フロリダ大学農務学部（UF/IFAS）、米農務省（USDA）、NASAの連携研究チームは、ハイスペクトラルイメージング技術を用いて作物の干ばつストレスを視覚症状が現れる前に検出する手法を開発し、学術誌Plant Phenomicsに発表した。本研究は、水やりを減らした直後から数日以内にレタスに生じる生理的な変化を、人の肉眼では認識できない波長帯の光反射をスキャンすることで高精度に把握する。 チームを率いるタイ・リュウ准教授は、管理された環境下や将来の宇宙ミッションにおいて資源管理が極めて重要となる中で、この非破壊型検出技術が早期介入を可能にすると指摘する。実験では水やりを減らしてから5日目までに約97％の精度で干ばつストレスを検出し、複数の独立実験においても再現性を確認した。この技術は植物を傷つけることなく継続モニタリングを可能にし、人工知能（AI）との組み合わせにより灌漑の最適化や資源配分の効率化につながる。 従来は萎れや変色などの外見変化を待つ必要があったが、本研究のアプローチは温室や植物工場の自動化システム、さらには月面や火星への有人長期滞在に向けた閉鎖型栽培システムの構築に不可欠となる。限られた水資源と支援体制が期待できない宇宙環境でも、植物の健全性を自動で監視し、食料供給の安定化を実現する基盤技術として期待されている。