目次

第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1 製品
1.1.2 技術
1.1.3 用途
1.1.4 推定値と予測期間
1.2 調査方法論
1.3 情報調達
1.3.1 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報・データ分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場構築と検証
1.6. モデル詳細
1.7. 二次情報源リスト
1.8. 一次情報源リスト
1.9. 目的
1.9.1. 目的1
1.9.2. 目的2
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場展望
2.2. セグメント展望
2.2.1. 製品展望
2.2.2. 技術展望
2.2.3. アプリケーション展望
2.2.4. 地域別展望
2.3. 競争環境分析
第3章 ハイパースペクトルイメージングシステム市場変数、動向及び範囲
3.1. 市場系統展望
3.1.1. 親市場展望
3.1.2. 関連/補助市場展望
3.2. 浸透率及び成長見通しマッピング
3.3. 産業バリューチェーン分析
3.3.1. 償還枠組み
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 市場推進要因分析
3.4.1.1. 技術的進歩
3.4.1.2. リモートセンシング需要の増加
3.4.1.3. 非侵襲的イメージング技術への需要増加
3.4.1.4. データ精度と一貫性への需要増加
3.4.2. 市場抑制要因分析
3.4.2.1. 高コストな機器
3.4.3. 業界課題
3.4.3.1. 標準化と相互運用性の欠如
3.5. ハイパースペクトルイメージングシステム市場分析ツール
3.5.1. 業界分析 – ポーターの
3.5.1.1. 供給者の交渉力
3.5.1.2. 購入者の交渉力
3.5.1.3. 代替品の脅威
3.5.1.4. 新規参入の脅威
3.5.1.5. 競争相手の脅威
3.5.2. PESTEL分析
3.5.2.1. 政治的環境
3.5.2.2. 技術的環境
3.5.2.3. 経済的環境
第4章 ハイパースペクトルイメージングシステム：製品推定とトレンド分析
4.1. ハイパースペクトルイメージングシステム市場（タイプ別）主要ポイント
4.2. ハイパースペクトルイメージングシステム市場：動向と市場シェア分析（2022年および2030年）
4.3. カメラ
4.3.1. カメラ市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
4.4. アクセサリー
4.4.1. アクセサリー市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
第5章 ハイパースペクトルイメージングシステム：技術別市場規模予測とトレンド分析
5.1. ハイパースペクトルイメージングシステム市場：主要ポイント
5.2. ハイパースペクトルイメージングシステム市場：動向と市場シェア分析、2022年と2030年
5.3. プッシュブルーム
5.3.1. プッシュブルーム市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
5.4. スナップショット
5.4.1. スナップショット市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
5.5. その他
5.5.1. その他市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
第6章 ハイパースペクトルイメージングシステム：用途別市場規模予測とトレンド分析
6.1. ハイパースペクトルイメージングシステム市場：主要ポイント
6.2. ハイパースペクトルイメージングシステム市場：動向と市場シェア分析、2022年と2030年
6.3. 軍事
6.3.1. 軍事市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
6.4. リモートセンシング
6.4.1. リモートセンシング市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
6.5. 医療診断
6.5.1. 医療診断市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
6.6. マシンビジョン＆光学選別
6.6.1. マシンビジョン＆光学選別市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
6.7. その他選別
6.7.1. その他選別市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
第7章 ハイパースペクトルイメージングシステム市場：地域別推定値とトレンド分析
7.1. 地域別展望
7.2. 地域別ハイパースペクトルイメージングシステム市場：主要市場動向
7.3. 北米
7.3.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.3.2. 米国
7.3.2.1. 市場規模推計と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.3.3. カナダ
7.3.3.1. 市場規模推計と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.4. 欧州
7.4.1. 英国
7.4.1.1. 市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
7.4.2. ドイツ
7.4.2.1. 市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
7.4.3. フランス
7.4.3.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.4.4. イタリア
7.4.4.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.4.5. スペイン
7.4.5.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年 （百万米ドル）
7.4.6. スウェーデン
7.4.6.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.4.7. ノルウェー
7.4.7.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.4.8. デンマーク
7.4.8.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.5. アジア太平洋地域
7.5.1. 日本
7.5.1.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.5.2. 中国
7.5.2.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.5.3. インド
7.5.3.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.5.4. タイ
7.5.4.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.5.5. 韓国
