import org.osgeo.proj4j.*;import org.osgeo.proj4j.units.*;import org.osgeo.proj4j.datum.*;public class CoordinateConverter { private static final String SOURCE_PROJECTION = "EPSG:3857"; // 墨卡托投影 private static final String TARGET_PROJECTION = "EPSG:4326"; // WGS84经纬度坐标系 public static void main(String[] args) { double x = 12339032.463748338; double y = 4195450.252054124; // 创建转换器 CoordinateReferenceSystem sourceCRS = CRS.decode(SOURCE_PROJECTION); CoordinateReferenceSystem targetCRS = CRS.decode(TARGET_PROJECTION); CoordinateTransform transform = new BasicCoordinateTransform(sourceCRS, targetCRS); // 进行坐标转换 ProjCoordinate sourceCoord = new ProjCoordinate(x, y); ProjCoordinate targetCoord = new ProjCoordinate(); transform.transform(sourceCoord, targetCoord); // 输出转换后的经纬度坐标 double longitude = targetCoord.x; double latitude = targetCoord.y; System.out.println("经度：" + longitude + "，纬度：" + latitude); }}这段代码所需的依赖

这段代码需要使用 proj4j 库，可以在 Maven 中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.osgeo</groupId>
    <artifactId>proj4j</artifactId>
    <version>0.1.0</version>
</dependency>

或者直接下载 proj4j 库的 JAR 包，并将其添加到项目的 classpath 中。

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java代码使用org.osgeo.proj4j库如何根据sumo可执行的net.xml中projParameter属性获取EPSG码

要使用org.osgeo.proj4j库根据sumo可执行的net.xml中projParameter属性获取EPSG码，需要进行以下步骤：

1. 解析net.xml文件，获取projParameter属性值。

2. 使用proj4j库的ProjectionFactory类，根据projParameter属性值创建一个Projection对象。

3. 调用Projection对象的toWGS84()方法，将投影坐标系转换为WGS84坐标系。

4. 使用proj4j库的CRSRegistry类，根据toWGS84()方法返回的CRS对象获取EPSG码。

下面是一个示例代码：

import org.osgeo.proj4j.CRSFactory;
import org.osgeo.proj4j.CRSRegistry;
import org.osgeo.proj4j.CoordinateReferenceSystem;
import org.osgeo.proj4j.ProjCoordinate;
import org.osgeo.proj4j.Projection;
import org.osgeo.proj4j.ProjectionException;
import org.osgeo.proj4j.ProjectionFactory;
import org.xml.sax.SAXException;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;
import javax.xml.parsers.ParserConfigurationException;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class NetXmlParser {

    public static void main(String[] args) {
        String netXmlFilePath = "path/to/net.xml";
        String projParameter = getProjParameterFromNetXml(netXmlFilePath);
        int epsgCode = getEpsgCodeFromProjParameter(projParameter);
        System.out.println("EPSG code: " + epsgCode);
    }

    private static String getProjParameterFromNetXml(String netXmlFilePath) {
        String projParameter = null;
        try {
            DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance();
            DocumentBuilder builder = factory.newDocumentBuilder();
            org.w3c.dom.Document doc = builder.parse(new File(netXmlFilePath));
            org.w3c.dom.Element root = doc.getDocumentElement();
            projParameter = root.getAttribute("projParameter");
        } catch (IOException | ParserConfigurationException | SAXException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return projParameter;
    }

    private static int getEpsgCodeFromProjParameter(String projParameter) {
        CRSFactory crsFactory = new CRSFactory();
        ProjectionFactory projectionFactory = new ProjectionFactory();
        CoordinateReferenceSystem crs = crsFactory.createFromParameters("custom", projParameter);
        Projection projection = projectionFactory.createFromCoordinateSystems(crs, CRSRegistry.getCRS("EPSG:4326"));
        ProjCoordinate projCoord = new ProjCoordinate(0, 0);
        try {
            projection.transform(projCoord, projCoord);
        } catch (ProjectionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return CRSRegistry.lookupEpsgCode(crs, true);
    }

}

在上面的代码中，getProjParameterFromNetXml()方法解析了net.xml文件，并获取了projParameter属性值。getEpsgCodeFromProjParameter()方法使用projParameter属性值创建了一个Projection对象，并将其转换为WGS84坐标系。然后，该方法使用CRSRegistry类获取了CRS对象对应的EPSG码。最后，该方法返回EPSG码。

这样，我们就可以使用org.osgeo.proj4j库根据sumo可执行的net.xml中projParameter属性获取EPSG码了。

import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角（单位：度） aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

1. 引入必要的 Python 库(numpy, osgeo, xml.dom, sys, os)

2. 设置 PROJ_LIB 环境变量，用于指定投影库的路径

3. 使用 gdal.UseExceptions() 引入异常处理

4. 使用 gdal.AllRegister() 注册所有的驱动

5. 编写 atmospheric_correction 函数，用于进行大气校正

6. 在 atmospheric_correction 函数中读取遥感影像，获取影像的第一个波段并转换为浮点型数组

7. 进行大气校正，计算出校正后的影像

8. 创建输出校正结果的影像，使用 gdal.GetDriverByName('GTiff') 获取 GTiff 驱动

9. 写入校正结果，将校正结果写入输出影像

10. 关闭数据集，释放资源

11. 使用 minidom.parse() 解析 XML 文件，并获取输入路径和输出路径

12. 调用 atmospheric_correction 函数进行大气校正

13. 程序结束，输出大气校正完成的提示信息