アルバータ大学の研究者たちは、ドローンと機械学習を使用して、森林土壌のキノコ多様性のマッピングをより効率的でコスト効果の高いものにできることを示した。この研究は、Forest Ecology and Management誌に掲載された。この方法は、広大な森林地域での土壌の手動サンプリングの必要性を減らすことができる。

ドローンによって収集されたデータは、土壌の手動サンプリングとDNAシーケンスの必要性を減らすことでコストを削減している。この方法は、森林エコシステムの健康状態を示すキノコ多様性のマッピングをよりスケーラブルなものにしている。しかし、この方法は依然として土壌の手動サンプリングから得られる詳細な情報のすべてを置き換えることはできない。

この研究では、40歳の森林におけるキノコ多様性のマッピングのために538の土壌サンプルを収集し、ドローンによって収集されたデータを使用してキノコ多様性の予測を可能にした。研究は、この方法が森林管理と保護の取り組みに貢献できることを示した。