7.5.5.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.6. ラテンアメリカ
7.6.1. ブラジル
7.6.1.1. 市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
7.6.2. メキシコ
7.6.2.1. 市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
7.6.3. アルゼンチン
7.6.3.1. 市場規模推計と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.7. 中東・アフリカ（MEA）
7.7.1. 南アフリカ
7.7.1.1. 市場規模推計と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.7.2. サウジアラビア
7.7.2.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.7.3. UAE
7.7.3.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.7.4. クウェート
7.7.4.1. 市場推定値と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
第8章 競争環境
8.1. 主要市場参加者別の最近の動向と影響分析
8.2. 市場参加者の分類
8.2.1. Imec
8.2.1.1. 会社概要
8.2.1.2. 財務実績
8.2.1.3. 製品ベンチマーキング
8.2.1.4. 戦略的取り組み
8.2.2. XIMEA GmbH
8.2.2.1. 会社概要
8.2.2.2. 財務実績
8.2.2.3. 製品ベンチマーキング
8.2.2.4. 戦略的取り組み
8.2.3. レゾノン
8.2.3.1. 会社概要
8.2.3.2. 財務実績
8.2.3.3. 製品ベンチマーキング
8.2.3.4. 戦略的取り組み
8.2.4. ヘッドウォール・フォトニクス社
8.2.4.1. 会社概要
8.2.4.2. 財務実績
8.2.4.3. 製品ベンチマーク
8.2.4.4. 戦略的取り組み
8.2.5. Telops Inc.
8.2.5.1. 会社概要
8.2.5.2. 財務実績
8.2.5.3. 製品ベンチマーク
8.2.5.4. 戦略的取り組み
8.2.6. コーニング・インコーポレイテッド
8.2.6.1. 会社概要
8.2.6.2. 財務実績
8.2.6.3. 製品ベンチマーク
8.2.6.4. 戦略的取り組み
8.2.7. ノルスク・エレクトロ・オプティック社
8.2.7.1. 会社概要
8.2.7.2. 財務実績
8.2.7.3. 製品ベンチマーキング
8.2.7.4. 戦略的取り組み
8.2.8. サーフェス・オプティクス社
8.2.8.1. 会社概要
8.2.8.2. 財務実績
8.2.8.3. 製品ベンチマーキング
8.2.8.4. 戦略的取り組み
8.2.9. ベイスペック社
8.2.9.1. 会社概要
8.2.9.2. 財務実績
8.2.9.3. 製品ベンチマーキング
8.2.9.4. 戦略的取り組み
8.2.10. アプライド・スペクトル・イメージング
8.2.10.1. 会社概要
8.2.10.2. 財務実績
8.2.10.3. 製品ベンチマーキング
8.2.10.4. 戦略的取り組み
8.2.11. スペシム・スペクトル・イメージング
8.2.11.1. 会社概要
8.2.11.2. 財務実績
8.2.11.3. 製品ベンチマーキング
8.2.11.4. 戦略的取り組み
8.2.12. Pixxel
8.2.12.1. 会社概要
8.2.12.2. 財務実績
8.2.12.3. 製品ベンチマーク
8.2.12.4. 戦略的取り組み
8.2.13. サーフェス・オプティクス・コーポレーション
8.2.13.1. 会社概要
8.2.13.2. 財務実績
8.2.13.3. 製品ベンチマーク
8.2.13.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Product
1.1.2. Technology
1.1.3. Application
1.1.4. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.4.1. Data analysis models
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
1.9.1. Objective 1
1.9.2. Objective 2
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Product outlook
2.2.2. Technology outlook
2.2.3. Application outlook
2.2.4. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Hyperspectral Imaging Systems Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Penetration & Growth Prospect Mapping
3.3. Industry Value Chain Analysis
3.3.1. Reimbursement framework
3.4. Market Dynamics
3.4.1. Market driver analysis
3.4.1.1. Technological advancements
3.4.1.2. Rising demand for remote sensing
3.4.1.3. Rising demand for non-invasive imaging techniques
3.4.1.4. Rising need for data accuracy and consistency
3.4.2. Market restraint analysis
3.4.2.1. High-cost equipment
3.4.3. Industry challenges
3.4.3.1. Lack of standardization and interoperability
3.5. Hyperspectral Imaging Systems Market Analysis Tools
3.5.1. Industry Analysis - Porter’s
3.5.1.1. Supplier power
3.5.1.2. Buyer power
3.5.1.3. Substitution threat
3.5.1.4. The threat of new entrants
3.5.1.5. Competitive rivalry
3.5.2. PESTEL Analysis
3.5.2.1. Political landscape
3.5.2.2. Technological landscape
3.5.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Hyperspectral Imaging Systems: Product Estimates & Trend Analysis
4.1. Hyperspectral Imaging Systems Market, By Type Key Takeaways
