Ожидается, что в 2023 году объем мирового рынка фенотипирования растений будет оцениваться в 175.9 млн долларов США. Расширение облачных вычислений и аналитики данных увеличивает общий объем рынка фенотипирования растений, который, по прогнозам, будет расти с CAGR 11.0% в период с 2023 по 2033 год и составит около 497.4 млн долларов США к 2033 году.
| Точки данных | Ключевая статистика |
|---|---|
| Стоимость рынка фенотипирования растений в 2023 году | USD 175.9 млн |
| Прогнозная стоимость рынка фенотипирования растений (2033) | USD 497.4 млн |
| СагР рынка фенотипирования растений (2023-2033 гг.) | 11.0% |
Согласно анализу Future Market Insights, внедрение методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) в фенотипирование растений привело к значительному прогрессу в анализе и интерпретации фенотипических данных.
Алгоритмы ИИ и МЛ обеспечивают автоматизированную и быструю обработку данных, извлечение признаков и прогнозное моделирование, революционизируя область фенотипирования растений.
Фенотипирование растений генерирует большие объемы данных, включая изображения, показания датчиков и другие измерения. Алгоритмы искусственного интеллекта и ML могут обрабатывать эти данные автоматически, сокращая ручные усилия и время, необходимые для анализа.
Алгоритмы могут обрабатывать фенотипы с высокой пропускной способностью, обеспечивая эффективный анализ больших массивов данных. Автоматизированная обработка данных ускоряет процесс фенотипирования, позволяя исследователям и селекционерам извлекать ценные сведения и быстрее принимать обоснованные решения.
АлгоритмыAI и ML отлично справляются с извлечением значимых признаков из сложных наборов данных. В фенотипировании растений эти алгоритмы могут определять и извлекать значимые признаки из изображений, данных датчиков или спектральной информации. Алгоритмы ML, например, могут анализировать изображения растений и извлекать такие характеристики, как площадь листьев, высота растений или биомасса.
Извлеченные характеристики предоставляют количественную информацию о росте, архитектуре и физиологических особенностях растений. Алгоритмы искусственного интеллекта и ML позволяют точно и последовательно извлекать признаки, преодолевая субъективные предубеждения и человеческие ошибки.
Искусственный интеллект и методы ML позволяют разрабатывать прогностические модели, которые связывают фенотипические данные с различными атрибутами растений или условиями окружающей среды. Такие модели позволяют выявить закономерности и взаимосвязи, которые не всегда можно обнаружить с помощью традиционного статистического анализа.
Модели ММЛ, обучаясь на исторических данных, могут предсказывать будущую производительность растений, траектории роста или реакцию на определенные обработки или стрессовые факторы. Предиктивное моделирование позволяет исследователям и фермерам принимать решения на основе данных и оптимизировать стратегии управления сельскохозяйственными культурами.
Исследуйте FMI!
Забронируйте бесплатную демо
По прогнозам, мировой спрос на фенотипирование растений будет расти с темпом CAGR 6.1% в течение прогнозного периода с 2018 по 2022 год и достигнет 497.4 млн долларов США в 2033 году.
По данным компании Future Market Insights, предоставляющей услуги по исследованию рынка и конкурентной аналитике, рынок фенотипирования растений в 2022 году оценивался в 156.5 млн долларов США.
Усиление внимания к научным исследованиям в области растениеводства привело к значительным инвестициям в исследования фенотипирования растений, что, как ожидается, будет стимулировать рост рынка фенотипирования растений. Фенотипирование растений играет важную роль в программах улучшения и селекции сельскохозяйственных культур.
Исследователи все больше заинтересованы в выведении сортов сельскохозяйственных культур, обладающих такими желаемыми признаками, как высокая урожайность, устойчивость к болезням, засухоустойчивость и питательные качества.
Фенотипирование растений позволяет получить полное представление о признаках растений, особенностях их роста и реакции на факторы окружающей среды. Исследователи, анализируя фенотипические данные, могут идентифицировать и отбирать растения с желаемыми признаками, ускоряя процесс селекции и выведения улучшенных сортов сельскохозяйственных культур.
