1 市場概要
1.1 干渉合成開口レーダーの定義
1.2 グローバル干渉合成開口レーダーの市場規模・予測
1.3 中国干渉合成開口レーダーの市場規模・予測
1.4 世界市場における中国干渉合成開口レーダーの市場シェア
1.5 干渉合成開口レーダー市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 干渉合成開口レーダー市場ダイナミックス
1.6.1 干渉合成開口レーダーの市場ドライバ
1.6.2 干渉合成開口レーダー市場の制約
1.6.3 干渉合成開口レーダー業界動向
1.6.4 干渉合成開口レーダー産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界干渉合成開口レーダー売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル干渉合成開口レーダーのトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル干渉合成開口レーダーの市場集中度
2.4 グローバル干渉合成開口レーダーの合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の干渉合成開口レーダー製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国干渉合成開口レーダー売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国干渉合成開口レーダーのトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 干渉合成開口レーダー産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 干渉合成開口レーダーの主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 干渉合成開口レーダー調達モデル
4.7 干渉合成開口レーダー業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 干渉合成開口レーダー販売モデル
4.7.2 干渉合成開口レーダー代表的なディストリビューター
5 製品別の干渉合成開口レーダー一覧
5.1 干渉合成開口レーダー分類
5.1.1 Monitoring
5.1.2 Mapping
5.1.3 Analysis
5.1.4 Others
5.2 製品別のグローバル干渉合成開口レーダーの売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル干渉合成開口レーダーの売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の干渉合成開口レーダー一覧
6.1 干渉合成開口レーダーアプリケーション
6.1.1 Oil and Gas Operation
6.1.2 Mining
6.1.3 Geohazards and Environment
6.1.4 Civil Engineering
6.1.5 Others
6.2 アプリケーション別のグローバル干渉合成開口レーダーの売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル干渉合成開口レーダーの売上（2019～2030）
7 地域別の干渉合成開口レーダー市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル干渉合成開口レーダーの売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル干渉合成開口レーダーの売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米干渉合成開口レーダーの市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米干渉合成開口レーダー市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ干渉合成開口レーダー市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ干渉合成開口レーダー市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域干渉合成開口レーダー市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域干渉合成開口レーダー市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米干渉合成開口レーダーの市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米干渉合成開口レーダー市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の干渉合成開口レーダー市場規模一覧
8.1 国別のグローバル干渉合成開口レーダーの市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル干渉合成開口レーダーの売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国干渉合成開口レーダー市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ干渉合成開口レーダー市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国干渉合成開口レーダー市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本干渉合成開口レーダー市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国干渉合成開口レーダー市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア干渉合成開口レーダー市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド干渉合成開口レーダー市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ干渉合成開口レーダー市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ干渉合成開口レーダー売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 MDA
9.1.1 MDA 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 MDA 会社紹介と事業概要
9.1.3 MDA 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 MDA 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 MDA 最近の動向
9.2 TRE Altamira (CLS Group)
9.2.1 TRE Altamira (CLS Group) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 TRE Altamira (CLS Group) 会社紹介と事業概要
9.2.3 TRE Altamira (CLS Group) 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 TRE Altamira (CLS Group) 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 TRE Altamira (CLS Group) 最近の動向
