西班牙地理空间图像分析市场规模

西班牙地理空间图像分析市场分析

西班牙地理空间图像分析市场规模预计到 2025 年为 3 亿美元，预计到 2030 年将达到 8.3 亿美元，预测期内复合年增长率为 23% (2025-2030)。

 地理空间图像分析是指强调将各种技术应用于包含地理或空间相关特征的数据的广泛活动。推动地理空间图像分析市场增长的一些关键因素包括GIS技术领域不断进步的技术、地理空间技术集成和融合的最新趋势、旨在利用地理空间信息需求的新商业模式的出现，以及地理空间分析在城市和城镇规划中的应用的增加。

• 对卫星或航空照片进行分析以生成重要的信息有关地球表面的信息是通过地理空间成像分析完成的。这项技术在采矿作业的许多部分都至关重要，可以提高效率和安全性。例如，它允许矿业公司通过提供位置的整体视角来精确评估采矿条件，其中包括地形、地形、植被覆盖和基础设施。公司可以通过分析这些数据、识别可能的危险并积极采取措施减轻危险来提高安全性并减少事故。
• 地理空间技术可以提供对城市物理环境、基础设施和资产的广泛洞察，从而实现更有效的规划和决策。 5G 网络所需的更高频率的范围有限，并且容易受到各种干扰。这些数据可用于优化 5G 基础设施的位置，从而实现更高的网络覆盖范围和更少的信号干扰。一些寻求吸引外国直接投资的各国政府已优先发展 5G 技术和基础设施。地理空间技术对于推进这些工作至关重要，特别是在发展智慧城市方面。
• 2023 年 3 月，Esri 宣布推出一款基于 ArcGIS API for JavaScript 构建的网络地图应用程序，用于考虑和分析全球土地覆盖变化。 Sentinel-2 Land Cover Explorer 应用程序提供 10m 分辨率的 Esri 地图、图像服务、空间分析工具和 ESA Sentinel-2 图像。所有这些元素都组合在一起，并在基于浏览器的应用程序中提供，无需额外的软件或登录凭据。
• 相反，围绕地理空间成像分析技术的使用的法律和监管问题是由各种问题引起的困难，包括区域差异、位置隐私问题、知识产权、数据许可和地理数据存储。 k 之一他们的限制是数据收集技术的地区差异。地理空间成像分析强烈依赖于当前可靠的数据，例如卫星图像和航空图片。然而，在特定地点或国家，对此类数据的访问可能会受到限制，这使得地理空间技术供应商很难收集完整且一致的数据进行分析。
• 由于 COVID-19，对地理空间分析应用程序（例如旅游和交通中使用的应用程序）的需求有所下降。生产设施也被关闭，这使得电气元件的供应和监管变得更加困难。然而，疫情增加了对公共卫生应用、应急响应应用和环境监测应用的需求，而这些应用又被用于跟踪 COVID-19 的传播并识别面临风险的区域。

西班牙地理空间图像分析市场趋势

Cloud 细分市场预计将占据重要的市场份额

• 组织在云上进行分析有多种原因和经济利益。其中包括云环境的 24x7 可用性，无需任何基础设施依赖、减少部署 BI（商业智能）组件所需的时间、根据需求灵活扩展或缩减基础设施、基础设施采购方面的成本效益、大量许可证支出以及支持移动和基于 Web 的远程访问来控制数据库访问、确保用户安全和执行分析。
• 了解 A&BI 平台的总拥有成本 (TOC)是一个重要的考虑因素。必须进行成本比较，检查基础设施许可和授权的内部成本与云中的外部托管的成本。对于 SaaS，总体拥有成本通常是由于多种因素，y 较低。首先，一些 SaaS 解决方案是多租户平台，允许多个用户共享软件的底层基础设施。即使它可能是一个共享平台，用户也保留私人和单独的信息。其次，SaaS 分析和 BI 平台可以获得企业的服务器、硬件或 IT 资源来启动和运行软件。
• 由于 SaaS 分析平台是自动化的且随时可用，因此它们的实施时间显着缩短 - 通常只需几天。 SaaS 可通过标准网络浏览器访问，从而缩短理解曲线并提高采用率。由于 SaaS 解决方案直观、自助且平易近人，因此所有用户都可以使用它们。另一方面，本地 A&BI（人工智能和商业智能）基础设施的实施通常需要数月时间，并且需要经过培训的员工才能提取见解。云解决方案相对于本地解决方案的优势预计将显着推动云部署。
• 但是，IT 专业人员对云解决方案的安全性非常担忧，因为大多数供应商比一般企业拥有更多的可用于安全性投资的资源，并且提供的安全级别远高于企业所能提供的安全级别。由于供应商自动备份数据，因此灾难恢复的机会更大。但每个企业的情况不同，因此有必要了解供应商的风险承受能力。本地平台通常被认为风险较小，预计这将阻碍云解决方案的发展。
• 根据欧洲航天局的说法，2022 年，西班牙将向欧洲航天局 (ESA) 捐款超过 2.207 亿欧元（2,327 亿美元），以支持 ESA 的太空探索任务。法国是该时期最大的捐助国，出资额超过 11 亿欧元（11.6 亿美元）。西班牙航天局如此巨额支出将推动所研究市场的需求。