Для поддержки этих исследований растет спрос на передовые технологии и инструменты для фенотипирования растений.
Изменение климата создает серьезные проблемы для глобальной продовольственной безопасности и сельского хозяйства. Исследователи активно изучают способы повышения устойчивости сельскохозяйственных культур к изменяющимся условиям окружающей среды. Фенотипирование растений имеет решающее значение для изучения реакции растений на факторы, связанные с изменением климата, такие как тепловой стресс, нехватка воды, повышенный уровень CO2, а также изменение динамики развития вредителей и болезней.
Исследователи, анализируя фенотипические данные, могут выявить признаки растений, связанные с устойчивостью к изменению климата, и разработать стратегии селекции устойчивых к изменению климата культур. Направленность исследований обуславливает спрос на решения для фенотипирования растений, которые позволяют точно фиксировать и анализировать реакцию растений на изменяющиеся условия окружающей среды.
Исследование фенотипирования позволяет ученым изучать сложные взаимодействия между растениями и окружающей средой. Исследователи, анализируя реакцию растений на различные факторы окружающей среды, получают представление о глубинных механизмах, управляющих ростом, развитием и реакцией растений на стресс.
Эти знания способствуют развитию устойчивых методов ведения сельского хозяйства, оптимизированному распределению ресурсов и эффективным стратегиям управления сельскохозяйственными культурами. Спрос на передовые технологии и методологии фенотипирования растений растет, поскольку исследователи стремятся углубить свое понимание взаимодействия растений и окружающей среды.
Достижения в области технологий визуализации будут способствовать росту рынка
Достижения в области технологий визуализации внесли значительный вклад в совершенствование фенотипирования растений, повысив точность, эффективность и качество данных при анализе и определении характеристик растений. Гиперспектральная съемка предполагает получение изображений в широком диапазоне узких смежных спектральных полос.
Гиперспектральная съемка, в отличие от традиционной RGB-съемки, обеспечивает более детальный спектральный профиль растений, позволяя идентифицировать и анализировать специфические биохимические и физиологические характеристики. Это позволяет исследователям обнаруживать тонкие изменения в состоянии растений, содержании питательных веществ, водном стрессе и симптомах болезней.
Исследователи, анализируя гиперспектральные данные, могут получить представление о физиологии растений и принимать обоснованные решения относительно методов управления сельскохозяйственными культурами.
Традиционные методы визуализации дают двухмерное представление о растениях, что может ограничить возможность точного отображения архитектуры растений и моделей роста. Методы трехмерной визуализации, такие как сканирование структурированным светом или лазерное сканирование, позволяют создавать трехмерные модели растений с высоким разрешением, что дает возможность точно измерить высоту, объем, площадь листьев, структуру ветвления и распределение биомассы. Исследователи могут анализировать эти 3D-модели, чтобы понять динамику роста растений, оптимизировать стратегии селекции растений и оценить влияние факторов окружающей среды на развитие растений.
Дроны, оснащенные датчиками изображения, произвели революцию в фенотипировании растений, обеспечив гибкое и масштабируемое решение для сбора данных на больших сельскохозяйственных площадях. Беспилотные летательные аппараты позволяют проводить мониторинг сельскохозяйственных культур в режиме реального времени с высоким пространственным разрешением и возможностью получения изображений с различных высот и углов.
Это позволяет быстро оценить состояние посевов, выявить стрессовые факторы и определить изменчивость полей. Съемка с помощью дронов также способствует своевременному внедрению методов точного земледелия, таких как целевое внесение удобрений или орошение, на основе полученных данных.
Усиление внимания к точному земледелию ускорит рост рынка
Точное сельское хозяйство подразумевает точное управление ресурсами, такими как вода, удобрения, пестициды и семена, для достижения максимальной продуктивности культур при минимизации потерь ресурсов и воздействия на окружающую среду. Фенотипирование растений играет решающую роль в обеспечении точного сельского хозяйства, предоставляя необходимые данные и сведения для принятия обоснованных решений.
