直到目前為止，表型分析都是極其耗費時間和勞力的。由美國內(nèi)布拉斯加州大學(xué)、德克薩斯農(nóng)工大學(xué)和密西西比州立大學(xué)的研究人員組成的科學(xué)團隊，正在努力改變表型研究的現(xiàn)狀，其研究項目獲得了美國農(nóng)業(yè)部國家糧食與農(nóng)業(yè)研究所300萬美元的資金支持。

植物的表型因地區(qū)而異，這在很大程度上是因為植物對環(huán)境變量的適應(yīng)能力較強，如降雨和土壤成分。然而，研究人員表示，這種差異也可以部分歸因于研究人員在表型鑒定中使用的協(xié)議、技術(shù)或算法不一致。植物表型鑒定工作雖然發(fā)展迅速，但由于標準不統(tǒng)一，造成了一系列問題，包括難以比較和解釋研究結(jié)果，研究數(shù)據(jù)無法得到充分的利用，以及在不知情的情況下的重復(fù)研究。

正在推進的這項研究將擴大基于無人機和其他高科技表型研究方法的使用;創(chuàng)建表型數(shù)據(jù)收集、分類和分析的全國性標準;指導(dǎo)下一代植物科學(xué)家如何組織、理解和有效利用高科技表型實踐產(chǎn)生的大量信息;并在植物的物理特性和遺傳特性之間建立聯(lián)系。

研究人員還將參與到“基因組到田地計劃”（Genome?to?Fields?Initiative）的研究中，該計劃將來自愛荷華州立大學(xué)、威斯康星大學(xué)和愛荷華州玉米種植者協(xié)會等組織的研究人員聚集在一起進行研究，致力于更好地理解不同環(huán)境下玉米基因的功能。

該項目為建立一個全國性的、基于無人機的表型分析網(wǎng)絡(luò)鋪平了道路，在這個網(wǎng)絡(luò)中，工具和協(xié)議是標準化的，實驗是協(xié)調(diào)一致的，數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)無縫共享。