1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブサマリー
3.1. 技術別
3.2. プラットフォーム別
3.3. 用途別
3.4. 地域別
4. 動向
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. 衛星を利用した画像・地図サービスの需要増加
4.1.1.2. 前年比
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. リモートセンシング機器とサービスの高コスト
4.1.2.2. YY
4.1.3. 機会
4.1.3.1. YY
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
6. COVID-19の分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID-19以前のシナリオ
6.1.2. 現在のCOVID-19シナリオ
6.1.3. ポストCOVID-19または将来シナリオ
6.2. COVID-19の中での価格動向
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. 技術別
7.1. イントロダクション
7.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、技術別
7.1.2. 市場魅力度指数、技術別
7.2. アクティブ
7.2.1. イントロダクション
7.2.2. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)
7.3. パッシブ
8. プラットフォーム別
8.1. 導入
8.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、プラットフォーム別
8.1.2. 市場魅力度指数、プラットフォーム別
8.2. 衛星
8.2.1. イントロダクション
8.2.2. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)
8.3. 航空システム
9. 用途別
9.1. イントロダクション
9.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
9.1.2. 市場魅力度指数、用途別
9.2. 農業・生活資源
9.2.1. イントロダクション
9.2.2. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)
9.3. 災害管理
9.4. インフラ
9.5. 軍事・情報
9.6. 天候
9.7. その他
10. 地域別
10.1. イントロダクション
10.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、地域別
10.1.2. 市場魅力度指数、地域別
10.2. 北米
10.2.1. 序論
10.2.2. 主な地域別動向
10.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、技術別
10.2.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、プラットフォーム別
10.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
10.2.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
10.2.6.1. 米国
10.2.6.2. カナダ
10.2.6.3. メキシコ
10.3. ヨーロッパ
10.3.1. イントロダクション
10.3.2. 地域別主要市場
10.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、技術別
10.3.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、プラットフォーム別
10.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
10.3.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
10.3.6.1. ドイツ
10.3.6.2. イギリス
10.3.6.3. フランス
10.3.6.4. イタリア
10.3.6.5. ロシア
10.3.6.6. その他のヨーロッパ
10.4. 南米
10.4.1. イントロダクション
10.4.2. 地域別主要市場
10.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、技術別
10.4.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、プラットフォーム別
10.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
10.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
10.4.6.1. ブラジル
10.4.6.2. アルゼンチン
10.4.6.3. その他の南米諸国
10.5. アジア太平洋
10.5.1. 序論
10.5.2. 主な地域別動向
10.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、技術別
10.5.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、プラットフォーム別
10.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
10.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
10.5.6.1. 中国
10.5.6.2. インド
10.5.6.3. 日本
10.5.6.4. オーストラリア
10.5.6.5. その他のアジア太平洋地域
10.6. 中東・アフリカ
10.6.1. 序論
10.6.2. 地域別主要市場
10.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、技術別
10.6.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、プラットフォーム別
10.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
11. 競争環境
11.1. 競争シナリオ
11.2. 市場ポジショニング/シェア分析
11.3. M&A分析
12. 企業情報
13. 付録
13.1. 会社概要とサービス
13.2. お問い合わせ
| ※参考情報 リモートセンシングとは、地球表面やその周辺の情報を、直接観察することなく、遠隔から収集する技術のことを指します。この技術は、航空機や衛星などのプラットフォーム上に搭載されたセンサーを使用して、対象物から放出または反射されたエネルギーを測定します。リモートセンシングは、地理情報システム(GIS)や地球科学の研究、環境モニタリング、都市計画、農業管理など、さまざまな分野で利用されています。 リモートセンシングの種類には、主にアクティブリモートセンシングとパッシブリモートセンシングの2つがあります。アクティブリモートセンシングは、センサー自身がレーザーやマイクロ波などを発信し、その反射を受信する方法です。代表的な例として、合成開口レーダー(SAR)があります。この技術は、天候に関係なく地表の情報を収集でき、高精度な地形データや土地利用情報を得ることができます。 一方、パッシブリモートセンシングは、自然光や熱放射などのエネルギーを利用して情報を収集します。主なセンサーには、光学センサーや赤外線センサーがあります。光学センサーは、可視光や近赤外の波長を使って画像を取得しますが、雲や大気条件の影響を受けやすいという欠点があります。これに対して、赤外線センサーは、対象物の温度や湿度を測定するのに適しています。パッシブリモートセンシングは、衛星画像解析、農業、森林監視、都市環境の評価などに広く利用されています。 リモートセンシングの用途は多岐にわたります。例えば、農業分野では作物の生育状態や病害虫の発生状況を監視するために、衛星画像を使用して農地の管理を行うことができます。土地の利用状況を把握したり、作物の収穫量を予測したりする際にも役立っています。また、環境モニタリングでは、森林の減少や水質汚染の監視、気候変動の影響の評価などが行われています。これにより、適切な対応や政策策定が可能になります。 都市計画においてもリモートセンシングは重要です。都市の成長や土地利用パターンの変化を追跡し、交通の流れを分析するために利用されています。また、災害管理の分野では、台風や地震、火災などの自然災害が発生した際に、迅速に被害状況を評価し、救助活動をサポートするための情報を提供します。 リモートセンシングに関連する技術としては、地理情報システム(GIS)が挙げられます。GISは地理情報を扱うためのソフトウェアであり、リモートセンシングから得られたデータを解析・視覚化するのに役立ちます。これにより、地図作成や空間分析が容易になり、より的確な意思決定が行えるようになります。また、AI(人工知能)技術の進展により、リモートセンシングデータの解析がさらに効率化され、多様な情報の抽出やパターン認識が高精度で行えるようになっています。 これらの技術は、日々の生活や社会の発展に寄与しています。リモートセンシングは情報収集の手段として、現代のさまざまな課題解決に重要な役割を果たしているのです。 全体として、リモートセンシングは地球の観測方法として非常に重要であり、今後もその応用範囲は広がり続けると考えられます。技術の進化に伴い、データの精度や解析手法が向上することで、より多くの分野で活用されることでしょう。環境変化への理解を深め、持続可能な社会を実現するためには、リモートセンシング技術の継続的な発展と応用が鍵となるといえます。 |
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