Фенотипирование растений позволяет осуществлять непрерывный и неразрушающий мониторинг состояния культур в течение всего вегетационного периода. Фенотипирование, собирая данные о морфологии, физиологии и биохимических характеристиках растений, позволяет получить представление об общем состоянии их здоровья.
Эти данные помогают выявить ранние признаки стресса, дефицита питательных веществ, болезней или нашествия вредителей. Обладая этой информацией, фермеры могут своевременно принять корректирующие меры, такие как целенаправленное применение удобрений или пестицидов, для предотвращения потерь урожая и поддержания здоровья растений.
Фенотипирование растений позволяет выявлять и характеризовать стрессовые факторы, влияющие на урожай, такие как засуха, засоление, жара или холодный стресс. Фенотипирование, отслеживая реакцию растений на эти стрессовые факторы, предоставляет ценную информацию о стрессоустойчивости, адаптивных механизмах и критических стадиях роста культур.
Мониторинг помогает фермерам внедрять стратегии управления на конкретном участке и эффективно распределять ресурсы для смягчения негативных последствий стресса, обеспечивая оптимальный рост и продуктивность культур.
Точное распределение ресурсов - ключевая задача точного земледелия. Данные фенотипирования растений в сочетании с другими геопространственными и экологическими данными могут быть использованы для создания подробных карт изменчивости урожая на полях. Такие карты помогают выявить участки с различной потребностью в питательных веществах, влагоудерживающей способностью или давлением вредителей.
Фермеры могут оптимизировать использование удобрений, воды и других ресурсов, сокращая количество отходов и минимизируя воздействие на окружающую среду при максимальном увеличении урожайности.
Высокая стоимость первоначальных инвестиций сдерживает рост рынка
Высокие первоначальные инвестиционные затраты, связанные с технологиями фенотипирования растений, могут стать существенным препятствием для внедрения и использования этих передовых инструментов, особенно для небольших исследовательских институтов, сельскохозяйственных организаций и фермеров с ограниченными финансовыми ресурсами.
Внедрение технологий фенотипирования растений часто требует создания специализированной инфраструктуры и оборудования, что включает в себя строительство или переоборудование теплиц или камер роста с контролируемой средой, системами освещения и контроля температуры и влажности.
Полевое фенотипирование может потребовать создания экспериментальных участков или полевых станций, оборудованных сетями датчиков и системами сбора данных. Строительство или модификация такой инфраструктуры требует значительных капиталовложений.
Фенотипирование растений опирается на широкий спектр оборудования и систем визуализации для сбора и анализа данных о растениях, включая камеры высокого разрешения, мультиспектральные или гиперспектральные системы визуализации, лидарные устройства, спектрометры и специализированные датчики для измерения таких характеристик растений, как биомасса, площадь листьев, содержание хлорофилла и водный потенциал.
Это оборудование и системы визуализации могут быть дорогими, особенно если учесть необходимость в высококачественных и надежных приборах для точного сбора данных.
Фенотипирование растений часто предполагает использование различных датчиков для мониторинга условий окружающей среды и реакции растений. Датчики могут включать в себя датчики температуры и влажности, датчики влажности почвы, датчики питательных веществ, газоанализаторы и метеостанции.
Стоимость приобретения и обслуживания этих датчиков может быть значительной, особенно если для комплексных исследований фенотипирования требуется несколько датчиков.
Положительные правительственные инициативы в Северной Америке будут способствовать росту рынка
Рынок фенотипирования растений в Северной Америке, как ожидается, накопит значительный CAGR на уровне 10.9% в 2023 году.
Рост регионального рынка обусловлен такими факторами, как благоприятные правительственные инициативы и финансирование. Правительства стран Северной Америки активно поддерживают инициативы в области сельскохозяйственных исследований и разработок. Они предоставляют гранты, программы финансирования и стимулы для продвижения инноваций в сельском хозяйстве и решения проблем продовольственной безопасности.
