ArcGIS栅格重采样：最邻近法与双线性内插法解析

本文主要介绍了栅格数据重采样中的三种方法——最近邻法、双线性内插法和三次卷积插值法，并重点讨论了最近邻法的应用及其原理。 在地理信息系统（GIS）中，栅格数据的重采样是常见的数据处理步骤，特别是在数据融合、分辨率匹配或变换过程中。当需要改变栅格数据的像元大小或对齐不同栅格时，重采样就显得尤为重要。ArcGIS 提供了多种重采样方法，包括最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。 1. 最邻近法（Nearest Neighbour Resampling） 最近邻法是最简单的重采样技术，尤其适用于处理离散或分类数据。它保留了原始数据的类别信息，不进行任何插值计算。在处理过程中，输出栅格的每个单元值被设置为输入栅格中最近的单元中心的值。这种方法保证了输出数据的离散性和不变性，适合表示名目数据，如土地利用类型、土壤类型等。例如，在土壤类型分类数据的重采样中，如果输入栅格某位置是“沙质土壤”，那么在输出栅格相应位置也将保持为“沙质土壤”，不会变成“沙质土壤混合物”。 2. 双线性内插法（Bilinear Interpolation） 双线性内插法则是通过相邻四个输入单元的值进行加权平均来计算输出单元的值，权重取决于它们与输出单元中心的距离。这种方法生成的表面更平滑，适合连续变量的数据。相比于最近邻法，双线性内插法可以更好地捕捉数据的趋势和变化，但可能会引入轻微的失真。 3. 三次卷积插值法（Cubic Convolution Interpolation） 三次卷积插值法是更为复杂的插值方法，考虑了16个最邻近的输入单元，提供更为平滑的过渡效果，适用于连续数据的高精度重采样。然而，这种方法可能会导致边缘效应，即在边界区域可能出现不自然的图像扭曲。 在实际应用中，选择哪种重采样方法取决于数据的特性以及对结果的要求。对于分类数据或保持原有分类不变的场景，最邻近法是首选；而对于连续变量且需要平滑表面的情况，双线性内插法或三次卷积插值法更为合适。在进行重采样时，还应考虑计算效率和内存占用，因为更复杂的插值方法可能需要更多的计算资源。