Stratistics MRC에 따르면, 글로벌 식물 표현형 분석 시장은 2024년 0.2억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 15.2%의 연평균 성장률로 2030년에는 0.6억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 식물 표현형 분석은 일반적으로 실험실이나 특수한 현장 환경과 같은 통제된 환경에서 식물의 형질과 특성을 정량적으로 평가하는 것을 말합니다. 이러한 특성에는 식물의 형태(크기, 모양, 구조), 생리(성장 속도, 광합성 활동), 환경 요인에 대한 반응(질병 저항성, 가뭄 내성)과 같은 다양한 측면이 포함될 수 있습니다. 식물 표현형 분석의 목표는 유전적 요인과 환경적 요인이 어떻게 상호 작용하여 식물의 성장, 발달 및 전반적인 성과에 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.
세계보건기구의 코로나바이러스(COVID-19) 주간 역학 업데이트에 따르면, 코로나바이러스(COVID-19)로 인해 전 세계적으로 1억 7,700만 건 이상의 사례와 380만 명의 사망자가 보고되었습니다.
시장 역학:
동인
지속 가능한 농업의 필요성
지속 가능한 농업은 장기적인 환경 및 경제적 생존 가능성에 초점을 맞추기 때문에 시장에서 그 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 기후 변화와 식량 안보에 대한 우려가 높아지면서 이해관계자들은 자원 사용을 최적화하고 환경 영향을 최소화하며 작물의 회복력을 향상시키는 솔루션을 우선순위로 삼고 있습니다. 지속 가능한 관행을 식물 표현형 분석 기술에 통합하면 효율적이고 친환경적인 작물 관리를 보장하여 글로벌 지속가능성 목표에 부합하고 윤리적으로 생산된 식품에 대한 소비자의 요구를 충족할 수 있습니다.
제약:
제한된 숙련된 노동력
숙련된 노동력 부족으로 인해 시장은 어려움에 직면해 있습니다. 고급 데이터 분석, 로봇 공학, 식물 과학에 능숙한 전문 인력에 대한 수요는 높지만 공급은 제한적입니다. 이러한 인력 부족은 혁신을 저해하고 농작물 수확량과 회복력 향상을 위한 연구 개발 노력을 늦추고 있습니다. 이 틈새 분야에 진출하는 전문가를 위한 전문 교육 프로그램과 인센티브를 제공하여 이러한 격차를 해소하려면 학계, 업계, 정부 간의 협력이 필수적입니다.
기회:
식량 안보에 대한 수요 증가
전 세계적으로 식량 안보에 대한 관심이 높아지면서 이 시장에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 인구 증가와 환경 문제로 인해 효율적이고 지속 가능한 농업 관행에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 식물 표현형 분석 기술은 작물의 생산성, 질병 저항성 및 전체 수확량을 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 식량 안보를 보장하는 데 없어서는 안 될 도구가 되고 있습니다. 이러한 추세는 식물 표현형 분석 부문의 성장과 혁신을 지속적으로 견인할 것으로 예상됩니다.
위협:
높은 비용
이 시장은 높은 비용이라는 중대한 도전에 직면해 있습니다. 이러한 비용은 주로 종합적인 식물 분석에 필요한 이미징 장비, 센서, 데이터 분석 도구와 같은 첨단 기술에서 비롯됩니다. 또한 이러한 기술을 유지하고 표현형 데이터 수집의 정확성을 보장하기 위해 전체 비용은 더욱 증가합니다. 그 결과, 기업과 연구자들은 식물 표현형 솔루션을 채택하고 확장하는 데 있어 재정적 장애물에 직면하여 이 분야의 광범위한 구현과 혁신이 제한되고 있습니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹은 식물 표현형 분석 시장에 큰 영향을 미쳐 공급망의 중단, 프로젝트 지연, 연구 개발 자금 감소로 이어졌습니다. 이러한 어려움은 첨단 표현형 기술의 도입을 늦추고 시장 성장을 저해했습니다. 그러나 팬데믹 이후 식량 안보와 지속 가능한 농업에 대한 인식이 높아지면서 작물 개선과 수확량 최적화를 위한 혁신적인 표현형 솔루션에 대한 관심이 다시 높아져 시장 회복을 견인할 것으로 예상됩니다.
