栅格重采样，是遥感与 GIS 分析里的基础操作步骤，它借助改变像元尺寸，还有排列方式，其目的在于达成不同分辨率数据间的匹配与融合实践，不管是在遥感影像的尺度发生转换时，还是在多源数据协同展开分析期间，重采样都会直接对结果的精度以及可靠性产生重要影响，清楚其原理并挑选适宜的算法，对于保障空间分析质量来讲是至关重要的事情。
什么是栅格重采样及其作用
栅格重采样是如此这般的一个过程，该过程依照原有的像元值，按照新的网格尺寸重新计算像元值，在具有将不同分辨率影像叠加分析需求的时候，就必然得进行重采样，当要把数据转换到统一坐标系时，同样必然得进行重采样，举例来说，把30米分辨率的Landsat影像与10米分辨率的Sentinel – 2影像结合起来加以运用，就需要借助重采样使得两者分辨率达成一致。存在这样一个过程，这个过程改变了像元大小，这个过程对数据的空间细节产生了直接影响，且这个过程对面积计算精度产生了直接影响。
栅格重采样有哪几种方法
常用的重采样方法有多种，其中包括最邻近法，还有双线性内插法以及三次卷积法，最邻近法是将最近像元的值直接赋予新像元，其计算过程简单到了极点，并且能维持原始值不变，这种方法适用于分类数据，双线性内插法是根据周围四个像元距离进行加权来计算出新值，如此方能使结果更加平滑，它适用于像高程模型这般的连续表面情况，三次卷积法会考虑周围十六个像元，如此做能更好地保持细节，不过其计算量是最大的。当选定使用方法之时，需针对精度需求展开权衡比较，并且要针对计算成本进行权衡比较，比如，地物分类应该选用最为相近的那个方法，地形分析适宜采用双线性内插的那样的方法。
如何选择适合的重采样方法
对于选重采样方法进行考量，需综合考虑数据特性以及应用目标，对于如土地利用类型那般的离散分类数据，最邻近法能够防止生出无效类别，进而使边界清晰，对于像温度或高程这样的连续数据而言，双线性内插能够产生更加自然的过渡效果，在处理高精度遥感影像且计算资源充足的情况下，三次卷积法能够最大程度留存纹理特征，同时要考虑分辨率变化幅度，在重采样倍数过大的时候，简单算法反而更易控制误差传播。
栅格重采样的常见误区
实践里常见误区中，存在忽视重采样针对统计值影响的情形，存在随意变更重采样方法的情形，存在忽略投影转换中重采样需求的情形。运用双线性法重采样分类数据会致使边界出现不存在的新类别。多次重复进行重采样会持续性损失信息。不同投影转换时跳过重采样会引发形变。作如下提议，即在流程当中进行记录，记录每次重采样的参数 ，对于关键数据，要保留原始分辨率的副本，并且借助交叉验证，完成评估，评估信息损失的程度
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