Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de imágenes hiperespectrales en la agricultura, por producto (cámara, fuente de luz artificial, procesador de imágenes, otros), por aplicaciones (estimación del rendimiento, monitorización de enfermedades de los cultivos, detección de impurezas, detección de estrés, mapeo de la vegetación, otros) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el período 2024-2032.

Dinámica del mercado

Factores que impulsan el mercado

Mayor preocupación mundial por la seguridad alimentaria

La inocuidad alimentaria es una de las principales preocupaciones mundiales en la actualidad. Las deficiencias en el control de la calidad de los cultivos son las responsables del aumento de los problemas de inocuidad alimentaria. La detección se suele realizar mediante pruebas aleatorias combinadas con análisis químicos, lo que inevitablemente prolonga el tiempo de detección y disminuye la precisión del resultado. Por lo tanto, los controles inadecuados de la calidad de los cultivos han incrementado significativamente los brotes de enfermedades transmitidas por los alimentos.

Imágenes hiperespectralesLa tecnología se utiliza para monitorear la salud de los cultivos y abordar los problemas de inseguridad alimentaria mundial, además de reducir los brotes de enfermedades transmitidas por los alimentos. Los cambios en la fisiología y la salud de los cultivos pueden alterar sus propiedades reflectantes. Además, la imagen hiperespectral permite detectar estos pequeños cambios, identificando condiciones como el estrés vegetal derivado de diversos factores, como enfermedades, deficiencias nutricionales y estrés hídrico. Por lo tanto, la imagen hiperespectral constituye una solución idónea para la inseguridad alimentaria mundial, y esta tecnología puede controlar los brotes de enfermedades transmitidas por los alimentos, impulsando así el crecimiento del mercado.

Aumento de los casos de pérdida de cosechas en la agricultura convencional.

La pérdida de cosechas se define como una disminución del rendimiento agrícola con respecto a lo esperado. Esta pérdida ocasiona numerosos problemas y, principalmente, interrumpe la cadena de suministro. Para los agricultores, no se alcanza el rendimiento previsto, y una pérdida de cosechas a gran escala afecta la economía nacional. La pérdida de cosechas se produce por diversas razones, como condiciones climáticas adversas, condiciones meteorológicas impredecibles, malas prácticas agrícolas, plagas y enfermedades.

Se prevé que el aumento de las grandes pérdidas de cosechas a nivel mundial impulse el uso de la imagen hiperespectral en el mercado agrícola. Gracias a esta técnica, la salud de los cultivos se puede mantener mediante el monitoreo constante y la detección de patógenos y plagas presentes en el suelo. Con la información disponible sobre la salud de las plantas, se pueden tomar las medidas adecuadas para mantenerla y mejorarla, reduciendo así las probabilidades de pérdida de cosechas e impulsando el crecimiento del mercado.

Restricción del mercado

Alto costo de los equipos

El costo del equipo influye significativamente en el crecimiento, desarrollo y adopción de cualquier tecnología. En la agricultura, las soluciones tecnológicas se utilizan principalmente para aumentar el rendimiento y reducir las probabilidades de pérdida de cosechas. La imagen hiperespectral es una tecnología que se emplea en una amplia gama de industrias. En la agricultura, su adopción aún es baja, y una de las razones de esta lenta adopción es el elevado costo del equipo.

Los equipos de imagen hiperespectral se dividen en segmentos de hardware y software. El hardware comprende cámaras, escáneres, sensores y procesadores de imagen. Dado que esta tecnología es relativamente nueva y ofrece una amplia gama de soluciones para la industria agrícola, el costo del hardware es elevado. Esto podría representar un obstáculo importante para su adopción, especialmente en países en desarrollo donde los agricultores carecen del capital necesario para invertir en estas tecnologías. Por lo tanto, el alto costo de los equipos de imagen hiperespectral podría limitar el crecimiento del mercado durante el período previsto.

Oportunidades de mercado

Mayor énfasis en la agricultura de precisión

El desarrollo de herramientas tecnológicamente avanzadas para la agricultura es fundamental para ayudar a los agricultores a tomar decisiones relacionadas con la salud de los cultivos y la gestión de recursos. Las soluciones de imágenes hiperespectrales han supuesto grandes avances en la agricultura de precisión, que requiere más que información RGB básica. Además, las imágenes hiperespectrales en la agricultura de precisión pueden ayudar a los agricultores a utilizar de forma eficiente recursos como herbicidas y pesticidas, y proporcionar información sobre la fase de crecimiento y la salud actual de los cultivos.

