ENVI自定义坐标系
7-ENVI App Store及典型工具介绍(Envi)
• ENVI Raster Processing Batch Tools
– 批量正射校正（全色/多光谱） – 批量图像融合（GS/NND） – 批量辐射定标 – 批量快速大气校正 – 批量栅格裁剪（Shapefile） – 批量投影转换 – 批量图像配准 – 批量坏点修复[快速] – 批量指数计算 – 批量波段运算（支持对文件处理） – 批量格式转换 – 批量设置忽略值 –…
ENVI对国产卫星数据的支持
中国国产卫星支持工具
卫星 GF-1 GF-2 GF-4 ZY3-01a ZY3-02a ZY1-02c CBERS-04(ZY1-04) TRIPLESAT(Beijing-2) JL1-01A SuperView-1
HJ-1A1B
TH01
传感器 PMS/WFV PMS PMS/IRS MUX/NAD/FWD/BWD MUX/NAD/TMS PMS/HR MUX/P5M/P10/IRS MS/PAN PMS(L1/L2) PMS(L1B/L2A)
ENVI App Store及典型工具介绍
技术支持邮箱：envi-idl@ 技术支持热线：400-819-2881-5 官方技术资源： 官方技术QQ群：650764738
ENVI App Store
• 官网：/appstore
– 批量坏点修复[快速]
• 仅支持ENVI标准格式
• 测试结果
– 测试数据：3.34GB – 数据类型：UINT – 数据维度：21144×21256×4 – 旧版工具：60分钟 – 新版工具：3分钟
功能
打开GF-1数据，需从文件中读取定标参数 envi_gf_support.txt 打开GF-2数据，需从文件中读取定标参数 envi_gf_support.txt 打开GF-4数据，需从文件中读取定标参数 envi_gf_support.txt 打开GF-6数据，需从文件中读取定标参数 envi_gf6_support.txt 打开ZY-3-01a数据，需从文件中读取定标参数 envi_zy301a_support.txt 打开ZY-3-01a数据，需从文件中读取定标参数 envi_zy302a_support.txt 打开ZY-1-02c数据，需从文件中读取定标参数 envi_zy102c_support.txt 打开CBERS-04数据，自动从xml文件中识别元数据信息 打开北京2号数据，自动从xml文件中识别元数据信息，自动识别RPC 打开吉林1号01A数据，自动从_meta.xml识别元数据信息，自动识别RPC 打开高景1号数据，自动从xml文件中识别元数据信息，自动识别RPC 打开环境小卫星1A1B数据，自动从xml文件中识别元数据信息 打开天绘1号数据，自动从xml文件中识别元数据信息，自动识别RPC 打开珠海一号高光谱数据（OHS），需要打开B15*_meta.xml文件
ENVI遥感图像处理实验教程 实验三 几何校正(影像、地形图)ok
实验三 ENVI影像的几何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。
遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。
一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正，以及从影像到影像的纠正，后者也称为影像的配准。
遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。
几何纠正包括两个核心环节：一是像素坐标的变换，即将影像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。
本实验将针对不同的数据源和辅助数据，提供以下几种校正方法：Image to Map几何校正：通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程，控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。
地形图校正就采取这种方法。
Image to image几何校正：以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图，通过从两幅图像上选择同名点（GCP）来配准另一幅栅格影像，使相同地物出现在校正后的图像相同位置。
