畑地や水田などで肥料の効果や品種の違いなどを調べる。圃場試験は、1930年代に試験法が体系化されて以来世界中で行われているが、データの取得に大きな労力を要する。そのためデータ数が少なかったり、野外環境であるためデータに大きな誤差が含まれてしまったり、難点がある。
近年、ドローン空撮や画像解析技術の発達により、圃場全面の高解像度な植物形質データが取得可能となった。がしかし、それらを組み合わせて解析する方法はなかったという。東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構の助教らの研究チームは、一般的な圃場での栽培試験とドローン空撮画像を融合して解析する方法を開発し、後作コムギの収量を増加させるダイズ品種の推定に成功した。
地理情報システム（GIS）ベースのシンプルな解析手法「GAUSS」を開発し、ダイズとコムギの輪作栽培をモデルとして、どのようなダイズ品種や形質が後作のコムギの収量を増加させるかを検証した。生態調和農学機構内の実験圃場でダイズ14品種を栽培したのちコムギ1品種（さとのそら）を栽培し、各ダイズ品種の栽培位置とコムギの収量の空間的なバラつきの関連を調査した。その結果――
従来の手法に比べて100倍程度の空間解像度を持つデータが取得でき、各データの位置情報を用いた統計手法により、コムギの収量を増加させるダイズ品種を推定することに結実した。この手法はシンプルかつ低コストであり、今後、様々な作物を対象にした圃場試験や農業現場、草地などの自然生態系での応用が期待されるという。
同研究科農学国際専攻教授や九州大学理学研究院生物科学部門助教を含む、作物学・農業情報学・生態学など異なる分野の専門家が集まることで達成された。持続的な農業に向けて、異分野融合研究のさらなるの進展が望まれるという。研究チームの成果は『Frontiers in Plant Science』誌に掲載された。