9.3 CGG
9.3.1 CGG 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 CGG 会社紹介と事業概要
9.3.3 CGG 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 CGG 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 CGG 最近の動向
9.4 GroundProbe (Orica)
9.4.1 GroundProbe (Orica) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 GroundProbe (Orica) 会社紹介と事業概要
9.4.3 GroundProbe (Orica) 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 GroundProbe (Orica) 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 GroundProbe (Orica) 最近の動向
9.5 3vGeomatics
9.5.1 3vGeomatics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 3vGeomatics 会社紹介と事業概要
9.5.3 3vGeomatics 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 3vGeomatics 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 3vGeomatics 最近の動向
9.6 SkyGeo
9.6.1 SkyGeo 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 SkyGeo 会社紹介と事業概要
9.6.3 SkyGeo 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 SkyGeo 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 SkyGeo 最近の動向
9.7 TERRASIGNA
9.7.1 TERRASIGNA 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 TERRASIGNA 会社紹介と事業概要
9.7.3 TERRASIGNA 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 TERRASIGNA 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 TERRASIGNA 最近の動向
9.8 SatSense
9.8.1 SatSense 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 SatSense 会社紹介と事業概要
9.8.3 SatSense 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 SatSense 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 SatSense 最近の動向
9.9 Sixense
9.9.1 Sixense 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Sixense 会社紹介と事業概要
9.9.3 Sixense 干渉合成開口レーダーモデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Sixense 干渉合成開口レーダー売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Sixense 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 干渉合成開口レーダー（InSAR）は、地表面の変化を高精度で測定するためのリモートセンシング技術であり、特に地震や火山活動、土壌の沈下、その他の地形変化のモニタリングに利用されます。この技術は、複数の合成開口レーダー（SAR）画像を組み合わせることで、対象領域の高さや変位を導出することが可能です。 InSARの基本的な原理は、異なる時間に取得されたSAR画像の干渉縞を分析することにあります。SARは、地表面を照射する電波を使用して高解像度の画像を生成する方式で、合成開口技術により、広い範囲を細かく観察することができます。干渉合成開口レーダーでは、取得された複数のSAR画像から、それぞれの画像の位相情報を取り出し、干渉縞を生成します。この干渉縞は、対象物の変位や高さの情報を提供します。結果的に、InSARはセンチメートル単位の高精度な地表変化の測定を実現します。 InSARの特徴として、まず非接触型で測定が行える点が挙げられます。地上の観測機器に依存せず、衛星や飛行機から遠隔で地表を観測できるため、危険な地域やアクセスが難しい場所でもデータ収集が可能です。また、広範囲にわたる地域の同時観測ができるため、災害時の速やかな情報提供が期待されます。さらに、InSARは、既存のSARデータを利用して新たな解析を行うことができるため、コスト効率も高いと言えます。 InSARの種類には、主に単一干渉（Single InSAR）と時系列干渉（Persistent Scatterer InSAR, PS-InSAR）があります。単一干渉は、2つの時点で撮影されたSAR画像を使用して、地表の変化を評価します。一方、PS-InSARは、複数のSAR画像を用いて、長期間にわたる地表の動きを測定する手法です。このアプローチでは、特に安定した散乱体（たとえば、建物や堅固な地形）を利用して、時間依存的な変位を詳細に解析します。 InSARの主な用途には、地震、火山活動、土壌の沈下、都市部の構造物の変位監視などがあります。例えば、地震活動が活発な地域では、InSARを利用して、地殻変動を定期的に監視することが行われています。これにより、大規模な地震発生のメカニズムや影響を予測するための重要な情報が得られます。また、火山監視においても、火山活動による地表の変化を把握することで、噴火の兆候を事前に捉えることができます。 さらに、都市部では、地下の水の抽出や建築物の沈下などによる地表の変動を監視するためにInSARが使用されており、長期的な都市計画や環境管理に役立てられています。特に、近年急速に発展しているPS-InSARは、都市部において高精度な変位データを提供し、より詳細な解析が可能になっています。 InSAR技術の発展には、関連する多くの技術が貢献しています。例えば、GPS（全球測位システム）は、InSARで測定された変位を他の測定方法と統合するための重要な手段となります。GPSは地表変動を非常に高い精度で測定可能であり、InSARデータの精度評価や検証に利用されます。 また、データ処理技術も重要です。InSAR画像の解析には、複雑な信号処理やデータ解析が必要であり、特にノイズ除去や位相誤差の補正が重要です。これにより、測定結果の精度が向上し、信頼性の高いデータが得られます。近年では、機械学習技術の導入により、データ処理の効率性が大幅に向上しており、より迅速かつ正確な結果が期待されています。 InSARは、環境科学、地理学、地震学、都市工学など多様な分野での応用が広がっており、持続可能な社会の実現に向けた重要な技術となっています。地表面の変化を正確に把握することで、災害リスクの低減や都市の管理・計画の質を高めることができるため、今後もその可能性は広がることでしょう。特に、地球温暖化に伴う自然現象の影響が懸念される中、InSARの役割はますます重要になっていくと考えられます。 |
