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세계의 농업용 리모트 센싱 기술 시장 : 예측 - 컴포넌트별, 전개별, 센싱 모달리티별, 기술별, 용도별, 지역별 분석(-2032년)Remote Sensing Technology For Agriculture Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Hardware, Software and Services), Deployment, Sensing Modality, Technology, Applications, and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 농업용 리모트 센싱 기술 시장은 2025년에 36억 달러로 추정되고, 예측 기간 동안 CAGR 12.9%로 성장할 전망이며, 2032년에는 84억 달러에 이를 전망입니다.
농업용 리모트 센싱 기술은 위성 이미지, 항공 사진 및 센서 기반 시스템을 사용하여 직접 물리적으로 접촉하지 않고 작물, 토양 및 환경 상황에 대한 데이터를 수집하는 것입니다. 멀티스펙트럼, 하이퍼스펙트럼, 열 이미징을 채용하여 식물의 건강 상태, 수분 수준, 영양 상태, 해충의 발생을 감시합니다. 이 기술을 통해 농부 및 조사원은 원격지에서 농지를 평가하고 정확하고 적시에 공간적으로 상세한 정보를 제공하여 효과적인 작물 관리 및 자원 최적화를 도모할 수 있습니다.
미국 농무부(USDA)의 보고에 따르면, 리모트 센싱 기술에 크게 의존하는 정밀농업은 미국의 60% 이상에서 채택되고 있습니다.
정밀농업 채용 증가
효율적인 농장 관리 및 작물 수율 최적화에 대한 요구 증가는 정밀농업에서 리모트 센싱의 통합에 박차를 가하고 있습니다. 토양의 상태, 작물의 건강 상태, 관개의 필요성 등을 정확하게 모니터링할 수 있게 함으로써, 농가는 생산성을 높이기 위한 데이터 주도 의사 결정을 할 수 있게 됩니다. 고급 감지 기술은 낭비를 줄이고 자원 배분을 개선하며 지속가능성을 높입니다. 정부와 농업 단체는 스마트 농업 실천을 추진하고 보급에 더욱 박차를 가하고 있습니다. 그 결과, 정밀 농업에서 이 기술의 역할은 세계의 현대 농업 시스템에 필수적이 되고 있습니다.
높은 도입 및 유지 비용
그 장점에도 불구하고 리모트 센싱 장비, 무인 항공기, 위성 계약 및 고급 이미지 처리 도구에 대한 고액의 초기 투자는 많은 농부들에게 어려움이 되고 있습니다. 특히 중소규모 농장에서는 예산 제약으로 인해 기술 도입이 제한됩니다. 지속적인 유지 보수, 교정 및 소프트웨어 업데이트가 운영 비용을 늘립니다. 또한 데이터를 해석하기 위해 훈련받은 인력이 필요하기 때문에 비용이 많이 듭니다. 이러한 비용 장벽은 특히 개발 도상 지역에서의 보급을 방해하고 농업 분야에서의 리모트 센싱 통합의 속도를 늦추고 있습니다.
AI 및 IoT와의 통합
리모트 센싱을 인공지능 및 IoT 장비와 결합하면 농업에 큰 기회가 생깁니다. AI 알고리즘은 센서와 위성 이미지에서 엄청난 데이터 세트를 분석하여 수확량 추정, 해충 검출 및 질병 예방을 위한 예측 분석을 가능하게 합니다. IoT 연결은 현장 장치에서 농부 대시보드로 실시간 데이터 전송을 보장합니다. 이 시너지 효과는 의사 결정의 정확성을 향상시키고 관개 및 시비와 같은 프로세스를 자동화합니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 통합 솔루션은 리모트 센싱을 더욱 지능적으로, 효율적으로 그리고 다양한 농업 규모에 걸쳐 쉽게 사용할 수 있도록 약속합니다.
데이터 프라이버시 및 사이버 보안 위험
리모트 센싱 시스템은 디지털이기 때문에 사이버 위협과 민감한 농업 데이터에 대한 무단 액세스에 취약합니다. 농장 관리 플랫폼 및 위성 기반 시스템을 노리는 해커는 업무 방해, 데이터 조작 및 금전적 손실을 유발할 수 있습니다. 데이터 침해는 농민의 독자적인 작물에 대한 인식과 경영 전략을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 농촌 지역의 사이버 보안 대책이 취약하다면 위험은 더욱 커집니다. 이러한 위협에 대처하기 위해서는 견고한 암호화, 안전한 네트워크, 농업용 리모트 센싱 기술에 대한 신뢰를 유지하기 위해 농부의 의식이 필요합니다.