Такая поддержка и финансирование исследований и развития технологий фенотипирования растений стимулируют рост сектора, позволяя создавать передовую инфраструктуру фенотипирования и поощряя сотрудничество в области исследований. Ожидается, что к 2033 году объем рынка в США достигнет 87 млн долларов США.
Министерство сельского хозяйства США (USDA) предлагает различные грантовые программы и возможности финансирования для поддержки сельскохозяйственных исследований и инноваций. Например, Национальный институт продовольствия и сельского хозяйства США (NIFA) предоставляет гранты в рамках таких программ, как Инициатива по исследованиям в области сельского хозяйства и продовольствия (AFRI).
В частности, Министерство сельского хозяйства США предлагает различные грантовые программы и возможности финансирования для поддержки сельскохозяйственных исследований и инноваций.
В рамках этих программ финансируются исследования в области фенотипирования растений и разработка технологий, что позволяет исследователям продвигать эту область.
В Северной Америке расположены известные научно-исследовательские институты и академические центры, занимающиеся науками о растениях и сельскохозяйственными исследованиями. Эти учреждения обладают опытом, оборудованием и ресурсами, необходимыми для проведения передовых исследований в области фенотипирования растений.
Наличие сильных исследовательских и академических институтов способствует развитию фенотипирования растений, способствуя инновациям, привлекая талантливых специалистов и облегчая сотрудничество с промышленными партнерами.
Северная Америка имеет хорошо развитую экосистему технологий и инноваций, в которой множество компаний и стартапов активно участвуют в разработке технологий фенотипирования растений. Технологические достижения, такие как системы визуализации высокого разрешения, сенсорные сети и алгоритмы анализа данных, повышают эффективность и точность фенотипирования растений.
Сотрудничество между игроками отрасли, исследовательскими институтами и сельскохозяйственными организациями способствует дальнейшему развитию инноваций и ускоряет внедрение передовых решений в области фенотипирования растений.
Технологические достижения в регионе будут способствовать росту рынка
Соответственно, в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет развиваться рынок фенотипирования растений.
Рынок фенотипирования растений в Азиатско-Тихоокеанском регионе, как ожидается, наберет значительный CAGR в 10.8% в 2023 году.
Рынок фенотипирования растений в Азиатско-Тихоокеанском регионе, как ожидается, станет свидетелем значительного роста, обусловленного увеличением численности населения и спроса на продукты питания. В регионе наблюдается быстрый рост населения и увеличение спроса на продовольствие. Для решения проблем продовольственной безопасности растет потребность в повышении продуктивности сельскохозяйственных культур, устойчивости к внешним воздействиям и применении устойчивых методов ведения сельского хозяйства.
В регионе наблюдается значительный технологический прогресс в различных областях, включая технологии получения изображений, сенсорные технологии и аналитику данных. Эти достижения способствуют разработке передовых методов и инструментов для фенотипирования растений.
В регионе наблюдается значительный технологический прогресс в различных областях, включая технологии получения изображений, сенсорные технологии и аналитику данных.
Сотрудничество между научно-исследовательскими институтами, академическими кругами и промышленными предприятиями способствует инновациям, ускоряет передачу технологий и стимулирует рост рынка фенотипирования растений в регионе.
Азиатско-Тихоокеанский регион уязвим к последствиям изменения климата, включая изменение характера осадков, экстремальные температуры и усиление давления вредителей и болезней. Все большее внимание уделяется разработке устойчивых к климатическим изменениям культур и устойчивых методов ведения сельского хозяйства.
Фенотипирование растений играет решающую роль в понимании реакции растений на климатические стрессы и выявлении признаков, которые могут повысить устойчивость культур.
В регионе растет внедрение методов точного земледелия, поскольку фермеры стремятся оптимизировать использование ресурсов, минимизировать воздействие на окружающую среду и повысить эффективность работы ферм.
