Sveobuhvatno istraživanje sveučilišta Alberta pokazalo je da kombinacija podataka s dronova i strojnog učenja omogućuje učinkovitije praćenje šumskog tla. Studija je provedena u četrdeset godina starom plantažnom šumskom rezervatu u Kini, gdje je tim prikupio 538 uzoraka tla na površini od 26 hektara. Uz DNA sekvenciranje uzoraka, dronovi su snimili slike visoke rezolucije, izmjerili visinu stabala i analizirali refleksiju svjetlosti lišća kako bi procijenili sadržaj klorofila i razinu vlage. Prikupljeni podaci obrađeni su pomoću algoritma nasumične šume, koji je otkrio da vrste domaćinskih stabala, krajolik i svojstva tla zajednički oblikuju obrasce gljivične raznolikosti. Rezultati ukazuju na to da praćenje gljiva u tlu, ključnog pokazatelja šumskog ekosustava, može postati manje ovisno o skupom i radno intenzivnom terenskom uzorkovanju.