国防和安全预计将占据重要份额

• 使用高分辨率卫星图像进行地球观测长期以来一直是重大而紧迫的国家安全和国防问题的信息来源。地球观测技术有利于监测偏远地区的陆地和海洋边界。利用高分辨率卫星照片、航空摄影和无人机，可以分析大量历史数据并制定程序，以避免区域和国家层面的边境违规行为。此外，技术可用于监测大片地理区域，并提供有关当地冲突中的基础设施、后勤和军事设施的最新信息。这有利于快速评估当地冲突地区的损失。这些东西会驱动螺柱
• 随着海上交通量的增加、边境安全执法以及海上非法活动和危险的增加，正确监测、应对和保护我们的海洋和水道比以往任何时候都更加重要。 Pleiades Neo 为执法机构提供了新水平的海事情报。凭借其 30 厘米分辨率的综合图像和多次访问功能，我们现在可以提供即时洞察以进行有效监控。 Pleiades Neo 可用于识别海事安全和环境应用中的非法活动/路线、贩运、石油泄漏监测和非法捕鱼。
• 国防和情报部门的客户在充满挑战的环境中工作，需要最可靠、最精确的仪器来完成任务。公司正在其卫星成像产品组合中提供新服务来满足这些需求。例如，四颗相同的 Pleiades Neo 卫星，分辨率为 30 厘米，同类最佳地理定位精度和每日两次重访开辟了新的可能性：改进投影准备、精确定位敌方阵地，以及更好地预测和预防，以提高响应能力和保护。
• 政府卫星通信是欧盟太空计划（2021-2027）的一部分，该计划利用太空卫星通信能力来支持和促进与公民安全相关的成员国或欧盟政策的实施。在没有地面基础设施的地区（例如海洋、空中、农村地区、北极地区），或者如果当前地面基础设施不稳定、受损或被摧毁，则接入 GOVSATCOM 至关重要（例如由于自然灾害、危机、冲突）。这将为市场参与者开发新产品以抢占市场份额创造机会。
• 根据北约的数据，2023年西班牙的国防开支预计为191.8亿美元，为2014年以来的最高支出。上一年的支出为191.8亿美元。估计为149亿美元。军费是指用于一国武装部队的资金，包括维持和平和国防行动。如此巨大的军事支出将推动卫星图像产品的发展，从而推动对所研究市场的需求。

西班牙地理空间图像分析行业概述

西班牙地理空间图像分析市场呈现出半整合的状态，其中包括几个主要参与者，包括 Google LLC、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、L3 Harris Corporation、Hexagon AB、ESRI 等。这些公司积极参与旨在扩大市场份额的战略合作伙伴关系和产品开发计划。

2023 年 12 月，Oracle Spatial Studio 23.2 现已推出，包括多项用户增强功能和幕后改进。分析师可以利用红线工具标记地图、突出显示兴趣点或标记不寻常的活动以供进一步探索。用户可以使用自定义符号来使用其徽标而不是通用图标来显示其店面位置。开发人员可能会发现将 Spatial Studio 地图嵌入到外部 Web 应用程序中的能力很有趣。该公司添加了一个原生 Web 组件，用于将 Spatial Studio 地图嵌入到其他应用程序中。

2023 年 5 月，CAPE 公布了与 Google 的合作伙伴关系，以进一步推进这一使命，并在其财产情报平台和天气风险解决方案中利用 Google 航空图像和数字表面模型 (DSM) 的结构属性。 CAPE 的结构洞察范围从屋顶尺寸到野火和飓风风险评分。将 Google 的地理空间服务添加到 CAPE 领先的财产情报平台中，可以创建专门为保险公司构建的稳健且强大的地理空间分析产品。此次合作使 CAPE 向保险公司提供所需的扩展承保范围和财产信息，以降低风险并帮助主动预防财产损失。

西班牙地理空间图像分析市场领导者

西班牙地理空间影像分析市场新闻

• 2023 年 7 月：Databricks 是名为 Databricks Lakehouse Platform 的大数据工具提供商，该工具融合了数据科学、数据工程、机器学习和分析单一平台内的cs。为了向数据科学家提供更有价值的见解，通常会添加空间分析，以将大量数据置于适当的上下文中。与 Esri 的新合作伙伴关系将 Esri ArcGIS 软件中的高级空间分析功能引入 Databricks Lakehouse 平台，使用户能够大规模执行空间分析。
• 2023 年 6 月：Facebook 和 Instagram 的母公司 Meta Platforms 宣布计划允许研究人员访问其新的“类人”人工智能 (AI) 模型的组件。与现有模型相比，这种名为 I-JEPA 的先进模型在分析和完成未完成图像方面拥有卓越的准确性。与其他主要关注邻近像素的生成式 AI 模型不同，I-JEPA 利用有关世界的背景知识来填充图像的缺失部分。