Фенотипирование растений предоставляет ценные данные для применения в точном сельском хозяйстве, например, для целенаправленного управления питательными веществами, оптимизации орошения и выявления заболеваний. Интеграция технологий фенотипирования растений в практику точного земледелия стимулирует спрос на передовые решения в области фенотипирования.
Сегмент систем визуализации победит конкуренцию на неутомимом рынке
С точки зрения оборудования, на рынке доминирует сегмент систем визуализации, который, как ожидается, будет иметь CAGR 10.8% в течение анализируемого периода.
Постоянное совершенствование технологий формирования изображений, таких как гиперспектральная съемка, мультиспектральная съемка, тепловидение и флуоресцентная съемка, стимулирует рост данного сегмента. Эти технологии позволяют получать подробную информацию о различных характеристиках растений, включая содержание хлорофилла, водный стресс, симптомы болезней и структуру пологов.
Разработка систем визуализации высокого разрешения с повышенной точностью и скоростью расширяет возможности фенотипирования растений и способствует росту сегмента.
Системы визуализации обеспечивают неразрушающий сбор данных, позволяя проводить повторные измерения одних и тех же растений в течение длительного времени без вреда для образцов. Неразрушающий характер особенно полезен для продольных исследований и позволяет исследователям постоянно отслеживать рост и развитие растений.
Системы визуализации могут получать данные одновременно от нескольких растений, что способствует высокопроизводительному фенотипированию, которое имеет решающее значение для крупномасштабных экспериментов и программ селекции.
Системы визуализации генерируют огромные объемы данных изображений, которые требуют сложных методов анализа. Интеграция передовых методов анализа, таких как алгоритмы обработки изображений, компьютерное зрение и машинное обучение, улучшает интерпретацию и извлечение значимых идей из данных визуализации.
Эти методы позволяют идентифицировать конкретные признаки растений, симптомы болезней, стрессовые факторы и модели роста, что способствует внедрению систем визуализации в приложения для фенотипирования растений.
Системы визуализации универсальны и могут применяться для различных подходов к фенотипированию, включая фенотипирование на уровне листьев, фенотипирование на уровне пологов и корней. Они обеспечивают комплексное представление о характеристиках растений и позволяют одновременно оценивать несколько фенотипических признаков.
Гибкость и масштабируемость систем визуализации делают их пригодными для решения различных исследовательских задач и способствуют их все более широкому применению в фенотипировании растений.
Сегмент программного обеспечения для управления данными и интеграции будет стимулировать рынок фенотипирования растений
В зависимости от программного обеспечения, коммерческий сегмент, как ожидается, будет развиваться быстрыми темпами (10.7% CAGR) в течение анализируемого периода.
Рост сегмента объясняется увеличением числа эффективных систем организации и интеграции данных. Фенотипирование растений предполагает сбор различных типов данных, включая данные визуализации, данные датчиков, геномные данные, данные об окружающей среде и метаданные.
Программное обеспечение для управления данными предоставляет инструменты и функциональные возможности для организации и интеграции этих разнородных типов данных в единую базу данных. Эффективная организация и интеграция данных позволяют исследователям получать доступ и анализировать обширные наборы данных, что приводит к более целостному пониманию характеристик и свойств растений.
Эксперименты по фенотипированию растений генерируют большие объемы данных, требующие масштабируемых и безопасных решений для хранения. Программное обеспечение для управления данными облегчает хранение и поиск фенотипических данных, обеспечивая их целостность и доступность.
Возможности масштабируемого и безопасного хранения данных имеют решающее значение для управления и архивирования фенотипических данных для последующего использования, сотрудничества и воспроизведения экспериментов.
Фенотипические данные, собранные из разных источников или в ходе экспериментов, могут иметь вариации и несоответствия. Программное обеспечение для управления данными предоставляет функциональные возможности для проведения проверок контроля качества, очистки данных и процедур стандартизации. Эти возможности обеспечивают точность и надежность фенотипических данных, позволяя исследователям принимать обоснованные решения на основе высококачественных данных.