大多数几何校正都是利用此方法完成的。
Image to image自动图像配准：根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配准过程。
当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像，使得图上的相同地物不重叠时，可利用此方法进行调整1. 地形图的几何校正（1）打开并显示地形图从ENVI主菜单中，选择file →open image file，打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。
（2）定义坐标从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to map。
在image to Map Registration对话框中，点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。
ArcGIS自定义坐标系统(以Albers为例)
ArcGIS自定义坐标系统（以Albers为例）对于空间地理数据来说，坐标系统是十分重要的，坐标系统不但规定了地图数据的单位，还规定了起始纬线、中央经线以及偏移等参数，没有正确的坐标系统地理空间数据就失去了意义。
在ArcGIS中，预定义了许多常用的坐标系统，像北京54、西安80等坐标系统，由于北京54和西安80都是高斯－克吕格投影的变种，是一种分带投影方式，不适合大范围内的投影使用。
在大范围内，常用的坐标系统有Albers等面积投影和兰伯特等角投影。
但是在ArcGIS中并没有定义好的Albers投影坐标，需要用户自己定义。
笔者今天以Albers等面积投影为例，说一下在ArcGIS中如何自定义坐标系统。
比如，现在有一个文件名为“政区图.shp”的shape区文件，需要给该文件定义Albers 的坐标系统。
步骤如下：（1）在ArcCatelog中找到要添加坐标系统的名为“政区图.shp”的shape区文件，在文件上右击选择属性，这时弹出shape Properties属性对话框，默认的选项卡是XY Coordinate System。
（2）在shape Properties对话框的左下角，点击New→Projected…，来新建投影坐标系统。
如图1所示。
图1 选择新建投影坐标系统（3）在弹出的New Projected Coordinate System对话框中，在Name中输入自定义坐标系统的名称“Albers”；在Projection的Name中选择Albers，然后设置Standard_Parallel_1（第一标准纬线）为25，Standard_Parallel_2（第二标准纬线）为47，Central_Meridian（中央经线）为：105，Latitude_Of_Origin（起始原点）为：0，False_Easting （东伪偏移）和False_Northing（北伪偏移）也设置为0；在Linear Unit中将Name选择为Meter。
遥感图像处理系统ENVI功能简介
遥感图像处理系统ENVIENVI(The Enviro mentfor Visual izing Images)是美国著名的遥感科学家用交互式数据语言IDL(Intera ctive Data Langua ge)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件，能够有效地从遥感影像中提取各种目标信息，可用于地物监测和目标识别；IDL也使得ENVI具有其它同类软件无可比拟的可扩展性，全模块化的设计使得软件易于使用，操作方便灵活，界面友好，广泛地应用于地质、环境、林业、农业、军事、自然资源勘探、海洋资源管理等多个领域，并在2000、2001、2002年连续三年获得美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。
1、ENVI功能体系ENVI包含齐全的遥感影像处理功能，包括数据输入／输出、常规处理、几何校正、大气校正及定标、全色数据分析、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量分析、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影像图生成、三维景观生成、制图等；这些功能连同丰富的可供二次开发调用的函数库，组成了非常全面的图像处理系统。
