リモートセンシングサービスの市場予測(2027年まで):分解能力別(スペクトル、空間、放射測定、時間)、エンドユーザー別の分析


Stratistics MRCによると、世界のリモートセンシングサービス市場は、2021年に165億6000万ドルを占め、2028年には491億1000万ドルに達すると予測され、予測期間中にCAGR16.8%で成長する見込みである。リモートセンシングは、遠隔地からのデジタル画像の記録、測定、解釈のプロセスを通じて、現象や物理的対象に関するデータを取得することを指します。リモートセンシング衛星には、地球から放射される熱赤外放射を測定する高性能センサーが搭載されています。

 

防衛や商業用途でリモートセンシングサービスの利用が増加していることは、市場の成長を促す最も重要な要因の一つです。さらに、リモートセンシングにおけるビッグデータ解析の導入やクラウドコンピューティング市場の成長が、リモートセンシングサービスの需要を促進すると予想されます。

 

障害としては、リモートセンシングの普及活動や適切なトレーニングによって克服しなければならない認識不足、不十分な空間・スペクトル・時間データ解像度などがありますが、新しいセンサーシステムが発売されたり、現在見落とされている(活用されていない)センサーが医療コミュニティによって新たに発見されることによって対処されています。

 

リモートセンシング技術の急速な発展により、リモートセンシングデータの取得能力はかつてないほど向上している。ビッグデータの時代に突入したのである。リモートセンシングデータは、ハイパースペクトル、高空間分解能、高時間分解能といったビッグデータの特徴を明確に示し、その結果、データの量、多様性、速度、真実性が著しく向上している。

 

これらのソースからのデータを利用する上で重要なのは、その能力、特性、運用性能、そしてそれらが生み出すデータの品質を理解することである。また、個々のセンサーの性能を時系列で把握することに加え、類似のセンサー間の相互運用性を理解することも同様に重要である。本特集では、高~中空間分解能の光学領域で動作する大型・小型衛星センサーの放射特性、幾何特性、空間特性について、ユーザーコミュニティに十分な理解を提供することを目的としている。

 

無人航空機(UAV)セグメントは、市場において最も高いCAGRで成長している。無人航空機(UAV)プラットフォームと、これらのプラットフォームに適応した関連センシング技術の開発が進むことで、地表の海や大気での観測に基づく、地球レベルの物体や構造物、現象に関する情報の取得に関連するさまざまな用途に、幅広いソリューションが提供されるようになりました。

 

予測期間中は、人工衛星セグメントが最大のシェアを占めると予想される。衛星画像データは、地球観測&気象学、科学研究&探査、地図&ナビゲーション、監視&セキュリティなど、さまざまな用途に利用されています。

 

北米は、石油・ガス、鉱物探査、農業、エネルギー・電力、地球観測、捜索・救助、天気予報、科学研究、林業、海洋学など、さまざまな分野でリモートセンシングサービスの需要が高まっていることから、同市場で最大のシェアを占めると予測されます。

 

アジア太平洋地域は、精密農業、3D地形モデル構築、被害評価、パイプラインモニタリング、ジオハザードマッピング、鉱物探査、防衛・情報など、さまざまな用途でリモートセンシングサービスの需要が高いことから、CAGRが最も高くなると予測されます。

 

市場の主要企業

 

リモートセンシングサービス市場で紹介されている主要企業には、The Sanborn Map Company、The Airborne Sensing Corporation、Terra Remote Sensing、Cyberswift、Digitalglobe、Ekofastba、GEO Sense SDN. BHD、Mallon Technology、Remote Sensing Solutions、Satellite Imaging Corporation、Spectir、Antrix、Ball Corporation、Lockheed Martin Corporation、The Boeing Company、Space Exploration Technologies Corporationなどです。

 

主な展開

 

2020年4月に ロッキード・マーティンは、ソフトウェア定義のポニーエクスプレス衛星のペイロードを拡張。Pony Express 1 は Tyvak-0129 超小型衛星に搭載されたホストペイロードとして打ち上げられた。ロッキード・マーチンによると、宇宙から地上へのリモートセンシングのテストや宇宙でのメッシュネットワークの開発など、デュアルユースのペイロードである。

対象となるシステム
– 衛星通信(SATCOM)
– 電気光学/赤外線 (EO/IR)
– レーダー

対象プラットフォーム
– 無人航空機(UAV)
– 人工衛星
– 有人航空機
– 地上

対象機種
– 航空写真・リモートセンシング
– データ取得・解析

対応解像度
– ラジオメトリック
– 空間
– スペクトル
– 時間軸

対象となるリモートセンシング技術
– パッシブ
– アクティブ

対象となるアプリケーション
– 3次元地形モデル構築
– 岩盤マッピング
– 沿岸域の解析
– 被害調査
– 防衛・情報
– 災害対策
– 地球観測
– ジオハザードマッピング
– 岩石学的マッピング
– 気象学
– 鉱物探査
– ナビゲーション
– パイプラインモニタリング
– 精密農業
– 構造図作成
– テレコミュニケーション
– 監査、監視、検査、モニタリング

対象となるエンドユーザー
– 防衛
– 商業
– 民間
– 貨物
– 輸送
– 軍事

対象地域
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
o 英国
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋地域
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南米のその他
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o UAE
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ地域

 

 

【目次】

 

1 エグゼクティブサマリー

2 前書き
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データバリデーション
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査資料
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件

3 市場トレンドの分析
3.1 はじめに
3.2 ドライバ
3.3 制約
3.4 オポチュニティ
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興国市場
3.9 Covid-19の影響

4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者のバーゲニングパワー
4.2 バイヤーの交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入者の脅威
4.5 競合他社との競争

5 リモートセンシングサービスの世界市場(システム別
5.1 導入
5.2 衛星通信(SATCOM)
5.3 電気光学/赤外線(EO/IR)
5.4 レーダー

6 リモートセンシングの世界市場(プラットフォーム別
6.1 はじめに
6.2 無人飛行機(UAV)
6.3 人工衛星
6.4 有人航空機
6.5 地上

7 リモートセンシングサービスの世界市場、タイプ別
7.1 はじめに
7.2 空中写真とリモートセンシング
7.3 データ取得・解析

8 リモートセンシングの世界市場:解像度別
8.1 はじめに
8.2 ラジオメトリック
8.3 空間分解能
8.4 スペクトル
8.5 時間分解能

9 リモートセンシングサービスの世界市場(リモートセンシング技術別
9.1 導入
9.2 パッシブ
9.3 アクティブ

10 リモートセンシングサービスの世界市場(アプリケーション別
10.1 はじめに
10.2 3次元地形モデル構築
10.3 岩盤マッピング
10.4 沿岸域の解析
10.5 損害評価
10.6 防衛とインテリジェンス
10.7 防災管理
10.8 地球観測
10.9 ジオハザードマッピング
10.10 岩石学的マッピング
10.11 気象学
10.12 鉱物探査
10.13 航海
10.14 パイプラインモニタリング
10.15 精密農業
10.16 構造物のマッピング
10.17 テレコミュニケーション
10.18 監査、監視、検査、モニタリング

 

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資料コード: SMRC20418