衛星画像
広い範囲をカバーできる一方、詳しい診断に必要な解像度が足りない場合があります。
Clover Spatial AI Platform
広域の変化を、現場の判断へ。
衛星からUAVへつなぐ、農業と土地のモニタリング
衛星画像・UAV画像・地上データをAIとGISで統合。広い農地の空間的・時間的な変化を捉え、詳しく確認すべき場所を特定し、自律UAVによるピンポイントの再確認につなげるSpatial AI / リモートセンシングプラットフォームです。
Prototype / Pilot-ready
作物や生物種の識別は行いません。土地が管理され続けているかを検証し、まだ現地確認が必要な区画を担当者にお知らせします。
01 / 私たちについて
日本発、Spatial AI × リモートセンシングのスタートアップ。
クローバー合同会社（Clover LLC）は、衛星画像・UAV画像・地上データ・AI・GISを統合するSpatial AI / リモートセンシングプラットフォームを開発する、日本のテクノロジースタートアップです。
私たちのプラットフォームは、広大な農地の空間的・時間的な変化を検出して詳しい確認が必要な場所を特定し、自律UAVミッションによるピンポイントの追跡モニタリングを可能にします。
現在、作物モニタリング、圃場巡回（スカウティング）、植生・土地状況のモニタリング、精密点検への応用を開発・検証しています。人手による現地確認を減らしながら、より高頻度でデータに基づく農地モニタリングを実現することが目標です。
あわせて、あらかじめ設定した地理的ルートを自律飛行し、同じ条件で繰り返し観測できる小型自律UAVの技術開発も進めています。
02 / 課題
人手による現地確認に、頼りすぎている。
農業のモニタリングは、いまも人手による現地確認に大きく依存しています。対象が広くなるほどコストがかさみ、高い頻度で繰り返すことが難しくなります。
UAV点検
高解像度のデータが得られる一方、対象全域を繰り返し調査するのは非効率です。
私たちのアプローチ
両者を組み合わせます。衛星によるスクリーニングで注目すべきエリアを特定し、詳しい確認が必要な場所にだけUAVを飛ばします。
03 / ソリューション
広く観測し、必要な場所を詳しく。
Clover Spatial AI Platform
Clover Spatial AI Platform は、衛星画像・UAV画像・AI・GISを組み合わせて、広域の農地をモニタリングします。
衛星などのリモートセンシングデータから空間的・時間的な変化を検出し、詳しい確認が必要なエリアを特定。優先エリアは、自律ウェイポイント飛行を含むUAVで点検し、より高解像度の画像を取得します。
不要な現地確認を減らし、作物の状態、植生の変化、雑草・病害虫のリスク、水ストレスなど、農業上の異常を継続的かつ再現性をもってモニタリングできるよう設計しています。
ワークフローObserve → Detect → Decide → Inspect & Record。自律UAVによる再確認の連携は開発中です。
- 01 / Satellite
Observe（観測）
衛星の時系列データで、すべての区画を5日ごとにスクリーニングします。
- 02 / AI
Detect（検出）
変化があった区画や、管理されていないように見える区画をAIが抽出します。
- 03 / Uncertainty scoring
Decide（判断）
不確実性スコアで点検リストを作成。職員やドローンは、モデルが判断しきれない場所にだけ向かいます。
- 04 / Vehicle · Drone · Officer
Inspect & Record（確認・記録）
車載カメラ・ドローン・職員が現地で確認し、すべての観測を監査に耐える記録として保存します。
04 / 技術・対象
技術と、想定する利用者。
技術
- 衛星・地球観測データ
- UAVによるリモートセンシング
- 自律ウェイポイント飛行
- コンピュータビジョン・AI
- 時空間変化検出
- GIS・地理空間データ統合
- マルチソースのリモートセンシングデータ融合
想定する利用者
- 農業者・農業生産者
- 農業協同組合
- 農業研究機関
- 農場・プランテーションの運営者
- 地方自治体・公的な農業関連機関
- 土地・自然資源の管理者
05 / ユースケース
農業の現場で、一緒に検証したいこと。
以下はフィールド実証で評価したい用途です。作物・地域・取得データに合わせ、検証範囲と評価方法をパートナーと設計します。
自治体の法定農地調査
日本 — パイロット協議中
CAP面積モニタリングのための土地状況検証
EU — スペイン・キプロスでのパイロットを提案中
雑草防除当局向けの処理結果検証
オーストラリア — フィールド試験先を募集中
河川・沿岸の巡視
日本 — NEDO Challenge に提案
専門領域
- A.3作物モニタリング・スカウティング
- A.4灌漑・水管理
- A.6病害虫・雑草管理
- E.3生物多様性のモニタリング・保全
06 / 開発段階
プロトタイプから、現地実証へ。
Current Stage: Prototype / Pilot-ready
プラットフォームと自律UAVシステムを日本で開発・検証しており、農業と土地モニタリングでのパイロット適用を進めています。現在は海外でのフィールド検証を準備中で、特にスペイン・キプロスの地中海性の農業環境での検証に関心を持っています。
現在の基盤
日本で農地区画を扱うPostGIS基盤とAI画像解析パイプラインを構築。衛星・UAV・地上画像を用いた調査の技術を、農業での実証へ展開します。
開発・検証中
反復的な現地確認のための小型自律UAVとその連携を開発中。農業用途ごとの精度や効果は、現地データを使った実証で評価します。
07 / Field trials / Spain & Cyprus
スペイン・キプロスの実証パートナーを募集。
スペイン・キプロスの農業生産者、研究機関、技術センター、地域パートナーの皆さまと、実際の農業環境で「衛星からUAVへ」のモニタリングワークフローを共同で検証したいと考えています。
想定する実証テーマ
- 作物モニタリング
- 植生変化の検出
- 雑草・病害虫のモニタリング
- 水ストレスのモニタリング
- 人手による現地確認の削減
担当吉岡 裕輔 — 代表社員 / 創業者（Founder & CEO）
対象国、作物、圃場の規模、解決したい課題をお知らせください。
contact@clover-tech.jp
航空局の飛行許可および河川堤防の使用許可を取得済みです。本サイトのドローン空撮映像はすべて当社が撮影したものです。