1.1数据输入/输出1972年美国发射了第一颗地球资源技术卫星ERTS-1。
从那时起，一些国家和国际组织相继发射各种资源卫星、气象卫星、海洋卫星以及监测环境灾害的卫星，包括我国发射的风云系列卫星和中巴地球资源一号卫星(CBERS-1)，构成了对地观测网，多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种空间分辨率的遥感影像数据，以惊人的数量快速涌来。
把同一地区各类影像的有用信息聚合在一起，将有利于增强多种数据分析和环境动态监测能力，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，有效地提高数据的使用率,为大规模的遥感应用研究提供一个良好的基础，使花费大量经费获得的遥感数据得到充分利用。
正射校正实验报告(envi)
本科生实验报告第五组姓名袁银学号：191401094专业地理科学班级地理科学1902班实验课程名称遥感原理与应用指导教师及职称郑著彬老师实验名称：正射校正开课学期2020至2021 学年第 2 学期赣南师范大学地理与环境工程学院实验名称：正射校正第五组一、实验目的1.学习了ENVI提供的自定义RPC工具（Build RPCs），并利用定义的PRC信息进行正射校正2.学习了ENVI 5.x中的RPC正射校正流程化工具3.ENVI Classic中的正射校正工具二、实验准备数据传感器：SPOT4 全色波段 Quickbird 多光谱数据空间分辨率：10m 2.5m内容：自定义RPC文件完成正射校正正射校正工具使用ENVI的Build RPCs工具自定义RPC文件；使用正射校正流程化工具完成正射校正。
ENVI 5.1中的RPC正射校正流程化工具ENVI Classic中的正射校正工具三、实验步骤（一）图像正射校正（1）ENVI 5.x 正射校正：○1 打开数据：启动ENVI→ENVI 中选择菜单【File】→【Open As】→ 【Optical Sensors】→【DigitalGlobe】→【QuickBird】，在弹出的对话框中选择【C:\Users\银\Documents\大二，2\遥感\实验三—5&6\05.图像正射校正\数据\QuickBird\005606990010_01_P008_MUL】路径下的文件，点击【打开】；如图1,2和3.图 1图 2图 32 点击菜单【File】→打开【Data Manager】，可以看到ENVI 自动识别QB 数据的RPC 信息，或如下图4所示打开；图 4○3 在【Toolbox】中，打开【Geometric Correction】→【Orthorectification】→【RPCOrthorectification Workflow】；在弹出的【File Selection】对话框中，Input File 选择输入文件，DEM File 选择“DEM”数据，如下图5,6，7所示，点击【Next】进入下一步；切换到 Export 选项卡，设置输出文件路径，点击【Finish】即可：如图8所示。
ENVI几何校正的步骤
ENVI几何校正
本次几何校正采用的原始图像为吐鲁番盆地的TM影像和11-45-46托克逊县地形图。
首先在arcgis中完成地形图的空间纠正，然后以纠正后的地形图为参考影像，遥感影像图为待校正影像。
具体步骤如下：
1.打开参考地形图和待校正影像
2．在主菜单上选择map->Registration->select GCPs：image to image
3 .分别在两边选中参考图像（BASE）DISPLAY 1（左）和待校正影像（warp）DISPLAY 2（右）。
4. 选择控制点：
控制点的选择以配准对象为依据，选取图像上易分辨且较精细的特征点。
图像边缘一定要选取控制点，以免图像外推。
尽可能满幅均匀选取15个点以上。
（保证各点误差值在0.5以内）
如果要放弃该点选择右下脚的delete last point，或者点show
point弹出image to image gcplist窗口，从中选择你要删除的点
5.选点结束后，保存点：ground control points->file->save gcp as ASCII..
