La riqueza de especies y la biodiversidad de la vegetación en Hungría están cada vez más amenazadas por especies de plantas invasoras traídas de otros continentes y ecosistemas extranjeros. Estas especies de plantas invasoras se han propagado agresivamente en los hábitats naturales y semi-naturales de Europa. El algodoncillo común (Asclepias syriaca) es una de las especies que representan la mayor amenaza ecológica. Por lo tanto, el propósito principal del presente estudio es mapear y monitorear la propagación del algodoncillo común, la especie de planta invasora más común en Europa. Además, se investigaron las posibilidades de detectar y validar esta planta invasora especial mediante el análisis de datos de teledetección hiperespectral. En combinación con datos de referencia de campo, se examinaron imágenes aéreas hiperespectrales de alta resolución adquiridas por una plataforma de vehículo aéreo no tripulado (VANT) en 138 bandas espectrales en áreas infectadas por el algodoncillo común. Luego, se aplicaron algoritmos de clasificación de máquina de soporte vectorial (SVM) y red neuronal artificial (ANN) a los datos de referencia de campo de alta precisión. Como resultado, se distinguieron individuos de algodoncillo común en imágenes hiperespectrales, logrando una precisión general del 92.95% en el caso de la clasificación SVM supervisada. Utilizando el modelo ANN, se logró una precisión general del 99.61%. Para evaluar el enfoque propuesto, se realizaron dos pruebas experimentales, y en ambos casos, logramos distinguir los especímenes individuales dentro de la gran variedad de especies invasoras en expansión en un área de estudio de 2 ha, basándonos en imágenes hiperespectrales de VANT con resolución espacial de centímetros.