栅格重采样

重采样（Resampling）是把栅格从一个网格转换到另一个网格：改变像元大小（分辨率）或让栅格网格对齐到参考网格。一般情况下，重采样不改变坐标系（CRS）；如果需要改变坐标系，应使用“重投影”。

工具一：重采样（指定像元大小）

按你指定的像元大小（xres、yres）生成新栅格。

输入与输出

• 输入：栅格文件。
• 输出：重采样后的栅格文件。

参数说明

数名称	参数描述	补充说明
输入栅格文件	需要进行重采样的栅格	可以是单或者多波段栅格
像元大小	目标像元大小，格式为 [xres, yres]。	单位取决于栅格坐标系（投影坐标系通常为米；地理坐标系通常为度）。
重采样方法	插值/聚合方法（见下方“重采样方法怎么选”）。	默认为最近邻
输出文件	用于指定输出栅格数据的存储位置、文件名称、数据格式、数据类型、NoData值	详见栅格通用输出

操作步骤

1. 打开【栅格工具】工具箱 → 导航至【栅格数据】 > 【栅格处理】→ 启动【栅格重采样】。
2. 选择【输入栅格文件】。
3. 设置【像元大小】为目标分辨率（如 [60, 60]）。
4. 选择【重采样方法】。
5. 设置【输出栅格文件】并运行。

工具二：重采样（按参考栅格对齐）

把“待重采样栅格”的网格对齐到“参考栅格”，让两者的范围、分辨率、网格对齐一致，便于后续做栅格计算、统计与叠加。

适用场景

• 多栅格参与计算（加减乘除、指数/权重叠加）前的网格统一。
• 不同来源/不同时相栅格之间的对齐（同一 CRS 但像元大小或网格原点不同）。

要点

• 以参考栅格的分辨率与范围作为目标网格。
• 如果已经完全一致，则不会改变数据。

常见重采样方法详解

在工具参数中，可根据数据类型和处理目的选择以下插值方法：

1. 基础插值方法（常用于缩放/对齐）

• 最近邻插值 (nearest)：取离目标点最近的源像元值。速度最快，不产生新数值，最适合分类数据（如地类、行政区划、掩膜）。
• 双线性插值 (bilinear)：基于邻近 4 个像元进行加权平均。结果比最近邻平滑，但会改变原始数值，适用于连续性数据（如气温、降水）。
• 立方插值 (cubic)：基于邻近 16 个像元进行三次卷积计算。比双线性更平滑，边缘过渡更自然，计算量较大。
• 立方样条插值 (cubic_spline)：使用立方样条函数进行插值。在保持局部细节和整体平滑度之间表现均衡。
• Lanczos 插值 (lanczos)：基于 Sinc 函数的窗口化插值。能保留更多的高频细节（锐利边缘），常用于高质量的影像缩放。

2. 统计聚合方法（常用于降分辨率/缩小）

• 平均值插值 (average)：计算目标像元覆盖范围内所有源像元的平均值。适用于连续型数据在缩小分辨率时的统计概括。
• 最常见值插值 (mode)：取覆盖范围内出现频率最高的数值。适用于分类数据在缩小分辨率时保留主导类型。
• 最大值插值 (max) / 最小值插值 (min)：取覆盖范围内的最大或最小值。常用于提取极端特征（如最高高程、最小植被覆盖）。
• 中值插值 (med)：取覆盖范围内的中位数。能有效过滤孤立的噪声点，使结果更具稳健性。
• 高斯插值 (gauss)：使用高斯核进行加权，具有显著的平滑和去噪效果。

重采样方法怎么选

• 分类/编码数据（地类、区划、掩膜）：优先用 nearest（最近邻），避免产生不存在的中间值；降分辨率时可用 mode。
• 连续型数据（高程、温度、浓度）：常用 bilinear（双线性）或 cubic（三次）。
• 聚合统计：降分辨率时选择 average、max/min 等，具体取决于业务含义。

常见问题

• 为什么重采样后数值发生变化？
  • 除 nearest 外，插值会综合邻域像元计算新值；降分辨率时也可能发生聚合。
• 为什么输出看起来偏移/对不齐？
  • 多数情况是多个栅格的网格原点不同或分辨率不一致；建议使用“按参考栅格对齐”的方式统一网格。