323
      "mimetype_inner": null,
            
t
310
      "modified": "2026-06-23",
t
324
      "modified": "2026-06-25",
            
311
      "name": "Acceso al recurso",
325
      "name": "Acceso al recurso",
            
312
      "package_id": "9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
326
      "package_id": "9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
            
313
      "position": 0,
327
      "position": 0,
            
314
      "protocol": null,
328
      "protocol": null,
            
315
      "resource_type": null,
329
      "resource_type": null,
            
316
      "rights": 
330
      "rights": 
            
317
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
331
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
            
318
      "size": 0,
332
      "size": 0,
            
319
      "state": "active",
333
      "state": "active",
            
320
      "status": "http://purl.org/adms/status/Completed",
334
      "status": "http://purl.org/adms/status/Completed",
            
321
      "url": 
335
      "url": 
            
322
//www.iene.info/content/uploads/IENE-2018-Abstracktbook-v7144711.pdf",
336
//www.iene.info/content/uploads/IENE-2018-Abstracktbook-v7144711.pdf",
            
323
      "url_type": null
337
      "url_type": null
            
324
    }
338
    }
            
325
  ],
339
  ],
            
326
  "schemingdcat_xls_metadata_template": false,
340
  "schemingdcat_xls_metadata_template": false,
            
327
  "source": "",
341
  "source": "",
            
328
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
342
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
            
329
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
343
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
            
330
27.64]]]}",
344
27.64]]]}",
            
331
  "spatial_coverage": [
345
  "spatial_coverage": [
            
332
    {
346
    {
            
333
      "bbox": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
347
      "bbox": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
            
334
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
348
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
            
335
27.64]]]}",
349
27.64]]]}",
            
336
      "centroid": "{\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [-6.92, 
350
      "centroid": "{\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [-6.92, 
            
337
35.715]}",
351
35.715]}",
            
338
      "text": "Espa\u00f1a",
352
      "text": "Espa\u00f1a",
            
339
      "uri": 
353
      "uri": 
            
340
ttp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a"
354
ttp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a"
            
341
    }
355
    }
            
342
  ],
356
  ],
            
343
  "spatial_resolution_in_meters": "",
357
  "spatial_resolution_in_meters": "",
            
344
  "spatial_uri": 
358
  "spatial_uri": 
            
345
tp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a",
359
tp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a",
            
346
  "state": "active",
360
  "state": "active",
            
347
  "study_variables": {
361
  "study_variables": {
            
348
    "es": ""
362
    "es": ""
            
349
  },
363
  },
            
350
  "tag_uri": [
364
  "tag_uri": [
            
351
    
365
    
            
352
tp://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/environment"
366
tp://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/environment"
            
353
  ],
367
  ],
            
354
  "tags": [
368
  "tags": [
            
355
    {
369
    {
            
356
      "display_name": "efectos-de-borde-y-margen-asociados-a-la",
370
      "display_name": "efectos-de-borde-y-margen-asociados-a-la",
            
357
      "id": "430b41a3-9e45-421d-92e3-00d12878405d",
371
      "id": "430b41a3-9e45-421d-92e3-00d12878405d",
            
358
      "name": "efectos-de-borde-y-margen-asociados-a-la",
372
      "name": "efectos-de-borde-y-margen-asociados-a-la",
            
359
      "state": "active",
373
      "state": "active",
            
360
      "vocabulary_id": null
374
      "vocabulary_id": null
            
361
    },
375
    },
            
362
    {
376
    {
            
363
      "display_name": "fragmentacion",
377
      "display_name": "fragmentacion",
            
364
      "id": "627f9c0a-a199-4c69-b563-0c8d626e3194",
378
      "id": "627f9c0a-a199-4c69-b563-0c8d626e3194",
            
365
      "name": "fragmentacion",
379
      "name": "fragmentacion",
            
366
      "state": "active",
380
      "state": "active",
            
367
      "vocabulary_id": null
381
      "vocabulary_id": null
            
368
    }
382
    }
            
369
  ],
383
  ],
            
370
  "thematic_area": [
384
  "thematic_area": [
            
371
    "especies_silvestres"
385
    "especies_silvestres"
            
372
  ],
386
  ],
            
373
  "theme_es": [
387
  "theme_es": [
            
374
    "http://datos.gob.es/kos/sector-publico/sector/medio-ambiente"
388
    "http://datos.gob.es/kos/sector-publico/sector/medio-ambiente"
            
375
  ],
389
  ],
            
376
  "title": "Expansion of alien invasive plants along the roadside: a 
390
  "title": "Expansion of alien invasive plants along the roadside: a 
            
377
remote sensing approach.",
391
remote sensing approach.",
            
378
  "title_translated": {
392
  "title_translated": {
            
379
    "en": "",
393
    "en": "",
            
380
    "es": "Expansion of alien invasive plants along the roadside: a 
394
    "es": "Expansion of alien invasive plants along the roadside: a 
            
381
remote sensing approach."
395
remote sensing approach."
            
382
  },
396
  },
            
383
  "topic": 
397
  "topic": 
            
384
"http://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/biota",
398
"http://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/biota",
            
385
  "type": "dataset",
399
  "type": "dataset",
            
386
  "url": 
400
  "url": 
            
387
//iepnb.es:443/catalogo/dataset/9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
401
//iepnb.es:443/catalogo/dataset/9046862f-3846-5af2-a466-0209eb1450e1",
            
388
  "version": "",
402
  "version": "",
            
389
  "version_notes": {
403
  "version_notes": {
            
390
    "en": "",
404
    "en": "",
            
391
    "es": ""
405
    "es": ""
            
392
  }
406
  }
            
393
}
407
}