6.接下来进行校正：在ground control points.对话框中选择：options->warp file在出现的imput warp image中选中你要校正的影像，点ok进入registration parameters对话框：选择重采样方法（resampling）,为（bilinear）。
7..最后的最后选择保存路径。
envi镶嵌方法
envi镶嵌方法ENVI (Environment for Visualizing Images) 是一款专业的遥感图像处理软件，提供了一系列强大的图像处理和分析工具。
在ENVI中，你可以使用镶嵌（Mosaic）功能将多个图像拼接在一起，形成一个更大的图像。
以下是使用ENVI进行图像镶嵌的一般步骤：1. 打开ENVI：首先，启动ENVI软件。
2. 打开图像：在ENVI的菜单栏中，选择“File” -> “Open”，然后选择你想要镶嵌的图像文件。
你可以一次打开多个图像。
3. 创建Mosaic Dataset：在ENVI的菜单栏中，选择“Image” -> “Mosaic”，然后选择“Create Mosaic Dataset”。
4. 设置Mosaic Dataset参数：在弹出的对话框中，你可以设置各种参数，如投影、坐标系、分辨率等。
这些参数将决定最终镶嵌图像的属性和质量。
5. 添加图像到Mosaic Dataset：在“Add Images”部分，选择你想要添加到镶嵌中的其他图像。
你可以按顺序添加图像，以确保它们按照正确的顺序排列。
6. 调整图像顺序和大小：在“Mosaic”工具窗口中，你可以通过拖动和缩放图像来调整它们的顺序和大小。
这有助于确保所有图像都能正确地对齐和拼接。
7. 应用Mosaic：一旦你对所有设置和图像位置满意，就可以点击“OK”来应用镶嵌。
这将创建一个新的镶嵌图像，你可以在ENVI中进一步查看和分析。
8. 保存结果：如果你满意镶嵌的结果，可以选择“File” -> “Save As”，将结果保存为一个新的图像文件。
请注意，这只是ENVI中进行图像镶嵌的基本步骤。
具体操作可能会根据你的需求和所处理的图像有所不同。
在进行复杂的图像镶嵌时，你可能需要进一步了解ENVI的高级功能和选项。
如果你对ENVI的镶嵌功能有任何疑问或需要更详细的指导，建议查阅ENVI的官方文档或联系技术支持以获得帮助。
envi几何校正控制点误差精度依据
envi几何校正控制点误差精度依据一、几何校正方法envi几何校正是一种常用的遥感影像校正方法，通过对影像进行几何变换，实现影像几何校正和纠正。
几何校正主要包括地理坐标校正和辐射定标校正两个步骤。
其中，地理坐标校正是将影像像元从图像坐标系转换到地理坐标系，使影像的像元位置与地球上相应位置相对应；辐射定标校正是通过对影像进行辐射定标，将数字影像的灰度值转换为地面反射率或辐射值。
在几何校正过程中，选择合适的控制点是保证几何校正精度的关键。
二、控制点选择几何校正中，控制点是用来进行影像几何变换的基准点，控制点的选择对几何校正的精度有着重要影响。
控制点应具备以下特点：1.地理位置准确：控制点应选择在地面上位置准确、稳定的地物上，如道路交叉口、建筑物的角点等。
2.分布均匀：控制点应在遥感影像范围内均匀分布，以保证几何校正的全局精度。
3.数量足够：控制点的数量应足够多，一般要求不少于5个，以提高几何校正的可靠性和精度。
4.避免强光区域：控制点的选择应避免强光区域，以免在影像获取过程中产生过曝现象，影响几何校正精度。
三、误差分析envi几何校正中，控制点误差是影响几何校正精度的重要因素。
控制点误差主要包括地理位置误差和高程误差两个方面。
1.地理位置误差：控制点的地理位置误差会直接影响几何校正的精度。
地理位置误差可以通过GPS定位等方法进行测量，然后通过地面控制点和影像控制点的对应关系来计算控制点的地理位置误差。
2.高程误差：控制点的高程误差会导致影像在几何校正过程中产生高程扭曲。
高程误差可以通过地面测量或数字高程模型进行获取，然后通过影像控制点和数字高程模型的对应关系来计算控制点的高程误差。
根据控制点的误差分析结果，可以评估几何校正的精度，并作出相应的调整和改进措施。
同时，控制点误差精度的依据还包括影像的分辨率、地面控制点的精度等因素。
envi几何校正控制点误差精度的依据主要包括几何校正方法、控制点选择和误差分析三个方面。
