1. IntroductionMosquito-borne disea

1. Introduction

Mosquito-borne diseases affect many people throughout the world. In 2010, the World Health Organization (WHO) estimated that there were approximately 219 million cases of malaria and an estimated 660,000 fatalities [1], and from 1 to 50 million cases of dengue, including about 20,000 fatalities every year [2]. Cases of malaria and dengue in the United States of America (USA) remain low in number (279 and 64, respectively, for 2012) [3], but another mosquito-borne disease, West Nile Virus (WNV) (family Flaviviridae, genus Flavivirus), has continued to persist since its introduction in 1999 [4,5]. According to the Centers for Disease Control and Prevention, a cumulative total of 36,801 cases of WNV infections and 1,580 fatalities were reported in the USA from 1999 to 2012 in every state (including the District of Columbia) except for Alaska and Hawaii [3]. In the state of California, there were 3,598 cases of WNV infections and 124 fatalities from 2002 to 2012 [3]. Mosquito species responsible for the spread of WNV in California and include six species of culex (Cx. pipiens, Cx. quinquefasciatus, Cx. stigmatosoma, and Cx. tarsalis) and may be present in urban/suburban waters [6]. In 2008, Riesen et al. [7] noted that urban sources of mosquito production could include neglected swimming pools. Mosquito production is controlled in swimming pools, not by the presence of chemicals, such as chlorine, but rather by the filtration of the water, which removes the eggs [8]. Culex mosquitoes typically lay between 100 and 300 eggs at a time, and are arranged to fit together in such a manner that the collection of eggs forms a raft which floats on the water surface. A raft of eggs may be produced every third night during a female mosquito’s lifespan of a few weeks. Larvae emerge within 24 to 48 h [9]. Swimming pools at unoccupied homes may not have their water filtered as they should, and accumulated rainwater from winter rains, and decomposing leaves, would not have been removed from the pool, thus providing ideal habitat for mosquitoes to live and reproduce. Under such circumstances, tens of thousands of mosquitoes could be produced from a single pool every night. Riesen et al. [7] also noted that the presence of fences or gates could impede mosquito control personnel from conducting proper surveillance and treatment of swimming pools. Riesen et al. reported that swimming pools and Jacuzzis were easily identified from an aerial photograph, including those that appeared green and which were likely producing mosquitoes. This supports the concept of using remote sensing, either from aerial platforms, or from satellites, to facilitate the detection of suspect pools. In fact, many have used remote sensing and geographic information systems (GIS) as tools to study and control mosquitoes at varying spatial scales.
Much of the research into the application of remote sensing technologies to the study of mosquito-borne diseases has focused on using satellite data with the highest spatial resolution that is available. In 2003, Masuoka et al. compared the Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper (ETM)+, with a spatial resolution of 30 m, to IKONOS imagery, which has a spatial resolution of 4 m, to determine their respective effectiveness in malaria control [10]. They found that both the Landsat 7 ETM+ and IKONOS imagery could be used to reasonably estimate habitat area, but only the IKONOS imagery could detect the presence of smaller ponds, which could be a significant source of water in which mosquitoes could breed. In 2007, Brown et al. compared data from three sensors—Hyperion with 30 m resolution and hyperspectral capability, the Landsat Thematic Mapper (TM) with 30 m resolution and multi-band capability, and the Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) with between 15 and 90 m resolution and multi-band capability—in the


identification of habitat suitable for mosquito production [11]. They found that the higher spectral sensitivity of Hyperion and the higher spatial resolution of ASTER yielded better results than the Landsat TM. Diuk-Wasser et al. found that Landsat 7 ETM+ was effective at identifying mosquito habitats in non-urban environments, but attempted no comparison with higher resolution image data [12]. Research employing data at resolutions that are equal to, or higher than, the 30 m available from the Landsat series has been extensive. In 2007, Lacaux et al. used Système Pour l’Observation de la Terre (SPOT) data at 10 m resolution to effectively study mosquito habitats in their investigation of Rift Valley Fever in Senegal [13]. In 2008, Stoops et al. compared the effectiveness of ASTER data
(green, red, near infrared wavelengths) at 15 m resolution and data from the DigitalGlobe® satellite
QuickBird (blue, green, red, and near infrared wavelengths) at 2.44 m resolution in their ability to identify mosquito habitat [14]. Their findings

Kết quả (Việt) 1:

