植物育種學(xué)家每次會栽培數(shù)千個潛力品種;直到現(xiàn)在，對植物關(guān)鍵特征的觀察都是人工完成的。在一項新的研究中，在對潛力品種的測試?yán)?，無人駕駛飛行器，或無人駕駛飛機，可成功地用來遠程評估和預(yù)測大豆成熟時間。使用無人機來完成這項工作可以大大減少評估新作物所需的工時。

　　當(dāng)植物育種學(xué)家開發(fā)新的作物品種時，他們會種植很多植物，而且他們都需要反復(fù)檢查。

　　“農(nóng)民可能會有100英畝土地，只種植一個大豆品種，而植物育種學(xué)家可能會在10英畝土地上種植1萬種潛在品種。農(nóng)民可以快速地確定田地里的單一大豆品種什么時候才能收割。但是，在秋天，植物育種學(xué)家必須反復(fù)走過實驗田，以確定每種潛在作物的成熟時間，” 伊利諾伊大學(xué)大豆育種家布瑞恩 迪爾思解釋說。

　　“我們每三天都必須進行檢查，”碩士生內(nèi)森 施米茨補充道。“在一年中的收獲季節(jié)里，這要花費我們大量的時間。而且田地里有時候很熱，有時候又很泥濘。”

　　為了簡化工作，一個跨學(xué)科的研究團隊，包括植物育種學(xué)家，計算機科學(xué)家，工程師和地理信息專家都轉(zhuǎn)向無人駕駛飛行器——俗稱無人機領(lǐng)域的研究。

　　“當(dāng)無人機能夠為我們所用，我們將研究如何才能將這項新技術(shù)應(yīng)用到育種領(lǐng)域。這是首次嘗試，我們試圖把復(fù)雜的事情簡單化，”迪爾斯說。

　　其中一個目標(biāo)是，利用裝載在無人機上的攝像頭，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)和成像分析技術(shù)，預(yù)測蠶豆的成熟時間。“我們利用多光譜成像技術(shù)，”施米茨解釋說。“我們在程序中建立一個方程式，以便獲取反射在植物上的光頻變化。顏色的變化就是我們?nèi)绾螌⒊墒炫c不成熟植物區(qū)分開的依據(jù)。”

　　研究人員開發(fā)了一種算法，將無人機獲取的圖像與用傳統(tǒng)方法(通過田間研究)衡量的蠶豆成熟度數(shù)據(jù)進行對比。我們用無人機進行的成熟度預(yù)測非常接近我們田間研究的記錄，迪爾斯指出。

　　通過模型做出的預(yù)測準(zhǔn)確率達到93%，但是，迪爾斯說，如果沒有無人機自身固有的局限性，他們可能會做的更好。例如，無人機只能在陽光明媚和風(fēng)力較小的日子里飛行。

　　對于它們在提高農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的效率和準(zhǔn)確率方面，無人機得到了越來越多的認(rèn)可，尤其是2016年8月新的FAA(聯(lián)邦航空局)規(guī)則生效后，本研究是首批利用無人機優(yōu)化育種實踐的研究。迪爾斯指出，該應(yīng)用對于大型育種企業(yè)非常實用，它們每年要測試數(shù)十萬個潛在品種。如果利用這項技術(shù)，能夠讓植物育種學(xué)家節(jié)省時間和精力，新品種就可以被更快地開發(fā)出來供農(nóng)民使用，這是一個受歡迎的改進。

　　論文，“基于無人機平臺，提升大豆估產(chǎn)方法和植物成熟度預(yù)測的開發(fā)方法”已經(jīng)發(fā)表在《環(huán)境遙感》期刊上。除了迪爾斯和施米茨，Neil Yu, Liujun Li, Lei Tian, 和 Jonathan Greenberg也是該論文的共同作者，他們都來自伊利諾伊大學(xué)。