影像裁剪一些体会

最近一直在做影像裁剪的功能：

从影像服务器上下载影像（WebMercator投影），服务接口需要传入WGS84坐标的多边形，返回WebMercator影像。

客户端需要进行影像的转换成高斯投影（Beijing54为例）

认为WGS84地理坐标到北京54高斯投影在存在七参数的情况下是可逆变换。

WGS84地理坐标到WebMercator投影是投影变换是可逆变换。这有点让人难以理解！

这里采用的WebMercator投影是基于WGS84椭球的表示方法，而不是和Google提出的那种一样是基于球的。这一点很重要，因为七参数是WGS84椭球到克拉索夫椭球的。

WGS84是地心坐标系。影像裁剪高程值统一都取0，不确定是不是因为高程都取0（因为球上加载了DEM，取得了高程值）的原因三维地球上取的点可以正确转换到北京54投影坐标。

想得到的影像是一个矩形区域，如果直接传入WGS84地理坐标系下的矩形，裁剪出来的影像是没有黑边的。

但是根据Beijing54高斯投影坐标系下划分的矩形，反算到WGS84坐标再传入得到的影像是有黑边的，即使这时候把得到的影像重新转换成Beijing54投影坐标系，这时候像元普遍增加了-1~30个不等。

影像不同基准面进行转换基本上都会产生黑边。

因此在得到了Beijing54投影后的影像后还需要进行再一次的裁剪。这时候就用范围裁剪就好了，AE只需要改变IRasterProps的有关属性就能实现，实在太强大了。

 1 //基准变换并重裁剪
 2         public static void DatumTransformation(IRasterDataset2 rasterDataset, ISpatialReference outSR, IGeoTransformation geoTransformation, string path, IPolygon Vectorlayer)
 3         {
 4             IRaster raster = rasterDataset.CreateFullRaster();
 5             IRasterProps rasterProps = (IRasterProps)raster;
 6             double cellSize = rasterProps.MeanCellSize().X;//注意先获取象素大小
 7             rasterProps.SpatialReference = outSR;//设置完新的空间参考之后会改变象素大小，因此要重采样
 8             IGeoTransformationOperationSet operationSet = new GeoTransformationOperationSetClass();
 9             operationSet.Set(esriTransformDirection.esriTransformForward, geoTransformation);
10             operationSet.Set(esriTransformDirection.esriTransformReverse, geoTransformation);
11 
12             IRaster2 raster2 = (IRaster2)raster;
13             raster2.GeoTransformations = operationSet;//基准面转换
14             IEnvelope envelop = new EnvelopeClass();
15             envelop.XMin = Vectorlayer.Envelope.XMin;
16             envelop.YMin = Vectorlayer.Envelope.YMin;
17             envelop.XMax = Vectorlayer.Envelope.XMax + cellSize;
18             envelop.YMax = Vectorlayer.Envelope.YMax + cellSize;
19             rasterProps.Extent = envelop;//再次裁剪，此时会改变象素大小，默认保证行列数不变
20             IRasterGeometryProc ReSample = new RasterGeometryProcClass();
21             ReSample.Resample(rstResamplingTypes.RSP_NearestNeighbor, cellSize, raster);//重采样
22             IRasterBandCollection bandCol = (IRasterBandCollection)raster;
23             int nBandCount = bandCol.Count;
24             if (nBandCount == 3)
25             {
26                 int[] nodata = { 0, 0, 0 };
27                 rasterProps.NoDataValue = nodata;
28             }
29             else
30             {
31                 rasterProps.NoDataValue = 0;
32             }
33             ISaveAs saveas = (ISaveAs)raster;
34             saveas.SaveAs(path, null, "JPEG");
35         }