COVID-19의 대유행으로 농업에서의 리모트 센싱 도입이 가속화되었습니다. 농가는 농작물의 모니터링과 피해 상황을 파악하기 위해 위성과 드론의 이미지를 이용하게 되었습니다. 그러나 하드웨어 공급망이 끊어졌기 때문에 일부 도입이 지연되었습니다. 숙련된 기술자에 대한 접근이 제한되어 있던 것도 기술 보급의 방해가 되었습니다. 플러스 측면에서 이번 위기는 비접촉식 데이터 주도형 농업 솔루션의 가치를 부각시켰습니다. 이러한 변화는 영구적인 영향을 미칠 것으로 예상되며, 리모트 센싱은 팬데믹 후 농업 전략의 핵심 요소가 됩니다.
예측 기간 동안 하드웨어 부문이 최대가 될 것으로 예상
하드웨어 분야는 농업 모니터링에서 위성 수신기, 다중 스펙트럼 카메라 및 무인 항공기 기반 센서의 보급에 힘입어 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이러한 물리적 구성 요소는 리모트 센싱 시스템의 기반을 형성하여 광대한 농지에서 데이터 수집을 가능하게 합니다. 첨단 센서 기술에 대한 투자 확대와 드론의 저가격화가 수요를 더욱 끌어올리고 있습니다. 또한 고해상도 이미징 하드웨어를 통합함으로써 정밀도가 향상되어 정밀 농업 및 농장 분석 용도에 필수적인 하드웨어가 되고 있습니다.
예측 기간 동안 위성 기반 시스템 분야의 CAGR이 가장 높은 전망
예측 기간 동안 고해상도 이미징, 멀티스펙트럼 분석, 빈번한 재방문 기능의 발전으로 인해 위성 기반 시스템 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 위성 플랫폼은 광역을 커버할 수 있으므로 광대한 농업지역 모니터링에 이상적입니다. 합리적인 가격으로 위성 데이터 서비스를 이용할 수 있게 됨으로써 민간 및 정부 농업기관 모두 채용이 증가하고 있습니다. 또한 우주 기관과 농업 기술 기업 간의 파트너십은 혁신을 촉진하고 위성 기반 농업 모니터링의 정확성과 빈도를 높이고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 대규모 농업 활동, 스마트 농업을 위한 정부의 이니셔티브, 인구 증가로 인한 식량 수요 증가 등의 요인입니다. 인도, 중국, 일본 등의 국가들은 위성 기반 농업 모니터링 시스템에 많은 투자를 하고 있습니다. 농촌 지역의 인터넷 연결이 확대됨에 따라 리모트 센싱 플랫폼에 대한 액세스가 향상되었습니다. 게다가 대규모 농장 및 농업 사업에 의한 정밀 농업 툴의 채용이 증가하고 있어, 지역 전체에서 리모트 센싱 기술의 통합이 가속화되고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이는 강력한 기술 인프라, 정밀 농업의 조기 도입, 대규모 연구개발 투자 때문입니다. 주요 농업 기술 기업의 존재 및 위성 서비스 제공 업체와의 제휴가 이 지역의 기술 혁신에 박차를 가하고 있습니다. 미국과 캐나다 농부들은 드론, AI 분석, IoT 장치를 리모트 센싱 시스템에 빠르게 통합하고 있습니다. 환경 의식이 증가함에 따라 지원 정책은 북미 농업 부문 시장 확대를 더욱 강화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Remote Sensing Technology For Agriculture Market is accounted for $3.6 billion in 2025 and is expected to reach $8.4 billion by 2032 growing at a CAGR of 12.9% during the forecast period. Remote sensing technology for agriculture is the use of satellite imagery, aerial photography, and sensor-based systems to collect data about crops, soil, and environmental conditions without direct physical contact. It employs multispectral, hyperspectral, and thermal imaging to monitor plant health, moisture levels, nutrient status, and pest infestations. This technology enables farmers and researchers to assess agricultural fields remotely, providing accurate, timely, and spatially detailed information for effective crop management and resource optimization.
According to a report by the United States Department of Agriculture (USDA), precision agriculture, which heavily relies on remote sensing technologies, has been adopted by over 60% of U.S.
Increasing adoption of precision agriculture
The rising need for efficient farm management and optimized crop yields is fueling the integration of remote sensing in precision agriculture. By enabling accurate monitoring of soil conditions, crop health, and irrigation needs, farmers can make data-driven decisions to boost productivity. Advanced sensing methods reduce wastage, improve resource allocation, and enhance sustainability. Governments and agricultural organizations are promoting smart farming practices, further spurring adoption. Consequently, the technology's role in precision farming is becoming indispensable for modern agricultural systems worldwide.
High implementation and maintenance costs
Despite its advantages, the high initial investment in remote sensing equipment, drones, satellite subscriptions, and advanced imaging tools poses a challenge for many farmers. Small and medium-sized farms, in particular, face budgetary constraints that limit technology adoption. Ongoing maintenance, calibration, and software updates add to operational costs. Additionally, the need for trained personnel to interpret data increases expenses. These cost barriers hinder widespread deployment, especially in developing regions, slowing the pace of remote sensing integration in the agricultural sector.