ArcGIS中自定义ENVIIDL图像处理工具
ArcGIS中⾃定义ENVIIDL图像处理⼯具ArcGIS中⾃定义ENVI/IDL图像处理⼯具随着空间信息市场的快速发展，遥感数据与GIS的结合⽇益紧密。
遥感影像已经是GIS的核⼼组成部分，为GIS提供了即时、丰富的数据。
导致遥感与GIS的⼀体化集成逐渐成为⼀种趋势和发展潮流。
ENVI 与ArcGIS⼀体化集成已经从最开始的数据互操作、⼯作流的⽆缝连接发展到了第三阶段，即系统⽆缝融合阶段，全⾯提升遥感影像价值。
进⼀步提升了空间和影像分析的⼯作效率，并有效节约系统成本。
⽬前ENVI4.8的部分图像处理功能可以⽆缝集成在ArcGIS931和10版本的ArcToolbox中，在ArcGIS软件中能直接使⽤ENVITools，并且可以⽤ModelBuilder将ENVI⼯具和ArcToolbox中的GIS⼯具组合成需要的业务模型和⼯作流。
同时这些模型和⼯具⽀持ArcGISServer的⽹络发布。
ENVITools中现有的⼯具在ArcGIS 下使⽤和建模都⾮常⽅便，在此不⼀⼀细说。
下⾯主要介绍如何利⽤Python脚本将ENVI/IDL编写的图像处理功能集成到ArcGIS中，进⾏⼀体化的数据处理和分析。
（以及如何利⽤ArcGISServer发布ENVI的图像处理功能。
）⼀、步骤1、指定路径和⽂件夹指定⼀个路径创建⼀个⽂件夹，⽤于存放IDL⽂件和Python代码⽂件。
如：C:\MyTool2、编写Python ScriptPython script⽂件是为了从⽤户交互式界⾯中获取参数，执⾏脚本⽂件时将这些参数传递给图像处理程序（IDL编写了.sav⽂件）调⽤图像处理的功能。
利⽤Python来编写脚本调⽤ENVI/IDL⼯具，包含三个部分：（1）导⼊envipy类。
“envipy”是ITT专门为ENVI/ArcGIS⼀体化开发的⼀个python模块，envipy与IDL代码中调⽤ENVI 库函数时的加载的代码ENVI，/RESTORE_BASE_SAVE_FILES和ENVI_BATCH_INIT的效果是⼀样的，就是加载ENVI的进程。
ENVI&mapGIS操作教程
ENVI部分一、遥感数据的校正和融合：由于分幅影像拼接后会产生拉伸效果，不利于后期校正，故采用单幅校正的方法进行前期校正。
具体操作如下：1、首先打开其中一幅ALOS分幅数据（本人采用CCD1），转换空间坐标系：open externalfile→ALOS→PRISM2、利用投影变换将CCD1校正在WGS84坐标之下：Map→registration→Select GCPs Image toMap，坐标系选择WGS84，在影像上均匀选取明显地物作为控制点进行校正：使用坐标转换软件，将经纬度坐标转换为UTM WGS-84下的大地坐标，转换好的坐标转即为控制点的坐标，转换方法如下图：然后保存选取好的控制点文件，进行校正：Options→warp file，选择校正文件即可。
3、tiff影像文件的校正：由于tiff影像数据本身不带坐标，有几何畸变，本操作便要为影像赋予空间坐标，校正其几何畸变。
本实验先通过校正好的CCD1文件去校正高分辨率的PAN文件，在通过校正好的PAN文件逐个校正四个可见光波段文件。
具体操作步骤如下：分别打开校正好的CCD1文件和待校正的PAN波段tiff文件，均匀选取控制点进行校正即可：Map→registration→Select GCPs: Image to Image，分别选择基准影像和待校准影像，选好控制点后注意保存，然后进行校正：Options→Warp file，依次选择基准影像和待校正影像，点击OK。
Pan波段校正前后对比：同样操作步骤可以进行可见光波段的几何校正，此处不再赘述。
4、遥感影像的融合：由于ALOS数据影像分辨率是30m，而PAN波段的影像分辨率为2.5m，故最后得到的可见光波段的影像分辨率低，因此要采用影像融合的方式提高分辨率。
具体操作如下：（1）首先将校正好的可见光波段进行波段叠加，以便于操作管理：Basic Tools→Layer Stacking，选中四个校正好的可见光波段文件。
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ENVI中自定义坐标系说明
——以北京54和西安80为例
1 地理投影的基本原理