4.2. Hyperspectral Imaging Systems Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Camera
4.3.1. Camera market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.4. Accessories
4.4.1. Accessories market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Hyperspectral Imaging Systems: Technology Estimates & Trend Analysis
5.1. Hyperspectral Imaging Systems Market: Key Takeaways
5.2. Hyperspectral Imaging Systems Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. Push Broom
5.3.1. Push Broom market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
5.4. Snapshot
5.4.1. Snapshot market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
5.5. Others
5.5.1. Others market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Hyperspectral Imaging Systems: Application Estimates & Trend Analysis
6.1. Hyperspectral Imaging Systems Market: Key Takeaways
6.2. Hyperspectral Imaging System Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
6.3. Military
6.3.1. Military market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
6.4. Remote Sensing
6.4.1. Remote sensing market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
6.5. Medical Diagnostics
6.5.1. Medical diagnostics market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
6.6. Machine Vision & Optical Sorting
6.6.1. Machine vision & optical sorting market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
6.7. Others
6.7.1. Others sorting market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 7. Hyperspectral Imaging Systems Market: Regional Estimates & Trend Analysis
7.1. Regional Outlook
7.2. Hyperspectral Imaging System Market by Region: Key Marketplace Takeaway
7.3. North America
7.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.3.2. The U.S.
7.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.3.3. Canada
7.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4. Europe
7.4.1. UK
7.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.2. Germany
7.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.3. France
7.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.4. Italy
7.4.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.5. Spain
7.4.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.6. Sweden
7.4.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.7. Norway
7.4.7.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.8. Denmark
7.4.8.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.5. Asia Pacific
7.5.1. Japan
7.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.5.2. China
7.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.5.3. India
7.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.5.4. Thailand
7.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.5.5. South Korea
7.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.6. Latin America
7.6.1. Brazil
7.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.6.2. Mexico
7.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.6.3. Argentina
7.6.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.7. MEA
7.7.1. South Africa
7.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.7.2. Saudi Arabia
7.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.7.3. UAE
7.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
7.7.4. Kuwait
7.7.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 8. Competitive Landscape