Integration with AI and IoT
Combining remote sensing with artificial intelligence and IoT devices presents significant opportunities for agriculture. AI algorithms can analyze vast datasets from sensors and satellite imagery, enabling predictive analytics for yield estimation, pest detection, and disease prevention. IoT connectivity ensures real-time data transmission from field devices to farmers' dashboards. This synergy enhances decision-making accuracy and automates processes such as irrigation and fertilization. As technology advances, these integrated solutions promise to make remote sensing more intelligent, efficient, and accessible across diverse farming scales.
Data privacy and cybersecurity risks
The digital nature of remote sensing systems makes them vulnerable to cyber threats and unauthorized access to sensitive agricultural data. Hackers targeting farm management platforms or satellite-based systems can disrupt operations, manipulate data, or cause financial losses. Data breaches could compromise farmers' proprietary crop insights and operational strategies. Weak cybersecurity measures in rural deployments exacerbate the risk. Addressing these threats requires robust encryption, secure networks, and farmer awareness to maintain trust in remote sensing technologies for agricultural use.
The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of remote sensing in agriculture due to restrictions on physical field inspections. Farmers increasingly relied on satellite and drone imagery for monitoring crops and assessing damage. However, disruptions in hardware supply chains delayed some installations. Limited access to skilled technicians also hindered technology deployment. On the positive side, the crisis highlighted the value of contactless, data-driven farming solutions. This shift is expected to have a lasting impact, with remote sensing becoming a core element of post-pandemic agricultural strategies.
The hardware segment is expected to be the largest during the forecast period
The hardware segment is expected to account for the largest market share during the forecast period period, propelled by the widespread use of satellite receivers, multispectral cameras, and drone-based sensors in agricultural monitoring. These physical components form the foundation of remote sensing systems, enabling data collection across vast farmlands. Growing investments in advanced sensor technology and increasing affordability of drones have further boosted demand. Additionally, the integration of high-resolution imaging hardware enhances accuracy, making hardware indispensable for precision agriculture and field analysis applications.
The satellite-based systems segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the satellite-based systems segment is predicted to witness the highest growth rate, influenced by advancements in high-resolution imaging, multispectral analysis, and frequent revisit capabilities. Satellite platforms enable wide-area coverage, making them ideal for monitoring large agricultural regions. The growing availability of affordable satellite data services is increasing adoption among both commercial and government agricultural bodies. Furthermore, partnerships between space agencies and agri-tech firms are fostering innovation, enhancing the precision and frequency of satellite-based agricultural monitoring.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, fueled by extensive agricultural activity, government initiatives for smart farming, and rising food demand due to population growth. Countries such as India, China, and Japan are investing heavily in satellite-based agricultural monitoring systems. Expanding rural internet connectivity is improving access to remote sensing platforms. Additionally, increasing adoption of precision agriculture tools by large-scale farms and agri-businesses is accelerating the integration of remote sensing technologies across the region.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by strong technological infrastructure, early adoption of precision farming, and significant R&D investments. The presence of leading agri-tech companies and collaborations with satellite service providers are fueling innovation in the region. Farmers in the U.S. and Canada are rapidly integrating drones, AI analytics, and IoT devices with remote sensing systems. Supportive policies, coupled with growing environmental awareness, are further boosting market expansion in North America's agricultural sector.
Key players in the market
Some of the key players in Remote Sensing Technology For Agriculture Market include John Deere (Deere & Company), Bayer CropScience (Climate Corporation/FieldView), Corteva Granular, IBM's The Weather Company, Indigo Agriculture, AGCO Corporation, Ag Leader Technology, Trimble Inc., Agribotix, ClearAg Operations, Conservis Corporation, FlyPix AI, EOS Data Analytics, AgroScout, and Yara International ASA.
In May 2025, John Deere acquires Sentera, integrating advanced aerial field scouting imagery and analytics to the John Deere Operations Center(TM). This enhances capabilities for plant-level health assessments, stress detection, and weed mapping to drive data-based crop decisions.
In May 2025, Ceres AI integrated its advanced data analytics into Bayer's Climate FieldView platform, creating a unified data ecosystem. The collaboration delivers actionable risk intelligence to farmers, insurers, and capital stakeholders, enhancing underwriting accuracy, enabling hybrid parametric insurance models, and empowering better farm investment decisions through AI-powered field insights.
In May 2025, AGCO Corporation integrated advanced remote sensing into its FendtONE platform, enabling real-time crop and soil monitoring through satellite and drone data. The update improves variable-rate technology for seed and fertilizer application, enhancing yield optimization and resource efficiency.