Marktgröße, Marktanteil und Branchenanalyse für hyperspektrale Bildgebung in der Landwirtschaft nach Produkt (Kamera, Bildprozessor, künstliche Lichtquelle und andere), nach Anwendung (Ertragsschätzung, Überwachung von Pflanzenkrankheiten, Erkennung von Verunreinigungen, Stresserkennung, Vegetationskartierung und andere) und regionale Prognose bis 2032

Der globale Markt für hyperspektrale Bildgebung in der Landwirtschaft verzeichnet aufgrund der weltweit zunehmenden Konzentration auf Präzisionslandwirtschaft ein deutliches Wachstum. Da die weltweite Nachfrage nach Nahrungsmitteln steigt, müssen Landwirte bessere Methoden anwenden, um ihre Erträge zu maximieren. Diese Technologie bietet der Agrarindustrie eine Vielzahl von Lösungen, wie z. B. die Erkennung von Krankheitserregern, die Erkennung von Pflanzenstress und die Überwachung. Mit verbesserten technologischen Fortschritten und größerer Akzeptanz wird die hyperspektrale Bildgebung dazu beitragen, den globalen Markt für Präzisionslandwirtschaft voranzutreiben. Zum Beispiel

• Im Jahr 2024 gab SPECIM an, dass die hyperspektrale Bildgebung ein wesentlicher Bestandteil der Präzisionslandwirtschaft ist, zu der auch die Anwendung der richtigen Ressourcen (Dünger, Wasser, Pestizide) zur richtigen Zeit in den richtigen Bereichen gehört.

Markttreiber für hyperspektrale Bildgebung in der Landwirtschaft

Zunehmende Ernteausfälle in der konventionellen Landwirtschaft werden zu einem der wichtigsten treibenden Faktoren

Ernteausfälle sind eine Verringerung der landwirtschaftlichen Produktivität im Vergleich zu den Erwartungen. Ernteausfälle verursachen viele Probleme und stören vor allem die Lieferkette. Für die Landwirte wird der prognostizierte Ertrag nicht erreicht und großflächige Ernteausfälle wirken sich negativ auf die Wirtschaft aus. Ernteausfälle können aus verschiedenen Gründen auftreten, beispielsweise durch ungünstige klimatische Bedingungen, schlechte landwirtschaftliche Praktiken, unvorhersehbares Wetter, Schädlinge und Krankheiten.

Es wird erwartet, dass zunehmende großflächige Ernteausfälle weltweit den globalen Markt für hyperspektrale Bildgebung in der Landwirtschaft vorantreiben werden. Wie bei der hyperspektralen Bildgebung kann die Pflanzengesundheit durch kontinuierliche Überwachung und Erkennung von Krankheitserregern und Schädlingen im Ackerland gut aufrechterhalten werden. Mit der Verfügbarkeit von Informationen über die Pflanzengesundheit können geeignete Maßnahmen ergriffen werden, um die Pflanzengesundheit zu erhalten und zu verbessern und gleichzeitig das Risiko von Ernteausfällen zu verringern und so das Marktwachstum anzukurbeln.

Laut einer Umfrage des Alan Turing Institute besteht trotz der zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels eine wachsende Nachfrage nach Nahrungsmitteln. Rund 40 % der weltweiten Ernte gehen allein durch Schädlinge verloren.

Hyperspektrale Bildgebung in der Agrarmarktbeschränkung

Hohe Ausrüstungskosten behindern das Wachstum des Marktes

Die Kosten des Geräts spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Einführung jedes technologischen Geräts. In der Landwirtschaft werden technologische Lösungen vor allem dazu eingesetzt, die Produktivität zu steigern und das Risiko von Ernteausfällen zu verringern. Hyperspektrale Bildgebung ist eine Technologie, die in vielen Branchen eingesetzt wird.  In der Landwirtschaft ist die Akzeptanz dieser Technologie gering und einer der Gründe für die geringe Akzeptanz der hyperspektralen Bildgebung sind die hohen Kosten für die Ausrüstung.

