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2019年全球卫星遥感行业现状、融资及卫星遥感行业发展趋势分析:即时化、网络化、个性化、多样化[图]

2020年05月07日 14:25:36字号:T|T

    一、现状

    遥感技术是从地面到空间各种对地球、天体观测的综合性技术系统的总称。可从遥感技术平台获取卫星数据、由遥感仪器以及信息接受、处理与分析。

    根据调查数据显示,2018年,全球卫星遥感服务业务收入为21亿美元,同比下降4.5%。2018年卫星遥感服务业务收入下滑,主要受美国NGA和NRO两机构交割商业遥感业务等因素影响。2019年,全球卫星遥感服务业务收入达到23亿美元左右。

2014-2019年全球卫星遥感服务行业收入趋势

数据来源:公开资料整理

    未来几年,基于云计算和大数据分析的遥感技术将会为市场创造更多增长机会,用于遥感的数字传感器等技术进步可以大范围的监测地球表面,并将数据发送到地面站。

2016-2022年全球遥感服务市场规模及预测

数据来源:公开资料整理

    遥感空间领域划分分为:卫星遥感、航空遥感、地面遥感。航空遥感主要包括无人机和飞机遥感。

    目前,全球遥感市场主要以商用、政府用、军用为主,民用市场基本处于空白区。

    从遥感卫星用户群体来看,截至2019年12月16日,商用卫星数量为403颗,占遥感卫星总数的48.0%;其次为政府用遥感卫星,数量为225颗,占26.8%;军用遥感卫星数量为154颗,占18.4%;民用遥感卫星数量较少,仅为23颗,占2.7%。

2019年全球存量遥感卫星占比

数据来源:公开资料整理

    2018年全球遥感卫星发射数量为164颗,2019年1月1日至2019年12月16日,全球遥感卫星发射数量为82颗。

2014-2019年全球遥感卫星发射数量

数据来源:公开资料整理

    截止到2019年12月16日,美国拥有的遥感卫星数量排名第一,数量为445颗,占比为53.0%,其次为中国,拥有遥感卫星159颗,占35.7%;第三为日本,数量为34,占比为21.4%。

2019.12.16各个国家遥感卫星存量数量

数据来源:公开资料整理

    在遥感卫星各用途方面,各类遥感卫星来看,在已知用途的遥感卫星(799颗)中,光学成像卫星为413颗,占遥感卫星总量的51.7%;其次为气象学,存量卫星数量为128颗,占比16.0%。

2019年全球存量遥感卫星用途占比

数据来源:公开资料整理

    全球存量遥感卫星所处轨道中,近地轨道遥感卫星占据绝大多数,为787颗,占遥感卫星总量的93.8%;地球静止轨道遥感卫星为42颗,占5.0%;椭圆轨道遥感卫星为10颗,占1.2%。

2019年全球存量遥感卫星所在轨道占比

数据来源:公开资料整理

    二、融资

    2019年,行业发生投融资事件6起,投融资金额为3.8亿元。遥感行业投资轮次也以早期投资为主。2012-2019年,中国遥感行业天使轮投资占比达到44.8%。

2014-2019年中国遥感投资事件

数据来源:公开资料整理

2014-2019年中国遥感投资金额趋势

数据来源:公开资料整理

2012-2019年中国遥感行业融资占比

数据来源:公开资料整理

    智研咨询发布的《2020-2026年中国卫星遥感行业市场前景规划及竞争策略建议报告》数据显示:近年来随着卫星遥感及空间信息服务行业需求的增长和鼓励政策的不断落地,国内遥感卫星的发射数量逐年增加,中国遥感市场持续快速增长。2018年,中国遥感服务市场规模为130.7亿元,同比增长19.1%,约占全球遥感服务市场规模的15.4%。2019年,中国遥感服务市场规模为155.0亿元左右。

2014-2019年中国遥感服务市场规模趋势

数据来源:公开资料整理

    三、遥感行业发展趋势

    1、数据获取更为即时化、网络化、个性化、多样化

    遥感卫星平台和载荷呈现出“三多”、“三高”、“三全”的发展趋势,“三多”指多平台、多传感器和多角度,“三高”指高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率,“三全”指全天候、全天时和全球观测。

    2、遥感大数据的处理逐渐走向智能化

    海量卫星数据高效获取、天地一体化的空间信息网络为人类提供了无处不在的多层次、多角度、多谱段、多维度、多时相的遥感观测及其辅助数据,在数据层面上已经体现了体量巨大(Volume)、种类繁多(Variety)、动态多变(Velocity)、冗余模糊(Veracity)和高价值(Value)的大数据特征。

    遥感大数据是针对传统遥感数据处理和信息提取方式的一种变革,它以多源遥感数据为主综合其他多源辅助数据,运用大数据思维与手段,聚焦于更高价值的信息和知识规律的发现。

    遥感大数据的处理逐渐走向智能化,以深度学习为代表的智能算法在计算机视觉领域已经取得了突破性进展,目前主要在目标检测和遥感覆盖分类方面研究较多。

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