Дроны и нейросети ускоряют селекцию биотопливной культуры мискантуса

Мискантус — одна из самых перспективных многолетних культур для производства биотоплива благодаря высокой урожайности и малому воздействию на окружающую среду. Его потенциал можно повысить, но усилий по селекции этой культуры приложено гораздо меньше, чем для традиционных культур, таких как кукуруза или соя.

Чтобы реализовать потенциал мискантуса для устойчивого производства биомассы, селекция должна стать быстрее и эффективнее. Ключевым узким местом является необходимость измерять рост тысяч разновидностей культуры в поле и отбирать лучшие из них. Для этого требуются новые, сложные технологии сбора и анализа данных.

Исследование Центра инноваций в области передовой биоэнергетики и биопродуктов (CABBI) показало, как беспилотные летательные аппараты (БПЛА, или дроны) в сочетании с передовыми методами машинного обучения могут помочь в отборе лучших генотипов мискантуса. Команда использовала нейронные сети — компьютерные системы, смоделированные по принципу человеческого мозга и нервной системы, — для анализа аэрофотоснимков сверхвысокого разрешения и определения ключевых признаков культуры в течение вегетационного периода.

Исследователи CABBI подчеркнули, что использование нейронных сетей, предназначенных для анализа данных в трёх измерениях (два пространственных измерения плюс время), позволило получить более точные оценки признаков культуры (время цветения, высота и продуктивность биомассы), чем при использовании традиционных нейросетей, анализирующих только два пространственных измерения. Это позволило использовать информацию о том, как меняется со временем каждое из тысяч растений в поле. Кроме того, трёхмерная нейронная сеть смогла автоматически выполнять этапы анализа изображений (например, находить растения на снимке), что во многих других случаях требует значительного ручного вмешательства и замедляет процесс.

Это особенно важно для высокопродуктивных многолетних трав, таких как мискантус, где фенотипирование в полевых условиях является более сложной, но и более ценной задачей.

Исследование, опубликованное в журнале Remote Sensing, возглавили постдок Себастьян Варела из CABBI, директор CABBI Эндрю Лики и заместитель руководителя тематического направления по производству сырья CABBI Эрик Сакс.

Это была первая попытка использовать ресурсоёмкий мониторинг больших генетически разнообразных популяций мискантуса с помощью цифровых технологий. Для оценки исследователи использовали дроны для съёмки высококачественных изображений посевов 10 раз за сезон, а также наземные данные по тысячам генотипов мискантуса, чтобы определить время их цветения, высоту и урожайность биомассы. Съёмка сочетала фотограмметрию (для создания цифровых моделей поверхности) и мультиспектральную технологию, позволяющую получать изображения, невидимые человеческому глазу.

Эндрю Лики: «Это важный шаг к разработке цифровых приложений, которые могут упростить отбор лучших генотипов-кандидатов за малую часть стоимости традиционного ручного скрининга».

Эрик Сакс: «Наши стандартные методы измерения признаков мискантуса, таких как урожайность и высота, требуют много времени и труда, но эти новые методы визуализации быстрее и намного дешевле. С их помощью мы можем оценить большие популяции мискантуса за те же деньги — и это позволит нам быстрее отбирать лучшие селекционные линии и сорта».