有效的生态系统管理依赖于对环境趋势的准确和及时的评价，这往往等同于花费大量时间的调查工作。技术的快速发展不断改进采样方法、稳健的统计推理，从而提高成本和时间效率。也许，在大范围的栖息地和野生动物监测中，最重要的一步是遥感技术的进步。哥伦比亚河流域是栖息地恢复的主要目标，致力于将濒危的奇努克鲑鱼和钢头鱼从名单中除名。多尺度栖息地特征对于理解如何定义高质量栖息地以及在何处重点进行恢复工作至关重要。我们开发了DASH协议，以快速收集信道单元规模的数据，然后将其与无人机收集的多光谱图像配对。得益于无人机调查的时间和成本效益，这种方法可以轻松应用于更大的(支流，流域)规模，只需很少的额外地面采样。此外，我们还开发了自动化无人机图像后处理的工具，大大提高了成本效率和后处理的便利性。多尺度方法还允许对小到水道单元的鱼类和栖息地数据进行配对，这些数据可用于在水道单元、河段和流域尺度上填充分位数回归森林(QRF)容量模型。在莱姆希河，鲑鱼ID，我们已经应用DASH和QRF来确定优质的奇努克鲑鱼幼鱼和钢头栖息地，确定当前的容量限制，并监测恢复行动的有效性。 Taken together, the two-pronged DASH and QRF approach is a comparatively inexpensive tool to prioritize, direct, and monitor habitat restoration in near real-time.