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飛燕航空遙感技術(shù)有限公司
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航空攝影（aerial photography），又稱航拍，是指在飛機或其他航空飛行器上利用航空攝影機攝取地面景物像片的技術(shù)，由此獲得的與地面地物亮度一致的正像，稱為航空像片。
（航空攝影案例：廈門鼓浪嶼框幅式航空攝影）
隨著技術(shù)的發(fā)展，航空像片質(zhì)量有了很大的提高，從膠片到數(shù)碼，用途日益廣泛。它不僅大量用于地圖測繪方面，而且在國民經(jīng)濟建設、軍事和科學研究等許多領(lǐng)域中得到廣泛應用。
飛燕遙感配備兩臺國際上最先進的RIEGL VQ-1560i 機載激光雷達測量系統(tǒng)，自有多臺ULTRACAM系列框幅式數(shù)碼航攝儀：大幅面數(shù)碼航攝儀-UCX, 大幅面廣角數(shù)字航攝儀-UCXp WA, 超大幅面數(shù)碼航攝儀-UCE、4.5億像素UCE M3； PAN-U5傾斜航攝儀，配備POS AV510慣性導航系統(tǒng)以及無人機航攝設備。
飛燕遙感具有超強的軍民航協(xié)調(diào)能力，與珠海中航通用航空、廣東省通用航空、亞捷通用航空等通航公司均有良好的合作關(guān)系。具備不同分辨率、不同用途的航空影像高效獲取及先進的后期處理能力。
迄今為止飛燕遙感累計完成測繪航空攝影100多萬平方公里，服務于國土資源、城市規(guī)劃、基礎測繪、三維數(shù)字城市建設、地理國情普查、交通、電力、水利等眾多領(lǐng)域，成果多次獲省部級優(yōu)秀測繪工程獎。
主營業(yè)務包括
01、大幅面框幅式數(shù)字航空攝影
可獲取多種分辨率影像，圖示不同分辨率框幅式航攝影像：
02、ADS系列推掃式數(shù)字航空攝影
獲取掃描行數(shù)字影像，并通過探測器集成搭載平臺沿航向運動獲取一組相鄰行影像，并由此構(gòu)成一個更大連續(xù)影像的攝影過程。
（黃河北干流河段地形圖ADS100航空攝影案例）
03、激光雷達（LIDAR）航空攝影
航空激光雷達數(shù)據(jù)不僅可以用于傳統(tǒng)的攝影測量目的，也能夠用于林業(yè)、農(nóng)業(yè)、數(shù)字水利、城市三維建模、電力等。
使用激光雷達測繪系統(tǒng)需要得到一定的激光器的位置坐標信息，可以利用GPS技術(shù)來獲得，進而計算出每一個激光點的大地坐標，眾多的激光點匯聚成激光點云，從而構(gòu)成點云的圖像。
激光點云數(shù)據(jù)的密度比較高，精度非常大，這些數(shù)據(jù)能夠直接體檢激光點位的三維坐標特點，有效地建立數(shù)字化高程模型。而激光點云數(shù)據(jù)本身也是激光雷達測繪技術(shù)的最重要的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
例如，用于森林機載激光雷達測量系統(tǒng)能同時獲取樹冠底部的地形信息以及樹高信息，可以分析植被并加以分類，計算樹高、樹種及木材量，可以動態(tài)監(jiān)測植物的生長情況以及提取林區(qū)的真實DEM；在水利部門用于進行洪水分析、生態(tài)評估、航運調(diào)度、水域治理等應用。
（激光雷達航空攝影案例）
04、傾斜攝影
傾斜攝影是獲取地物多角度影像，可生成地面真實紋理的全三維場景模型，模型真實、細致，精度高，衍生產(chǎn)品多。傾斜攝影顛覆了以往正射影像只能從垂直角度拍攝的局限，可廣泛用于工程測量、建筑規(guī)劃、智慧城市、旅游展示、交通安保等方面，是現(xiàn)代地理信息產(chǎn)品最優(yōu)質(zhì)的基礎數(shù)據(jù)之一。
（傾斜攝影案例：從一個垂直、四個傾斜等五個不同的角度采集的衢州學院傾斜攝影影像）
05、無人機數(shù)碼航攝
無人機航測彌補了傳統(tǒng)航空攝影測量的不足，擁有生產(chǎn)周期短，精細準確，高效快速航測反應能力，監(jiān)控區(qū)域受限制小，適用范圍廣等特點，在土地監(jiān)測，數(shù)字城市建設和測繪航空攝影數(shù)據(jù)獲取等方面顯示了無人機航空攝影測量獨特的優(yōu)勢，而且具有著廣闊的前景。
（圖示：瑞安10cm無人機航空攝影測量影像）
06、多光譜、高光譜遙感和紅外熱成像
應用：農(nóng)業(yè)、林業(yè)、排污口排查、土地利用變化監(jiān)測等
大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)越多樣，分析得出的結(jié)果越準確。
相比于傳統(tǒng)的只有紅、綠、藍三波段的相機，高光譜相機具有幾十上百個不可見波段。除了紅、綠、藍外，還覆蓋對植被、水體、溫度敏感的紅外波段，可用于植被覆蓋提取、森林野火監(jiān)測、黑臭水體識別、土地利用變化監(jiān)測等。
例如，植被在近紅外波段反射率高，而在紅光波段反射率低，利用簡單的歸一化植被指數(shù)即可以非常高的準確率提取出植被（包括森林、草地、農(nóng)作物等）的覆蓋范圍。
相比于目前在計算機視覺領(lǐng)域用于圖像分類的深度學習方法，基于高光譜影像進行植被覆蓋提取不需要海量有標注的樣本，不需要高性能硬件進行長時間的深度學習訓練，簡單易行，效果好。
而熱紅外波段對物體溫度具有很高的敏感性。在發(fā)生森林野火時，著火區(qū)域在熱紅外圖像中表達為明顯的亮點。通過簡單的閾值即可以很高的準確率識別出著火區(qū)域，計算過火面積，為后續(xù)消防撲火提供信息支持。
通過在無人機、固定翼飛機等平臺搭載多光譜/高光譜遙感相機，拼接生成多光譜/高光譜影像。在此基礎上，利用可見光和紅外波段計算歸一化水指數(shù)來提取水體。
再利用R、G、B三個波段計算歸一化比值，通過設置簡單閾值，即可提取出可能的黑臭水體。借助地形數(shù)據(jù)計算出河流上下游方向后，對黑臭水體溯流而上，黑臭水體的起點即可作為可能的排污口。從而實現(xiàn)對黑臭水體的排污口監(jiān)測、提取和解譯等效果。
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