Contents

• 1. 最鄰近法（Nearest Neighbor）
• 2. 雙線性內插法（Bilinear Interpolation）
• 3. 三次卷積法（Cubic Convolution）
• 4. ArcGIS重采樣工具（Resample）

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柵格/影像數據進行配準或糾正、投影等幾何變換后，像元中心位置通常會發生變化，其在輸入柵格中的位置不一定是整數的行列號，因此需要根據輸出柵格上每個像元在輸入柵格中的位置，對輸入柵格按一定規則進行重采樣，進行柵格值的重新計算，建立新的柵格矩陣。

重采樣方法同樣會應用在不同分辯率的柵格/影像數據之間運算時，需要將柵格大小統一到一個指定的分辯率上，此時就需要對柵格進行重采樣。

一般提供了三種重采樣的方法：最鄰近法、雙線性內插法、三次卷積法。

1. 最鄰近法（Nearest Neighbor）

最鄰近法直接將與某像元位置最鄰近的像元值作為該像元的新值。該方法的優點是方法簡單，處理速度快，且不會改變原始柵格值，但該種方法最大會產生半個像元大小的位移。

適用于表示分類或某種專題的離散數據，如土地利用，植被類型等。

以下示意圖為柵格數據經過

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【GIS风暴】ArcGIS栅格重采样（Resample）方法详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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