目次

第1章 方法論と調査範囲
1.1. 市場セグメンテーションと調査範囲
1.1.1. 製品
1.1.2. 技術
1.1.3. アプリケーション
1.1.4. 推定と予測タイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入したデータベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次資料
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場の定式化と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次資料一覧
1.8. 一次資料一覧
1.9. 目的
1.9.1. 目的1
1.9.2.目標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. 用途展望
2.2.4. 地域展望
2.3. 競合分析
第3章 ハイパースペクトルイメージングシステム市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場系統展望
3.1.1. 親市場展望
3.1.2. 関連市場／補助市場展望
3.2. 普及および成長見通しマッピング
3.3. 業界バリューチェーン分析
3.3.1. 保険償還枠組み
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 市場牽引要因分析
3.4.1.1. 技術進歩
3.4.1.2. リモートセンシングの需要増加
3.4.1.3.非侵襲性イメージング技術への需要の高まり
3.4.1.4. データの精度と一貫性に対するニーズの高まり
3.4.2. 市場制約分析
3.4.2.1. 高コスト機器
3.4.3. 業界の課題
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 – ポーターズモデル
3.5.1.1. サプライヤーの力
3.5.1.2. バイヤーの力
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
3.5.2. PESTEL分析
3.5.2.1. 政治情勢
3.5.2.2. 技術情勢
3.5.2.3.経済情勢
第4章 ハイパースペクトルイメージングシステム：製品予測とトレンド分析
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） 主なポイント
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. カメラ市場の予測と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4. アクセサリ
4.4.1. アクセサリ市場の予測と予測、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：主なポイント
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年および2030年
5.3. 手押しほうき
5.3.1.プッシュブルーム市場の推定と予測、2018年から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の推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
5.5. その他
5.5.1. その他市場の推定と予測、2018年から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：用途推定とトレンド分析
6.1. ハイパースペクトルイメージングシステム市場：主なポイント
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年および2030年
6.3. 軍事
6.3.1. 軍事市場の推定と予測、2018年から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の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
6.5. 医療診断
6.5.1. 医療診断市場の推定と予測、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＆光学選別市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
6.7. その他
6.7.1. その他選別市場の推定と予測、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：主要な市場分析
7.3. 北米
7.3.1.市場推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.3.2. 米国
7.3.2.1. 市場推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.3.3. カナダ
7.3.3.1. 市場推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.4. 欧州
7.4.1. 英国
7.4.1.1. 市場推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.4.2. ドイツ
7.4.2.1. 市場推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.4.3. フランス
7.4.3.1.市場推定と予測、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. 市場推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.5.アジア太平洋
7.5.1. 日本
7.5.1.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.2. 中国
7.5.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.3. インド
7.5.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.4. タイ
7.5.4.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.5. 韓国
7.5.5.1. 市場推定と予測、2018年～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.市場推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.6.2. メキシコ
7.6.2.1. 市場推定と予測、2018年から2030年（百万米ドル）
7.6.3. アルゼンチン
7.6.3.1. 市場推定と予測、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. 市場推定と予測、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. 主要市場参加者による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. 製品ベンチマーク
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. 製品ベンチマーク
8.2.2.4.戦略的取り組み
8.2.3. Resonon
8.2.3.1. 会社概要
8.2.3.2. 財務実績
8.2.3.3. 製品ベンチマーク
8.2.3.4. 戦略的取り組み
8.2.4. Headwall Photonics, Inc.
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. Corning Incorporated
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. Norsk Elektro Optikk AS
8.2.7.1. 会社概要
8.2.7.2. 財務実績
8.2.7.3. 製品ベンチマーク
8.2.7.4. 戦略的取り組み
8.2.8. Surface Optics Corporation
8.2.8.1. 会社概要
8.2.8.2. 財務実績
8.2.8.3. 製品ベンチマーク
8.2.8.4. 戦略的取り組み
8.2.9. Bayspec Inc.
8.2.9.1. 会社概要
8.2.9.2. 財務実績
8.2.9.3. 製品ベンチマーク
8.2.9.4. 戦略的取り組み
8.2.10.アプライド・スペクトラル・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. 製品ベンチマーク
8.2.10.4. 戦略的取り組み
8.2.11. アプライド・スペクトラル・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. 製品ベンチマーク
8.2.11.4. 戦略的取り組み
8.2.12. ピクセル
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、特定の対象物やシーンを多くのカラーバンドに分解して撮影する技術です。このシステムは、従来のRGBカラー画像とは異なり、可視光だけでなく、近赤外線や中赤外線など幅広い波長のスペクトル情報を捉えることができます。ハイパースペクトル画像は、各ピクセルが特定の波長の情報を持っており、これにより対象物の物質的特性を詳細に分析することが可能となります。 この技術の背景には、物体の光の吸収、反射、散乱といった物理的特性に基づくスペクトル情報の利用があります。特に、植物、鉱物、化学物質などは、それぞれ異なる特定の波長で異なる反応を示します。このため、ハイパースペクトル画像を解析することで、対象物の特定や分類、状態の評価が行えるのです。 ハイパースペクトル画像システムには、一般的に二つの主要な種類があります。一つは航空機や衛星に搭載されるリモートセンシング用のシステムで、広範囲の地表を観測するために利用されます。もう一つは、地上で使われるポータブル型のシステムで、農業や環境モニタリング、さらには医療といった特定の応用領域で使用されることが多いです。前者は遥かに広範囲に渡るデータを提供する一方で、後者はより詳細なデータ取得が可能です。 ハイパースペクトル画像の用途は非常に広範囲です。農業分野では、植物の健康状態をモニタリングするために利用されており、作物の成長や病気の早期発見などが可能です。また、環境モニタリングにおいては、水質解析や土壌の特性評価、森林の状態分析などに役立っています。さらに、食品の品質管理や偽造品判別にも応用されており、医療分野ではがんの診断や皮膚病変の評価に活用されています。 関連技術としては、データ処理のための機械学習や画像解析技術が挙げられます。ハイパースペクトル画像は膨大な量のデータを生成するため、得られた情報を適切に処理し、分類や解析を行うためのアルゴリズムが不可欠です。例えば、サポートベクターマシンやニューラルネットワークを用いることで、特定の物質や特徴を識別する精度を向上させることができます。また、最近では深層学習を用いたアプローチが注目されており、より複雑なパターンの認識が可能になっています。 ハイパースペクトル画像システムは、科学研究や産業利用において非常に重要なツールとなっています。特に、環境問題や食品安全、医療診断といった課題に対して新しい解決策を提供する可能性を秘めています。技術の進歩により、今後ますます多くの分野での応用が期待され、さまざまな問題解決に寄与することでしょう。これに伴い、適切なデータ解析技術や専門知識が求められるようになりますが、ハイパースペクトル画像システムはその可能性を広げる重要な資源であることは間違いありません。

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