1. giới thiệuMuỗi-borne bệnh ảnh hưởng đến nhiều người trên khắp thế giới. Trong năm 2010, tổ chức y tế thế giới (WHO) ước tính rằng có khoảng 219 triệu trường hợp bệnh sốt rét và một ước tính thương vong 660.000 [1], và từ 1 đến 50 triệu trường hợp sốt xuất huyết, bao gồm cả khoảng 20.000 người chết mỗi năm [2]. Trường hợp bệnh sốt rét và sốt xuất huyết ở Hoa Kỳ (Mỹ) vẫn thấp ở số (279 và 64, tương ứng, cho 2012) [3], nhưng một mosquito-borne bệnh West Nile Virus (WNV) (gia đình Flaviviridae, chi Flavivirus), đã tiếp tục tồn tại kể từ khi giới thiệu vào năm 1999 [4,5]. Theo Trung tâm kiểm soát dịch bệnh, tổng số tích lũy là 36,801 các trường hợp nhiễm khuẩn WNV và 1.580 người thiệt mạng đã được báo cáo tại Hoa Kỳ từ năm 1999 đến năm 2012 ở mỗi tiểu bang (bao gồm cả đặc khu Columbia) ngoại trừ Alaska và Hawaii [3]. Ở tiểu bang California, thành phố đã có 3.598 các trường hợp nhiễm khuẩn WNV và 124 người chết từ năm 2002 đến 2012 [3]. Loài muỗi chịu trách nhiệm về sự lây lan của WNV ở California và bao gồm sáu loài culex (Cx. pipiens, Cx. quinquefasciatus, Cx. stigmatosoma và Cx. tarsalis) và có thể có mặt trong nước đô thị/suburban [6]. Trong năm 2008, Riesen et al. [7] ghi chú rằng đô thị nguồn muỗi sản xuất có thể bao gồm bỏ rơi Hồ bơi. Muỗi sản xuất được điều khiển trong bể bơi, không phải bởi sự hiện diện của hóa chất như clo, nhưng thay vào đó bằng cách lọc nước, loại bỏ những quả trứng [8]. Culex muỗi thường nằm giữa 100 và 300 trứng tại một thời gian, và được sắp xếp để phù hợp với nhau một cách bộ sưu tập của trứng tạo thành một bè nổi trên mặt nước. Một bè của trứng có thể được sản xuất mỗi đêm thứ ba trong một muỗi nữ tuổi thọ của một vài tuần. Ấu trùng xuất hiện trong vòng 24-48 h [9]. Hồ bơi tại nhà trống không có của nước lọc như họ nên, tích lũy được nước mưa từ cơn mưa mùa đông và phân hủy lá, sẽ không đã được gỡ bỏ từ các hồ bơi, do đó cung cấp môi trường sống lý tưởng cho muỗi để sinh sống và sinh sản. Dưới hoàn cảnh như vậy, hàng chục ngàn loài muỗi có thể được sản xuất từ một hồ bơi đơn mỗi đêm. Riesen et al. [7] cũng lưu ý rằng sự hiện diện của hàng rào hoặc cửa có thể cản trở nhân viên kiểm soát muỗi từ tiến hành giám sát đúng và điều trị các hồ bơi. Riesen et al. thông báo rằng hồ bơi và bể sục được dễ dàng nhận biết từ một bức ảnh chụp từ trên không, kể cả những người mà xuất hiện màu xanh lá cây và đó đã sản xuất có khả năng đuổi muỗi. Điều này hỗ trợ các khái niệm của việc sử dụng viễn thám, từ trên hoặc từ vệ tinh, để tạo điều kiện phát hiện nghi ngờ Hồ bơi. Trong thực tế, nhiều người đã sử dụng viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) như là công cụ để nghiên cứu và kiểm soát muỗi tại không gian quy mô khác nhau.Phần lớn nghiên cứu ứng dụng công nghệ cảm biến từ xa để nghiên cứu muỗi-borne bệnh đã tập trung vào việc sử dụng dữ liệu vệ tinh với độ phân giải không gian cao nhất đó là có sẵn. Năm 2003, Masuoka et al. so các Landsat 7 nâng cao Thematic Mapper (ETM) + với độ phân giải không gian 30 m, với hình ảnh IKONOS, trong đó có độ phân giải không gian 4 m, để xác định hiệu quả tương ứng của họ kiểm soát bệnh sốt rét [10]. Họ thấy rằng cả Landsat 7 ETM + và IKONOS hình ảnh có thể được sử dụng để ước tính hợp lý khu vực môi trường sống, nhưng chỉ là hình ảnh IKONOS có thể phát hiện sự hiện diện của ao nhỏ, trong đó có thể là một nguồn quan trọng của nước mà muỗi có thể nuôi. Trong năm 2007, Brown et al. so sánh dữ liệu từ cảm biến 3-Hyperion với khả năng giải quyết và hyperspectral 30 m, Landsat Thematic Mapper (TM) với khả năng độ phân giải và ban nhạc đa 30 m, và không gian tiên tiến-borne bức xạ nhiệt và phản ánh Radiometer (vệ tinh ASTER) với giữa 15 và 90 m độ phân giải và khả năng đa ban nhạc — trong các xác định các môi trường sống thích hợp cho muỗi sản xuất [11]. Họ tìm thấy sự nhạy cảm cao quang phổ của Hyperion và độ phân giải không gian cao của vệ tinh ASTER mang lại kết quả tốt hơn Landsat TM. Diuk-Wasser et al. thấy rằng Landsat 7 ETM + là hiệu quả trong việc xác định môi trường sống của muỗi trong môi trường không phải là đô thị, nhưng cố gắng không có so sánh với các dữ liệu hình ảnh độ phân giải cao [12]. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu độ phân giải được bằng hoặc cao hơn, có sẵn từ loạt Landsat 30 m đã được mở rộng. Trong năm 2007, Lacaux et al. dùng Système Pour l'Observation de la Terre (tại chỗ) dữ liệu ở độ phân giải 10 m để có hiệu quả nghiên cứu môi trường sống của muỗi trong điều tra của họ của sốt thung lũng Rift ở Senegal [13]. Trong năm 2008, Stoops et al. so sánh hiệu quả của các dữ liệu vệ tinh ASTER(màu xanh lá cây, đỏ, gần bước sóng hồng ngoại) tại độ phân giải 15 m và dữ liệu từ vệ tinh DigitalGlobe®QuickBird (màu xanh, màu xanh lá cây, đỏ, và gần bước sóng hồng ngoại) ở độ phân giải 2,44 m trong khả năng của họ để xác định các môi trường sống của muỗi [14]. Những phát hiện của họ