La agricultura de precisión es una ciencia que utiliza sensores y herramientas de análisis de alta tecnología para aumentar el rendimiento de los cultivos y facilitar la toma de decisiones en la gestión agrícola. Independientemente de la fuente de datos, el objetivo de la agricultura de precisión es siempre el mismo: ayudar a los agricultores a gestionar sus explotaciones de forma eficiente. Esta asistencia se presenta de diversas formas, pero el resultado suele reducir los recursos necesarios. Por lo tanto, se prevé un gran aumento de la agricultura de precisión con el desarrollo y la mayor adopción de soluciones de imagen hiperespectral en el sector agrícola, lo cual es fundamental para abordar las dificultades actuales de este sector.

Análisis segmentario

El mercado global de imágenes hiperespectrales en la agricultura está segmentado por producto y aplicación.

En función del producto, el mercado global se divide en:cámara,fuente de luz artificial, procesador de imágenes y otros.

El segmento de cámaras es responsable de la mayor cuota de mercado y se prevé que presente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 11,75 % durante el período de pronóstico.Las cámaras son el equipo principal necesario para obtener imágenes hiperespectrales en la industria agrícola. Una cámara de imágenes hiperespectrales desempeña un papel vital, ya que captura las características de las plantas para medir sus niveles de estrés. Principalmente, estas cámaras pueden escanear los rangos espectrales visible, ultravioleta e infrarrojo cercano. Miden las características microscópicas de las plantas, proporcionando una excelente calidad de imagen y baja distorsión. Además, existen dos tipos de cámaras de imágenes hiperespectrales: las de escaneo lineal y las de escaneo de área. La cámara de escaneo lineal integra un sensor lineal unidimensional. Ofrece la ventaja de una alta velocidad de fotogramas, superior a 40 000 líneas por segundo, lo que la hace idónea para la inspección en línea en la línea de producción. Combinada con inteligencia artificial (IA) para el reconocimiento de defectos o patrones, constituye una parte importante del sistema de inspección, ya que su alta velocidad de adquisición permite tareas de reconocimiento y clasificación de defectos basadas en IA.

Las fuentes de luz utilizadas en aplicaciones de imagen espectral se dividen generalmente en dos categorías: fuentes de iluminación y fuentes de excitación. La luz de banda ancha se utiliza como fuente de iluminación para la transmisión de imágenes por reflexión y transmisión, mientras que la luz de banda estrecha se utiliza como fuente de excitación. Por lo tanto, la iluminación es un componente clave de un sistema de imagen hiperespectral. A diferencia de la visión humana, el sistema visual se ve afectado por el nivel y la calidad de la luz. La luz generada por el equipo de iluminación ilumina el objeto que se está inspeccionando; por consiguiente, el rendimiento del sistema de iluminación influye considerablemente en la calidad de la imagen y desempeña un papel fundamental en la precisión y eficiencia generales del sistema.

Según su aplicación, el mercado global se segmenta en estimación de rendimiento, monitoreo de enfermedades de cultivos, detección de impurezas, detección de estrés, mapeo de vegetación y otros.

El segmento de detección de estrés posee la mayor cuota de mercado y se estima que presentará una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 11,09% durante el período de pronóstico.La capacidad de la imagen hiperespectral para ofrecer datos valiosos sobre el estado y la salud de los cultivos depende de la interacción y la relación entre la radiación electromagnética (REM) y las hojas. La REM puede ser absorbida, transmitida o reflejada. Si bien la estructura física interna y externa de la vegetación influye en este fenómeno, la principal influencia sobre la REM la ejercen diversos pigmentos fotosintéticos.

Además, la sequía es importante para predecir el rendimiento y el éxito final de los cultivos. La detección temprana de problemas relacionados con el agua en los cultivos permite a los agricultores identificar áreas específicas de riego, ahorrando agua, energía y tiempo. Esta detección temprana también les permite regar los cultivos antes de que el estrés hídrico provoque pérdidas de rendimiento. Un mayor nivel de estrés hídrico se manifiesta finalmente como un cambio en el pigmento fotosintético. Cuando la reflectancia de la longitud de onda roja aumenta hasta igualar la de la verde, estos cambios pueden causar los síntomas comunes de la clorosis, resultando en un color amarillo típico. Mucho antes de que el ojo humano perciba algún cambio, la imagen hiperespectral puede detectarlos con mucha antelación.