8.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
8.2. Market Participant Categorization
8.2.1. Imec
8.2.1.1. Company Overview
8.2.1.2. Financial performance
8.2.1.3. Product benchmarking
8.2.1.4. Strategic initiatives
8.2.2. XIMEA GmbH
8.2.2.1. Company overview
8.2.2.2. Financial performance
8.2.2.3. Product benchmarking
8.2.2.4. Strategic initiatives
8.2.3. Resonon
8.2.3.1. Company overview
8.2.3.2. Financial performance
8.2.3.3. Product benchmarking
8.2.3.4. Strategic initiatives
8.2.4. Headwall Photonics, Inc.
8.2.4.1. Company overview
8.2.4.2. Financial performance
8.2.4.3. Product benchmarking
8.2.4.4. Strategic initiatives
8.2.5. Telops Inc.
8.2.5.1. Company overview
8.2.5.2. Financial performance
8.2.5.3. Product benchmarking
8.2.5.4. Strategic initiatives
8.2.6. Corning Incorporated
8.2.6.1. Company overview
8.2.6.2. Financial performance
8.2.6.3. Product benchmarking
8.2.6.4. Strategic initiatives
8.2.7. Norsk Elektro Optikk AS
8.2.7.1. Company overview
8.2.7.2. Financial performance
8.2.7.3. Product benchmarking
8.2.7.4. Strategic initiatives
8.2.8. Surface Optics Corporation
8.2.8.1. Company overview
8.2.8.2. Financial performance
8.2.8.3. Product benchmarking
8.2.8.4. Strategic initiatives
8.2.9. Bayspec Inc.
8.2.9.1. Company overview
8.2.9.2. Financial performance
8.2.9.3. Product benchmarking
8.2.9.4. Strategic initiatives
8.2.10. Applied Spectral Imaging
8.2.10.1. Company overview
8.2.10.2. Financial performance
8.2.10.3. Product benchmarking
8.2.10.4. Strategic initiatives
8.2.11. Specim Spectral Imaging
8.2.11.1. Company overview
8.2.11.2. Financial performance
8.2.11.3. Product benchmarking
8.2.11.4. Strategic initiatives
8.2.12. Pixxel
8.2.12.1. Company overview
8.2.12.2. Financial performance
8.2.12.3. Product benchmarking
8.2.12.4. Strategic initiatives
8.2.13. Surface Optics Corporation
8.2.13.1. Company overview
8.2.13.2. Financial performance
8.2.13.3. Product benchmarking
8.2.13.4. Strategic initiatives

※参考情報 ハイパースペクトル画像システムは、物体の光の反射特性を波長ごとに高精度で測定するための技術です。通常のカラー画像が赤、緑、青の3色の情報で構成されるのに対し、ハイパースペクトル画像は数十から数百の異なる波長帯の情報を持ち、物体の成分や特性を詳細に分析することが可能です。この技術は、特に地球観測、環境モニタリング、農業、医療、鉱鉱探査など、多岐にわたる分野で活用されています。 ハイパースペクトル画像は、一般的にはデジタルカメラ技術に基づいていますが、特に装置設計が異なり、感度の高いセンサーや特定のフィルタリング技術が使用されます。これにより、広範な波長範囲での分光データを取得でき、各物体が特定の波長でどのように応答するかを詳細に検討できます。 種類としては、ハイパースペクトルセンサーの設計に応じて、フレームベース、スキャンベース、ポイントサンプリング型などが存在します。フレームベースのシステムは全体画像を同時に取得し、スキャンベースは一線ずつスキャンする方式で、ポイントサンプリング型は特定の点でのみ測定を行います。それぞれのタイプには利点と欠点があり、使用目的に応じた選択が重要です。 ハイパースペクトル画像の用途は非常に多岐にわたります。農業分野では植物の健康状態の評価や土壌の性質分析に使用され、適切な肥料や水の管理が可能です。環境モニタリングでは、土壌や水質の汚染、森林の変化、野生動物の生息環境の評価に役立ちます。また、医療分野では、皮膚の病変の診断や手術中の良性と悪性組織の判別などに使用され、早期発見や治療に寄与します。 さらに、大気中のガスやパーティクルの分析においてもハイパースペクトル画像が活用されています。これにより、気候変動や大気汚染のモニタリングが行われ、持続可能な開発に向けたデータを提供しています。鉱鉱探査においては、鉱物の特定と評価を行い、資源探査を効率化する手段として重宝されています。 関連技術としては、マシンラーニングやデータ解析手法があります。ハイパースペクトルデータは高次元であるため、処理と解析には高度な技術が必要です。機械学習アルゴリズムを用いることで、大量のデータから意味のある情報を抽出することができ、精度の高い分類や異常検知が実現します。また、画像処理技術との組み合わせにより、ノイズ除去やデータ圧縮を行い、よりリアルタイムでの分析が可能になります。 今後、ハイパースペクトル画像システムはさらなる進化を遂げると期待されており、新たなセンサー技術や解析手法の開発が進められています。これにより、より高精度かつ迅速な分析が可能となり、さまざまな分野での役割が拡大することでしょう。これらの進展により、人類が直面する環境問題や健康問題の解決に貢献することが期待されています。ハイパースペクトル画像システムは、未来の技術を支える重要な基盤となるでしょう。