Hyperspektrale Bildgeber gehören sowohl zum Hardware-Segment als auch zum Software-Segment. Zu den Hardwaregeräten gehören Kameras, Sensoren, Scanner und Bildprozessoren. Da die Technologie relativ neu ist und viele Lösungen für die Agrarindustrie bietet, sind die Ausrüstungskosten hoch. Dies kann ein großes Hindernis für die Einführung von Technologien darstellen, insbesondere in Entwicklungsländern, in denen Landwirte nicht über das Kapital verfügen, um in diese Technologien auszugeben. Daher können die hohen Kosten für hyperspektrale Bildgebungsgeräte das Marktwachstum einschränken.

Hyperspektrale Bildgebung in der Landwirtschaft – Marktchance

Die zunehmende Betonung der Präzisionslandwirtschaft schafft große Chancen für Marktteilnehmer

Die Entwicklung fortschrittlicher Technologietools für die Landwirtschaft ist von entscheidender Bedeutung, um Landwirte bei der Entscheidungsfindung in Bezug auf Ressourcenmanagement und Pflanzengesundheit zu unterstützen.  Hyperspektrale Bildgebungslösungen haben viele Fortschritte in der Präzisionslandwirtschaft ermöglicht, die mehr als nur grundlegende RGB-Informationen erfordert. Darüber hinaus kann die hyperspektrale Bildgebung in der Präzisionslandwirtschaft Landwirten dabei helfen, Ressourcen wie Pestizide und Herbizide effizienter zu nutzen und gleichzeitig Informationen über das aktuelle Wachstumsstadium und die Gesundheit der Kulturpflanzen bereitzustellen.

Unabhängig von der Datenquelle besteht das Ziel der Präzisionslandwirtschaft darin, Landwirten dabei zu helfen, ihre Betriebe effizient zu führen. Diese Unterstützung gibt es in vielen Formen, das Ergebnis ist jedoch oft eine Reduzierung der benötigten Ressourcen. Die Entwicklung und zunehmende Einführung hyperspektraler Bildgebungslösungen im Agrarsektor wird zu einer deutlichen Steigerung der Präzisionslandwirtschaft führen.

Segmentierung

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Mikromakroökonomische Indikatoren


• Treiber, Einschränkungen, Trends und Chancen


• Geschäftsstrategien, die von wichtigen Akteuren übernommen wurden


• Konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure

Analyse nach Produkt

Nach Produkt wird der Markt in Bildprozessor, Kamera, künstliche Lichtquelle und andere kategorisiert.

Das Kamerasegment hält einen bedeutenden Marktanteil. Kameras sind die wichtigste Ausrüstung, die für die Durchführung hyperspektraler Bildgebung im Agrarsektor benötigt wird. Hyperspektrale Bildkameras spielen eine wichtige Rolle, da sie Pflanzeneigenschaften aufzeichnen und so den Stresspegel der Pflanzen messen können. Sie können hauptsächlich die sichtbaren, ultravioletten und nahinfraroten Spektralbänder scannen. Diese Kameras messen die mikroskopischen Eigenschaften von Pflanzen und liefern eine hervorragende Bildqualität und geringe Verzerrung.

Analyse nach Anwendung

Je nach Anwendung ist der Markt in Ertragsschätzung, Überwachung von Pflanzenkrankheiten, Erkennung von Verunreinigungen, Stresserkennung, Vegetationskartierung und andere unterteilt.

Das Segment Stresserkennung macht den größten Marktanteil aus. Die Fähigkeit der hyperspektralen Bildgebung, wichtige Daten über den Zustand und die Gesundheit von Nutzpflanzen zu liefern, hängt von der Wechselwirkung zwischen Pflanzenblättern und elektromagnetischer Strahlung (EMR) ab. Darüber hinaus ist Trockenstress für die Vorhersage des Ernteertrags und des endgültigen Erfolgs von entscheidender Bedeutung. Die frühzeitige Erkennung von Wasserstress bei Pflanzen ermöglicht es Landwirten, bestimmte Bewässerungsbereiche gezielt zu bewässern und so Energie, Wasser und Zeit zu sparen.

