気候テック企業のクレアトゥラ株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役CEO：服部倫康、以下

「クレアトゥラ」）は、衛星地球観測分野において高い引用実績を有する査読付き学術誌「IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing（JSTARS）」において、

新たな研究成果を発表しました。本研究では、気象および地形データを衛星画像と統合するAIフレームワークにより、水田における表面水検出精度を大幅に向上できることを実証しています。

本研究によれば、作物の被覆が厚く密集している条件下においても、従来手法と比較して表面水検出性能を2倍以上向上させることが確認できました。

同社 データサイエンス＆GIS責任者 Alexis Declaro（アレクシス　デクラロ）は次のように述べています。

重要なのは、どの衛星データが単独で最も優れているかではなく、複数の要素を組み合わせることで現場で何が起きているかを再現することです。

本研究が、水田水管理モニタリングにおけるSAR*1依存の前提を見直す契機となり、用途や文脈に即した最適な光学データの利用が再評価されることを期待しています。

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本フレームワークの特徴 

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水稲が十分に生育した状態では、従来の衛星解析では水の有無の判定が困難であり、推定に依存せざるを得ない状況でした。本研究では、衛星画像に加え、

気象および地形データを統合することで、従来検出が困難であった湛水イベントを高精度に検出できることを示しました。

本フレームワークの特長は、単なるデータ統合にとどまらず、各入力データが現場の物理的条件をどのように反映しているかを明確に扱う点にあります。

植生と表面水の相互作用、大気および土壌の水分状態、地形による水の流動といった観測可能な要素を基盤として
おり、ロジックの透明性と説明可能性の高い予測を算出します。

本研究は、同社の運用システム「SWAP（Surface Water Absence and Presence）」モデルの科学的基盤となるものです。

SWAPは複数の衛星データを統合し、水田単位でほぼ日次の水管理モニタリングを実現するプラットフォームで
あり、Alternate Wetting and Drying（間断灌漑）などの節水・排出削減手法の大規模な導入の実現を支えて
います。

論文全文はこちらからご覧いただけます。

*1SAR（合成開口レーダー）は、光ではなく電波を用いて観測を行う衛星技術であり、雲や植生を透過して地表の状態を把握することが可能です。

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論文情報

タイトル：Data-Driven Assessment of Climate and Topographic Integration With Satellite 

              Imagery for Improved Surface Water Detection Under Agricultural Vegetation

著者：Alexis Declaro、Jin Xiao、Robert Galla、Shinjiro Kanae（東京科学大学／山梨大学）

掲載誌：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote 

            Sensing（JSTARS）

DOI：https://doi.org/10.1109/JSTARS.2026.3699594

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