Программное обеспечение для управления данными, которое может интегрироваться с другими инструментами для фенотипирования, системами визуализации или аналитическими платформами, обеспечивает бесшовные рабочие процессы и возможности обмена данными.
Интеграция с программным обеспечением для анализа изображений, статистического анализа или геномного анализа позволяет эффективно передавать и анализировать данные, оптимизируя рабочий процесс фенотипирования и улучшая сотрудничество между исследователями.
Стартапы рынка фенотипирования растений используют различные маркетинговые стратегии, такие как запуск новых продуктов, географическая экспансия, слияние и поглощение, партнерство и сотрудничество, чтобы создать большую клиентскую базу. Например,
Выдающимися игроками на рынке фенотипирования растений являются LemnaTec GmbH, Qubit Systems Inc, Phenospex B.V., Keygene N.V., Rothamsted Research, CropDesign (компания BASF), Lemnatec Corp., Phenomix AG, PSI - Plant Phenotyping and Imaging Research Centre, Heinz Walz GmbH и др.
Следующие события:
| Атрибут | Детали |
|---|---|
| Темпы роста | CAGR 11.0% с 2023 по 2033 год |
| Рыночная стоимость в 2023 году | USD 175.9 млн |
| Рыночная стоимость в 2033 году | USD 497.4 млн |
| Базовый год для оценки | 2022 |
| Исторические данные | 2018 - 2022 |
| Прогнозный период | 2023 до 2033 |
| Количественные единицы | Выручка в млн. долл. и CAGR с 2023 по 2033 |
| Охват отчета | Прогноз выручки, рейтинг компаний, конкурентный ландшафт, факторы роста, тенденции и ценовой анализ |
| Охваченные сегменты | Оборудование, программное обеспечение, датчики |
| Регионы охвата | Северная Америка; Латинская Америка; Европа; Южная Азия; Восточная Азия; Океания; Ближний Восток и Африка |
| Ключевые страны, охваченные исследованием | Германия, Великобритания, Франция, Испания, Италия, остальная Европа, США, Канада, Бразилия, Мексика, Индия, Китай, Япония, Южная Корея, Сингапур, Таиланд, Индонезия, Австралия, Новая Зеландия, остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона |
| Ключевые профилированные компании | LemnaTec GmbH; Qubit Systems Inc; Phenospex B.V.; Keygene N.V.; Rothamsted Research; CropDesign (a BASF company); Lemnatec Corp.; Phenomix AG; PSI- Plant Phenotyping and Imaging Research Centre; Heinz Walz GmbH |
Согласно прогнозам, мировой спрос на услуги по фенотипированию растений будет расти на 11% в год до 2033 года.
К 2033 году мировой рынок фенотипирования растений может достичь 497.4 млн долларов США.
Ожидается, что Соединенные Штаты будут лидировать на рынке в целом, приобретая 87 миллионов долларов США к 2033 году.
Азиатско-Тихоокеанский рынок будет расти на 10.8% в год до 2033 года благодаря растущей индустриализации.
Сегмент коммерческого программного обеспечения будет расти на 10.7% в год до 2033 года.
Рост рынка фуникулеров и канатных дорог - тенденции и прогноз на 2025-2035 гг.
Рост рынка электроинструментов в Индии - тенденции и прогноз на 2025-2035 гг.
Рост рынка кранов - тенденции и прогноз на 2025-2035 гг.
Рост рынка промышленных роботов - тенденции и прогноз на период с 2025 по 2035 год
Рост рынка ультрафиолетовых (УФ) ламп - тенденции и прогноз на 2025-2035 гг.
Рост рынка систем умягчения воды - тенденции и прогноз на 2025-2035 гг.
Рынок фенотипирования растений
Спасибо!
Вы получите письмо от нашего менеджера по развитию бизнеса. Пожалуйста, не забудьте проверить папку SPAM/JUNK.