La contaminación del suelo es uno de los problemas más graves que provocan la pérdida de cosechas. La presencia de impurezas en el suelo dificulta la nutrición de las plantas y disminuye la calidad de la cosecha. Las imágenes satelitales hiperespectrales ofrecen herramientas potencialmente poderosas para la detección y el mapeo de la contaminación del suelo. Generalmente, la cantidad de contaminantes en el suelo es pequeña, por lo que su contribución al espectro de reflectancia total es insignificante. La tecnología de separación espectral se utiliza para detectar estas pequeñas impurezas. La baja resolución espacial de los generadores de imágenes hiperespectrales puede provocar la captura simultánea de múltiples espectros diferentes, lo que genera errores en su separación. Si hay muchas muestras espectrales, es posible que se separen diferentes espectros incluso dentro del mismo campo de visión.

Análisis regional

América del Norte domina el mercado global.

Según la región, el mercado mundial de imágenes hiperespectrales en la agricultura se divide en América del Norte, América del Sur, Europa, Reino Unido, China, Asia-Pacífico y Oriente Medio y África.

América del Norte es el principal actor en el mercado mundial de imágenes hiperespectrales para la agricultura y se prevé que presente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 12,96 % durante el período de pronóstico.América del Norte es una de las regiones líderes en el crecimiento y desarrollo de la imagen hiperespectral en la industria agrícola. El alto crecimiento de esta tecnología en América del Norte se atribuye a su elevado desarrollo tecnológico y al potencial de incorporar equipos de alta inversión en el sector. La imagen hiperespectral puede aumentar la productividad agrícola en América del Norte gracias a su monitoreo constante de la salud de las plantas.

Además, la capacidad de detección de rendimiento mediante imágenes hiperespectrales en la agricultura permitirá realizar pronósticos de producción. De esta manera, se podrá optimizar el cultivo para satisfacer la demanda de alimentos tanto para el autoconsumo en la región como para la exportación a nivel mundial. Asimismo, en Norteamérica operan importantes proveedores de equipos de imágenes hiperespectrales, como Surface Optics Corporation, Corning Incorporated y Headwall Photonics, Inc., impulsando así el crecimiento del mercado regional.

Se prevé que China presente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 11,29% durante el período de pronóstico.China es uno de los países más grandes del mundo y el más poblado. Debido a su alta población, la demanda de alimentos también es elevada. Al ser un país en desarrollo con una grave escasez de tierras cultivables, la agricultura china siempre ha requerido mucha mano de obra. No obstante, a lo largo de la historia se han desarrollado y empleado numerosos métodos para aumentar la producción y la eficiencia agrícola. El avance tecnológico del país es considerable, lo que se espera que desempeñe un papel fundamental en la mejor adopción de la imagen hiperespectral en la agricultura china.

En la última década, la actividad agrícola en Sudamérica ha crecido y se ha consolidado como un importante exportador de productos agrícolas. Entre los principales productos agrícolas de la región se encuentran el café, el azúcar, la soja, la mandioca, el arroz, el maíz, el algodón, las legumbres y el trigo. Además, el desarrollo agrícola en la región está impulsando el mercado de la agricultura de precisión y la adopción de nuevas tecnologías. Debido al aumento en la adopción de la agricultura de precisión en el país, se prevé que la imagen hiperespectral en el sector agrícola experimente un crecimiento significativo durante el período de pronóstico.

Europa, al igual que otros continentes, ha estado impulsando sus capacidades tecnológicas desde 2010. Gracias a estos avances, la región experimenta un crecimiento constante, especialmente en países como Alemania y Francia. Además, Europa es una de las regiones del mundo que otorga gran importancia a la seguridad alimentaria. La imagen hiperespectral en la agricultura puede aumentar el rendimiento agrícola y reducir las probabilidades de pérdida de cosechas. Esto impulsa el crecimiento de la imagen hiperespectral en el mercado agrícola de la región.

En Oriente Medio y África, la mayoría de la población reside en zonas rurales y depende de la agricultura para su sustento. Dado que la mayor parte de la población de la región depende de la agricultura, el potencial de la imagen hiperespectral en el mercado agrícola es considerable. La región se enfrenta a una alta demanda de alimentos y a la disminución de la disponibilidad de agua y otros recursos naturales. La imagen hiperespectral contribuye a aumentar el rendimiento agrícola y se prevé su adopción en Oriente Medio y África.

Los países de Asia-Pacífico están invirtiendo en la digitalización de sus industrias agrícolas para impulsar la productividad y la eficiencia del sector, gracias al rápido desarrollo tecnológico de la región. India es el segundo país más poblado del mundo, y el 40 % de su población trabaja en la agricultura. Además, el sector agrícola de la región contribuye significativamente al PIB regional, registrando un crecimiento extraordinario entre 2008 y 2019. Por lo tanto, Asia-Pacífico tiene un enorme potencial para la aplicación de la imagen hiperespectral en la agricultura.