Regionale Analyse

Umfangreiche Einblicke in den Markt gewinnen, Anfrage zur Anpassung

Geografisch betrachtet wurde der Markt in Europa, Nordamerika, im asiatisch-pazifischen Raum, in Südamerika sowie im Nahen Osten und in Afrika untersucht.

Nordamerika hatte im Jahr 2023 den größten Marktanteil am globalen Markt für hyperspektrale Bildgebung in der Landwirtschaft. Das regionale Marktwachstum ist auf die High-Tech-Entwicklungen und das Potenzial für die Integration hochinvestiver Ausrüstung in die Landwirtschaftsindustrie zurückzuführen. Hyperspektrale Bildgebung kann die landwirtschaftliche Produktivität in Nordamerika durch die kontinuierliche Überwachung der Pflanzengesundheit durch eine große Anzahl von Hyperspektral-Bildgebungsanbietern in der Landwirtschaft steigern. Zum Beispiel

• Laut Economic Service Analysis 2023 trugen landwirtschaftliche Industrien etwa 1,530 Billionen US-Dollar zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) der USA bei.

Europa ist der zweitgrößte Markt für hyperspektrale Bildgebung in der Landwirtschaft. Seit 2010 hat Europa wie andere Kontinente seine technologischen Fähigkeiten ausgebaut. Aufgrund des technologischen Fortschritts verzeichnet dieser Bereich insbesondere in Ländern wie Deutschland und Frankreich ein stetiges Wachstum.

Länder im asiatisch-pazifischen Raum investieren in die Digitalisierung ihrer Agrarsektoren, um die landwirtschaftliche Produktivität und Effizienz durch die rasante technologische Entwicklung der Region zu steigern.

China ist eines der größten Länder der Welt und hat die größte Bevölkerung. Aufgrund der großen Bevölkerung ist auch der Nahrungsmittelbedarf des Landes hoch. Da China ein Entwicklungsland mit einem erheblichen Mangel an Ackerland ist, waren in der chinesischen Landwirtschaft schon immer viele Arbeitskräfte erforderlich. Indien ist das zweitbevölkerungsreichste Land der Welt und 40 % seiner Bevölkerung sind in der Landwirtschaft beschäftigt.

Hauptakteure abgedeckt

Der globale Markt für hyperspektrale Bildgebung in der Landwirtschaft ist fragmentiert, mit einer großen Anzahl von Gruppen- und Einzelanbietern. In den USA machen die Top-5-Player nur rund 27 % des Marktes aus.

Der Bericht enthält die Profile der folgenden Hauptakteure:

• Specim (Finnland)


• Prediktera AB (Schweden)


• Surface Optics Corporation (USA)


• Headwall (USA)


• BaySpec, Inc (USA)


• Cubert GmbH (Deutschland)


• HAIP Solutions (Deutschland)


• IMEC (Belgien)


• Teledyne Flir LLC. (USA)

Wichtige Branchenentwicklungen

• Im Februar 2024 ging BharatRohan eine Partnerschaft mit AgHub ein, um die Technologie zur Erkennung von Schädlingskrankheiten zu verbessern. Die Partnerschaft kontrolliert BharatRohans Praxis in der hyperspektralen Bildgebung für Nutzpflanzen und zielt darauf ab, eine Spektralbibliothek zu erstellen, um die Erkennung von Krankheiten und Schädlingen in Baumwollkulturen zu erweitern.


• Im November 2022 startete Pixxel seinen dritten Hyperspektralsatelliten, Anand, vom Weltraumbahnhof Sriharikota. Satellitenbilder können Schädlingsbefall erkennen, Waldbrände kartieren und Kohlenwasserstoffaustritte sowie Bodenstress identifizieren.