手動の品種改良は時間がかかる

過去数十年にわたる植物遺伝学研究によって、 高収量、環境ストレス耐性、耐病性などの特性が強化された作物品種の開発が行われてきたが、現在の育種方法では、新しい品種を開発、選択、リリースするのに何年もかかる。

作物の表現型データの正確かつ迅速な取得は、 表現型とゲノム情報の相関関係を調べるために重要であるが、野外の表現型を評価するための従来のセンシング技術は、人間による手動サンプリングに依存しており、非常に労働集約的で時間がかかるのが難点であった。

UAV（無人航空機）、通称ドローン（Drone）を使用することにより、生産者は作物の健康状態を常時監視し、植物の水需要を推定し、病気を検出することさえできる。ドローンは高解像度の画像を低コストで取得することができるため、農業用途で盛んに研究されている。 柑橘類では、ドローンからのマルチスペクトル画像が木のストレスや病気を識別するために利用されるなど、非労働集約型の植物育種評価方法が模索されている。

米国にあるフロリダ大学のYiannis Ampatzidisら研究者は、農業における植物育種評価の効率化という課題に着目し、マルチスペクトルイメージングと人工知能を利用して画像からの評価方法の確立を試みた。結果、検出精度99.9％と99.7％などの高い精度を得た。

空中画像からの高精度の樹木識別

Yiannis Ampatzidisらの研究のポイントは以下の通りだ。