1. 主要原材料供应商及价格分析
高光谱相机原材料主要供应商包括以下公司： 科星科技, Lumentum 控股公司, 博通公司, LG 伊诺特, 舜宇光学科技 和 奥美视讯.
表 主要原材料供应商分析
原料 | 供应商 | 联系信息 |
电子元件 | 科星科技 | 网址：costartechnologies.com 电话：469-635-6800 地址：101 Wrangler Drive, Ste 201, Coppell, TX 75019 |
奥美视讯 | 网址：www.ovt.com 电话：+1 408 567 3000 地址：美国加利福尼亚州圣克拉拉市伯顿大道 4275 号 95054 | |
光学芯片 | Lumentum 控股公司 | 网址：www.lumentum.com 电话：408 546 5483 地址：1001 Ridder Park Drive，San Jose，CA 95131，美国 |
博通公司 | 网址：www.broadcom.com 电话：650-427-6000 地址：3421 Hillview Ave，帕洛阿尔托，加利福尼亚州，94304，美国 | |
相机模块 | LG 伊诺特 | 网址：www.lginnotek.com 电话：+82-2-3777-1114 地址：韩国首尔特别市江西区麻谷中央10路30号E1/E3栋 |
舜宇光学科技 | 网址：www.sunnyoptical.com 电话：0086-574-62538080 地址：浙江省余姚市顺科路27-29号 |
生产相机镜头的成本受多种因素影响，包括设计的复杂性、所用材料和制造工艺。生产相机镜头的成本因镜头类型和制造商而异。具有先进功能和材料的高端镜头的生产成本可能高达数千美元，而入门级镜头的成本则高达数百美元。镜头材料的成本分析是确定生产相机镜头总成本的重要因素。镜头材料的成本可能因所生产镜头的类型和所用材料的质量而有很大差异。例如，高端镜头可能使用萤石或 ED 玻璃等特殊材料，这会显著增加生产成本。带有嵌入式摄像头的设备含有硅和塑料等原材料，以及金和锂等稀土矿物。技术的进步使得更高效、更低成本地生产镜头成为可能。例如，一些制造商正在使用 3D 打印来生产镜头元件，这可以降低制造所需的成本和时间。
2. 高光谱相机主要经销商分析
高光谱相机的主要分销商包括 渠道系统公司 (CSI), 科技影像服务, 量子设计欧洲, 干细胞成像, 柯尼卡美能达 和 数据视觉.
其服务范围覆盖北美、欧洲和亚洲。通过这些分销网络，高光谱相机制造商能够有效地将其产品推向全球市场，用于工业、农业、医疗和环境监测等多种下游应用。
表下游分销商
下游分销商 | 联系信息 |
渠道系统公司 (CSI) | 网址：channelsystems.ca 电话：204.753.5190 地址：加拿大马尼拉大都会 Pinawa 市阿伯丁大道 24 号 WB Lewis 商务中心 2 号室 R0E 1L0 |
科技影像服务 | 网址：techimaging.com 电话：978-740-0063 地址：美国马萨诸塞州索格斯林肯大道 428 号 01906 |
量子设计欧洲 | 网址：qd-europe.com 电话：+49 6157 80710-0 地址：Breitwieserweg 9, 64319 Pfungstadt, 德国 |
干细胞成像 | 网址：www.stemmer-imaging.com 电话：+49 89 80902-0 地址：Gutenbergstr. 9-13, 82178 Puchheim, 德国 |
柯尼卡美能达 | 网址：www.konicaminolta.com 电话：+81-3-6250-2111 地址：JP TOWER, 2-7-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo 100-7015, Japan |
数据视觉 | 网址： www.datvision.co.kr 地址：韩国首尔市衿川区数码路9街99星谷402室 |
3. 高光谱相机主要下游买家分析
高光谱相机的主要客户包括 嘉吉, 腺苷二磷酸, 克利夫兰诊所, 梅奥诊所, 岛津制作所, 瑞士通用公证行, 欧陆科技 和 霍尼韦尔国际.
