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、物体の光学的特性を高精度で捉えるための画像取得技術です。この技術は、物体から反射される光を多数の波長で測定し、通常のカラー画像では捉えることができない詳細な情報を提供します。従来のRGB画像は三原色（赤、緑、青）の情報だけで構成されていますが、ハイパースペクトル画像は数十から数百の波長の情報を持っており、物体の化学的組成や物理的特性を深く理解することが可能になります。 ハイパースペクトル画像の基本的な概念は、各ピクセルが幅広い波長帯域にわたってスペクトル情報を持つ点にあります。これにより、物体の特定の材料や成分を識別するための指標とすることができます。例えば、異なる植物種を識別するために異なる反射特性を活用することができます。また、特定の化学物質の存在を確認するためにも使用されます。 ハイパースペクトル画像システムには、主に二つのタイプがあります。一つは空中または宇宙から地表を観測するリモートセンシングシステムです。これには衛星や航空機に搭載されるハイパースペクトルセンサーが含まれます。もう一つは、地上での応用に特化したハイパースペクトルカメラで、農業、環境モニタリング、品質管理などの分野で使用されます。どちらのタイプも、多数の波長範囲を同時に記録する能力を使い、対象物の詳細な分析が可能です。 ハイパースペクトルイメージングは多くの分野で利用されています。農業では、作物の健康状態や病害の早期発見に役立ちます。また、土壌や水質の分析にも適用され、環境保護や持続可能な管理のためのデータを提供します。医療分野では、組織の変化をモニタリングするために使用され、早期診断の手法として注目されています。工業分野においても、製品の品質検査や異物混入の検出に利用され、効率的なプロセス管理を実現しています。 ハイパースペクトル画像システムの関連技術には、データ処理アルゴリズムと機械学習があります。取得した膨大な量のデータを分析するためには、特定の波長における反射率のパターンを認識し、特徴を抽出する必要があります。機械学習技術を活用することで、異常検知や物質分類の精度を向上させることができます。また、データ融合技術によって、異なるセンサーから得られた情報を統合し、さらに高精度な解析が可能となります。 他にも、ハイパースペクトルイメージングは監視、セキュリティ、考古学、産業用ロボティクスなど、多岐にわたる分野での応用が進んでいます。今後の技術発展としては、センサーの小型化やコスト削減が求められており、より手軽に利用可能なシステムが期待されています。このように、ハイパースペクトル画像システムは、多様な分野での重要なツールとなりつつあり、今後ますますその利用用途が広がることが予想されます。

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