常用到的地图坐标系有2种，即地理坐标系和投影坐标系。
地理坐标系是以经纬度为单位的地球坐标系统，地理坐标系中有2个重要部分，
即地球椭球体（spheroid）和大地基准面（datum）。由于地球表面的不规则性，
它不能用数学公式来表达，也就无法实施运算，所以必须找一个形状和大小都很
接近地球的椭球体来代替地球，这个椭球体被称为地球椭球体，我国常用的椭球
体如下：
椭球体名称 年代 长半轴（米） 短半轴（米） 扁率
WGS84 1984 6378137.0 6356752.3
1：298.257
克拉索夫斯基（Krasovsky） 1940 6378245.0 6356863.0 1：298.3
IAG-75 1975 6378140.0 6356755.3
1：298.257
表1 我国常用椭球体
大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系（3个平移，3
个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个参数来描述它们之间的关
系，每个椭球体都对应一个或多个大地基准面。
投影坐标系是利用一定的数学法则把地球表面上的经纬线网表示到平面上，属于
平面坐标系。数学法则指的是投影类型，目前我国普遍采用的是高斯——克吕格
投影，在英美国家称为横轴墨卡托投影（Transverse Mercator）。高斯克吕格投
影的中央经线和赤道为互相垂直，分带标准分为3度带和6度带。美国编制世界
各地军用地图和地球资源卫星像片所采用的全球横轴墨卡托投影（UTM）是横
轴墨卡托投影的一种变型。高斯克吕格投影的中央经线长度比等于1，UTM投
影规定中央经线长度比为0.9996。
我国规定1：1万、1：2.5万、1：5万、1：10万、1：25万、1：50万比例尺地
形图，均采用高斯克吕格投影。1：2.5至1：50万比例尺地形图采用经差6度分
带，1：1和1：2.5万比例尺地形图采用经差3度分带。
2 北京54与西安80坐标系
先了解大地坐标的概念。
大地坐标，在地面上建立一系列相连接的三角形，量取一段精确的距离作为起算
边，在这个边的两端点，采用天文观测的方法确定其点位（经度、纬度和方位角），
用精密测角仪器测定各三角形的角值，根据起算边的边长和点位，就可以推算出
其他各点的坐标。这样推算出的坐标，称为大地坐标。
我国1954年在北京设立了大地坐标原点，由此计算出来的各大地控制点的坐标，
称为1954年北京坐标系。为了适应大地测量的发展，我国于1978年采用国际大
地测量协会推荐的IAG-75地球椭球体建立了我国新的大地坐标系，并在1986
年宣布在陕西省泾阳县设立了新的大地坐标原点，由此计算出来的各大地控制点
坐标，称为1980年大地坐标系。
我们经常给影像投影时用到的北京54或者西安80坐标系是投影直角坐标系，如
下表所示为北京54和西安80坐标系采用的主要参数，
坐标名称 投影类型 椭球体 基
准面
北京54 Gauss Kruger（Transverse Mercator） Krasovsky 北京54
西安80 Gauss Kruger（Transverse Mercator） IAG75 西安80
表2 我国常用坐标系参数列表
从中可以看到我们通常称谓的北京54坐标系、西安80坐标系实际上指的是我国
的两个大地基准面。
3 参数的获取
对于地理坐标，只需要确定两个参数，即椭球体和大地基准面。对于投影坐标，
投影类型为Gauss Kruger（Transverse Mercator），除了确定椭球体和大地基准面
外，还需要确定中央经线。
大地基准面的确定关键是确定7个参数（或者其中几个参数），北京54基准面
可以用三个平移参数来确定，即“-12,-113,-41,0,0,0,0”，很多软件近似为
Krasovsky(0,0,0,0,0,0,0)基准面；西安80的7参数比较特殊，各个区域不一样。
一般有两个途径：一是直接从测绘部门获取；二是根据三个以上具有西安80坐
标系与其他坐标系的同名点坐标值，利用软件来推算，有一些绿色软件具有这个
功能，如Coord MG。
中央经线获取可有以下两种方法，第一种根据已知带号计算，6度带用6*N-3，3
度带用3*N；第二种方法是根据经度从图1中查找。
图1高斯——克吕格投影的分带
4 ENVI中定义坐标
