该项目的重点是从过去的监视、隔离和根除工作中学习，以创建可用于协助当前或未来入侵应对的有效模型。对过去回应的审查凸显了建立入侵通用规则的困难，因为每个入侵都有自己独特的一系列影响回应的因素。尽管如此，显然需要援助来帮助决策者，并且进行强有力的分析，以协助规划监控战略和隔离区是非常可取的。虽然很明显，生态和景观因素的融合将有助于这一点，但检测害虫的新技术正在越来越多地使用，这对为有效的监测战略和检疫区提供信息至关重要，从而促进根除。因此，我们已开始探索不同监控方法的时空约束所产生的可检测性权衡。初步建模调查表明，对感染程度和总体严重性的可靠估计取决于有足够的空间覆盖，即使这要以较小的空间尺度增加误差的“代价”。这一发现似乎对景观的不同传播率和模式很稳健，但将受到空间采样分辨率和图像分辨率引起的检测误差幅度的相对变化的影响。该模型将进一步发展，以适应更全面的努力，以更好地针对性监测工作，并协助建立更好的隔离区。