表下游买家
下游买家 | 联系信息 |
嘉吉 | 网址：www.cargill.com 电话：800-227-4455 地址：PO Box 9300，明尼苏达州明尼阿波利斯，55440-9300，美国 |
腺苷二磷酸 | 网址：www.adm.com 电话：+1 312-634-8100 地址：美国伊利诺伊州芝加哥市 77 W Wacker Dr #4600 |
克利夫兰诊所 | 网址：my.clevelandclinic.org 电话：216.444.2200 地址：美国俄亥俄州克利夫兰市 Euclid 大街 9500 号 |
梅奥诊所 | 网址：www.mayoclinic.org 电话：480-301-8000 地址：13400 E. Shea Blvd.，斯科茨代尔，亚利桑那州 85259，美国 |
岛津制作所 | 网址：www.shimadzu.com 电话：+81-75-823-1111 地址：日本京都府中京区西京桑原町 1 号，邮编 604-8511 |
霍尼韦尔国际 | 网址：www.honeywell.com 电话:(877)841-2840 地址：855 S Mint St, Charlotte, NC 28202, 美国 |
瑞士通用公证行 | 网址：www.sgs.com 电话：+41 22 739 91 11 地址：瑞士日内瓦 1 Place des Alpes, PO Box 2152, 1211 |
欧陆科技 | 网址：www.eurofins.com 电话：+352 26 18 53 20 地址：Val Fleuri 23, 1526, 卢森堡 |
4. 高光谱相机市场驱动因素
高光谱相机的优势
高光谱成像可提供增强的每像素信息，在区分颜色相似的物体或材料时尤其有用。高光谱成像可用于各种应用，包括质量控制（木材、纺织品、纸张、建筑材料、药品）、过程控制（薄膜、水分含量、颜色）、分类（食品、可回收材料、矿物）、遥感（海洋颜色、环境监测、农业）和其他各种应用。随着紧凑、经济高效且功能强大的高光谱成像系统的进步，该技术可用于各种环境和平台，从显微镜到飞机。
高光谱相机是一种先进的成像设备，旨在扫描各种波长，包括可见光、紫外线和近红外光谱。它们非常耐用且具有成本效益，同时提供出色的精度、最小的失真、低杂散光和卓越的图像质量。高光谱相机可以获得目标的连续光谱信息和空间信息，这使得它们在识别和分类目标方面表现出色。高光谱相机可用于环境监测、农业、医学等各种应用。它可以检测和分析目标的化学成分、物理特性和空间分布，从而为各种应用提供有用的信息。高光谱相机通常具有高灵敏度和准确性，这使它们能够检测和分析目标的微弱光谱特征和细微变化。高光谱相机可以实时获取和处理数据，并可以远程传输数据，使数据采集和处理更加方便和快捷。
“政府和私营企业提供更多投资支持”
政府为高光谱成像相关的研发活动提供资金支持。学术机构、研究组织和从事开发创新高光谱成像技术的公司可以获得资助计划和补助金。此外，政府与私营公司建立合作伙伴关系，以支持这些系统的开发和部署。这些合作伙伴关系包括联合资助、资源和专业知识共享以及研发项目合作。
加拿大高光谱成像卫星公司 Wyvern 已从加拿大可持续发展技术公司 (SDTC) 获得 1500 万加元投资。该投资与一个为期 3 年的项目有关，该项目包括 BASF Digital Farming GmbH 旗下品牌 xarvio® Digital Farming Solutions 的支持。Wyvern 是一家提供价格合理且易于获取的高分辨率高光谱图像的空间数据公司，该公司获得了由 Uncork Capital 领投的 1500 万加元额外资金，主要投资者包括 MaC Venture Capital 和 Y Combinator。有了新资本，Wyvern 的首批三颗卫星将获得全额资助，为有意购买有限剩余容量的客户提供确定性。Metaspectral 是一家利用深度学习和高光谱图像推进计算机视觉的软件公司，已从 SOMA Capital、Acequia Capital、加拿大政府以及 Jude Gomila 和 Alan Rutledge 等多位知名天使投资者那里完成了 1500 万加元的种子轮融资。
5. 高光谱相机市场挑战
“便携性不够”
传统的基于分离式光谱仪和相机的高光谱成像系统体积庞大、笨重，难以频繁移动或放入狭小空间。同时，由于其数据处理的复杂性和实时性要求，高光谱相机的实时性和便携性也受到一定的限制。现有的高光谱相机每次只能扫描一行，这主要是由于其设计和机械运动部件限制了帧速率。这一限制使该技术不适合时间紧迫的应用，需要进一步研究。现有的商用温室表型分析系统也往往体积过大。此外，常用于高光谱反射成像的大功率卤素灯会产生大量热量，不适合近距离照亮嫩植物。最近，一体式小型高光谱相机已推向市场，使开发紧凑型成像系统成为可能。
“高光谱传感器制造缺乏通用标准”
高光谱成像系统是一项重大投资，大多数用户将使用所选仪器多年，并根据仪器数据进行大量科学工作。尽管在光谱学或高光谱数据处理方面拥有很高的专业知识，但许多用户对高光谱仪器硬件的了解仍然有限。再加上缺乏用于测量和记录这些仪器的通用行业标准，这通常会导致需求规范在许多比实际参数更重要的细微技术参数方面无法正确区分不同的仪器。因此，在许多情况下，价格成为主要的区分因素。从用户的角度来看，这可能并不总是最好的决定。这种决定的后果通常只有在使用仪器相当长一段时间后才会显现出来，并且随后不可能改变决定。
“训练所需的标记数据不足，且生成的数据量太大”
在数据采集过程中，连续光谱带的冗余导致空间和光谱信息重复，阻碍了对空间光谱特征的最佳和判别性检索。收集的高光谱数据集包含由于采集错误而无法使用的噪声带，导致光谱特征信息丢失。由于分辨率低，每个像素都覆盖地球表面的广阔空间区域，从而给所采用的分类算法带来不一致和不确定性。机载光谱仪覆盖的区域要小得多，因此只能收集有限数量的高光谱数据。这导致分类模型的训练样本数量受到限制。HSI 通常包含与单个场景相对应的类，可用分类模型的学习过程需要标记数据。然而，标记每个像素需要人类的技能，这是艰巨而耗时的。此外，目前缺乏开源成像光谱软件工具和包。高光谱传感器产生的大量数据变得难以存储、传输、处理和理解。平均高光谱图像的尺寸比同一土地面积的传统 RGB 相机图像大约大 100 倍，需要专门的方法才能有效地处理它。