ENVI中的坐标定义文件存放在HOME\ITT\IDL70\products\envi45\map_proj 文
件夹下，三个文件记录了坐标信息：
ellipse.txt 椭球体参数文件
datum.txt 基准面参数文件
map_proj.txt 坐标系参数文件
在ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面和定义坐标参数
第一步、添加椭球体
语法为 <椭球体名称>,<长半轴>,<短半轴>。
这里将“Krasovsky，6378245.0，6356863.0”和“IAG-75，6378140.0，6356755.3”
加入ellipse.txt末端。
注：ellipse.txt文件中已经有了克拉索夫斯基椭球，由于翻译原因，这里的英
文名称是Krassovsky，为了让其他软件平台识别，这里新建一个Krasovsky椭
球体。
第二步、添加基准面
语法为<基准面名称>,<椭球体名称>,<平移三参数>。
这里将“D_BEIJING_1954, Krasovsky, -12, -113, -41”和
“D_Xian_1980,IAG-75,0,0,0”加入datum.txt 末端。
注：为了更好的与ArcGIS系列产品兼容，从ENVI 4.7开始，所有产品包括 ENVI
、
ENVI+IDL、ENVI Zoom 和ENVI Ex，全部采用ArcGIS投影转换引擎（ENVI4.7
之前的
版本用的是GCTP——常规制图转换包），对用户来说，ENVI菜单中所有的投影操作不变，
同时还直接支持ArcGIS中的投影类型。但是自定义北京54及西安80坐标系有一些改变，
即定义两个坐标系的基准面（datum）时候使用统一的名称：D_BEIJING_1954和
D_Xian_1980。
第三步、定义坐标
在ENVI任何用到投影坐标的功能模块中都可以新建坐标系(在任何地图投影选
择对话框中，点击“New”按钮。)，这里我们选择Map->Customize Map
Projection，如图1所示，添加一个20度带（6度）的坐标，添加的参数如图2
所示。。
注：投影类型选择Transverse Mercator，Scale factor填写0.9996，与Gauss-Kruger
等同。False easting中如果把带号，即39500000，得到的坐标就带有带号。
图2 自定义坐标系
选择Projection->Add New Projection,
将投影添加到 ENVI 所用的投影列表中。选择 File > Save Projections，存储新
的或更改过的投影信息。这样一个新的投影坐标就新建完成。
相同方法，添加一个20度带（6度）的西安80坐标系（如图3所示）。
图3自定义西安80坐标系
打开map_proj.txt，可以看到新建的坐标信息已经自动加入。
图4 自定义坐标列表
5 使用自定义坐标系
下面将利用自定义坐标系将一副北京54坐标系转化为西安80坐标系。
试验的栅格数据情况为：一幅北京坐标系的栅格数据，投影参数如下：
投影类型：Transverse Mercator
椭球：Krassovsky
基准面：Krassovsky（自定义）
中央经线：117
东向偏移：500000m
由于数据的投影信息不是国际标准或者说其参数名称不是标准的，所以在ENVI
中有可能不能读取数据的投影信息（如图5），这个时候就需要重新设定投影信
息。
图5查看坐标信息
打开数据文件，在Available Bands List中选择文件，点击右键打开Header Info，
在Edit Attributes中选择Map Info。选择Change Projection，将前面定义好的北京
54坐标选上。
图6添加坐标系
这样在影像的map info里面就可以看到投影信息了。
图7 更改坐标信息后的效果
选择Map->Convert Map Projecton,进行西安80的坐标转换。
图8 转换参数
打开转换后的结果，如图8所示，可以看到Map Info中投影信息已经更新，起
始点的坐标也不一样，有几米的差别，这也符合北京54和西安80存在百米范围
内的系统误差。
图9 西安80坐标系
6 总结
由于国内坐标系的非国际标准，很多软件平台，特别是国外软需要自定义坐标系。
从上可以看到，ENVI的坐标定义还是比较简单，也非常灵活。
另外，西安80坐标系的参数推算，可参考这个软件:
西安80坐标系7参数推
算软件