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環境資料多不在可見光範圍：植生健康看近紅外反射，水質看特定波段吸收，污染物看光譜特徵，因此多光譜與高光譜為核心感測器；氣體感測用於空污來源追查。輻射校正是資料能否定量比較的前提，未經校正的光譜資料難以支撐長期趨勢分析。台灣本項以學研單位的設備為主。
多光譜與環境感測 的台灣廠商上游
涵蓋 多光譜、高光譜、環境、感測 等環節。
目前尚未建立台灣廠商名單。這代表目前公開資訊中，尚未形成可辨識的台灣廠商節點。
環境調查範圍大、地形不易到達，機型需求偏向長航程與定點重複性，同一航線須定期重飛，資料才可比較。資料平台須處理時間序列，將各期成果疊合以呈現變化。台灣本項尚未形成明確的產業供給，多為通用機型搭配客製化資料處理。
環境監測機種與資料平台 的台灣廠商中游
涵蓋 整機、平台、系統整合 等環節。
目前尚未建立台灣廠商名單。這代表目前公開資訊中，尚未形成可辨識的台灣廠商節點。
應用包括海岸廢棄物盤點、森林資源調查、河川污染源追查與野生動物族群計數。過去以人力徒步或直升機執行，成本限制了調查頻率；無人機的主要效益在於提高監測頻率，而長期趨勢正是環境資料最具價值的部分。台灣本項的主要執行者為政府機關與學研單位，例如環境部自辦海岸廢棄物 AI 巡檢、林業試驗所主導森林光達調查，民間市場規模仍小。
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