광합성 성능 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
광합성 성능은 엽록소 형광 이미징, 가스 교환 측정, 스펙트럼 분석과 같은 다양한 기술을 포괄하는 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 방법을 통해 연구자와 농업 전문가들은 식물의 건강, 스트레스 반응, 생산성을 실시간으로 평가할 수 있습니다. 기후 변화와 식량 안보 문제에 직면한 지속 가능한 농업 관행과 작물 개선 전략의 필요성으로 인해 정밀하고 처리량이 많은 표현형 분석 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
농업 기업 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
농업 기업 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이 회사들은 첨단 기술을 활용하여 성장, 발달 및 환경 요인에 대한 반응과 같은 식물 특성을 평가합니다. 표현형 솔루션을 활용하여 작물 육종 프로그램을 개선하고 자원 활용을 최적화하며 전반적인 농업 생산성을 향상시킵니다. 이러한 기업들은 표현형 데이터를 지속 가능한 농업 관행과 식량 안보를 위한 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 기술의 발전과 정밀 농업 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 드론과 센서와 같은 이미징 기술의 혁신으로 보다 정확하고 효율적인 식물 측정이 가능해졌습니다. 그 결과 아태지역 농업 부문 전반에서 작물 수확량이 향상되고 자원 낭비가 감소했으며 환경 지속 가능성 관행이 개선되었습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 고품질 작물에 대한 수요 증가, 기술 발전, 지속 가능한 농업을 촉진하기 위한 정부 이니셔티브 등 다양한 요인으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 고처리량 표현형 분석 시스템, 이미징 기술, 드론, 센서 등 식물 표현형 분석 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 연구자와 농부들은 식물의 특성을 정확하게 평가하고, 작물의 건강을 모니터링하며, 농업 관행을 최적화할 수 있습니다.
주요 개발:
2023년 3월, 델타-T 디바이스는 델타-T FieldSpec® X5 휴대용 표현형 분석 시스템을 출시했습니다. 이 시스템은 Delta-T FieldSpec® X4 시스템의 업그레이드 버전으로 열화상 카메라와 더 넓은 범위의 센서와 같은 새로운 기능을 포함하고 있습니다.
2023년 1월, 옵티센스는 옵티센스 캐노피 센서 2.0을 출시했습니다. 이 센서는 캐노피의 빛 차단과 광합성을 측정하는 비침입형 센서입니다. 이 센서는 이러한 매개변수를 보다 정확하게 측정할 수 있는 새로운 알고리즘을 포함하도록 업그레이드되었습니다.
2022년 9월, 로얄 반 잔텐(RVZ)은 스프레이 장미 육종 업체인 인터플랜트와 파트너십을 맺었습니다. 이 협력은 동아프리카의 재배자들에게 RVZ의 광범위한 알스트로메리아, 스타티스, 크리스텀, 리모늄 품종에 대한 접근성을 제공하는 것을 목표로 합니다.
적용 대상 제품
– 센서
– 소프트웨어
– 장비
다루는 기술
– 이미징 기술
– 센서 기반 기술
– 머신 러닝 및 AI
– 고처리량 표현형 분석(HTP)
– 기타 기술
적용 분야
– 특성 식별
– 광합성 성능
– 형태 및 성장 평가
– 고처리량 스크리닝
– 기타 응용 분야
최종 사용자 대상:
– 연구 기관
– 농업 기업
– 정부 기관
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 제품 분석
3.7 기술 분석
3.8 애플리케이션 분석
3.9 최종 사용자 분석
3.10 신흥 시장
3.11 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 제품 별 글로벌 식물 표현형 분석 시장
5.1 소개
5.2 센서
5.2.1 온도 센서
5.2.2 이미지 센서
5.2.3 정규화 된 차이 식생 지수 센서
5.3 소프트웨어
5.3.1 이미지 분석
5.3.2 데이터 수집
5.3.3 시스템 제어
5.4 장비
5.4.1 사이트
5.4.2 애플리케이션별 시스템
5.4.3 분석 시스템
5.4.4 플랫폼 / 캐리어
6 기술 별 글로벌 식물 표현형 분석 시장
6.1 소개
6.2 이미징 기술
6.3 센서 기반 기술
6.4 기계 학습 및 AI
6.5 고처리량 표현형 분석(HTP)
6.6 기타 기술
7 애플리케이션 별 글로벌 식물 표현형 분석 시장
7.1 소개
7.2 특성 식별
7.3 광합성 성능
7.4 형태 및 성장 평가
7.5 고 처리량 스크리닝
7.6 기타 응용 분야
8 최종 사용자 별 글로벌 식물 표현형 분석 시장
8.1 소개
8.2 연구 기관
8.3 농업 회사
8.4 정부 기관
8.5 기타 최종 사용자
9 글로벌 식물 표현형 분석 시장, 지역별 현황
9.1 소개
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.2.3 멕시코
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.2 영국
9.3.3 이탈리아
9.3.4 프랑스
9.3.5 스페인
9.3.6 기타 유럽
9.4 아시아 태평양
9.4.1 일본
9.4.2 중국
9.4.3 인도
9.4.4 호주
9.4.5 뉴질랜드
9.4.6 대한민국
9.4.7 기타 아시아 태평양 지역
9.5 남미
9.5.1 아르헨티나
9.5.2 브라질
9.5.3 칠레
9.5.4 남미의 나머지 지역
9.6 중동 및 아프리카
9.6.1 사우디 아라비아
9.6.2 아랍에미리트
9.6.3 카타르
9.6.4 남아프리카 공화국
9.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
10 주요 개발 사항
10.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
10.2 인수 및 합병
10.3 신제품 출시
10.4 확장
10.5 기타 주요 전략
11 회사 프로파일링
