栅格数据重采样的几种方法,自适应多重采样和多重采样

栅格数据重采样的几种方法,自适应多重采样和多重采样

百度发现方法有：1,重采样后，利用Spatial Analysis Tool——Extract by mask掩膜提取2,生成栅格数据时，设置控制环境里的snap raster 但是这些我都试了，没用。最后的最后，终于受三次卷积内插法是一种精度较高的方法，通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，方法与双线性内插相似，先在Y 方向

栅格重采样主要包括三种方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中；双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图⼀般提供了三种重采样的⽅法：最邻近法、双线性内插法、三次卷积法。1. 最邻近法（Nearest Neighbor）最邻近法直接将与某像元位置最邻近的像元值作为该像元的新值。该⽅法的

可以看到，ArcGIS官方一共提供了4种栅格数据重采样的方法，分别是最邻近分配法、众数算法、双线性插值法采样方法主要包括4中种，分别为：(1)NEAREST—最邻近分配法：最邻近分配法是用于离散(分类)数据的重采样技术，因为它不会更改输入单元的值。将输出栅格数据集中单

GDAL除了近邻，双线性，三次和样条曲线的常规混合以外，还包括一种重采样方法：“兰佐斯窗口正弦重采样”。我知道它是一个卷积滤波器，但与结果倾向于主观的图像不同，用于空间数据ArcEngine 9.3.1开发的影像重采样工具，利用Toolbox中的Resample工具，实现批量影像重采样工作，替公司其他部门的人开发的，小工具。ArcGIS教程：“采样”的工作原