栅格重采样，是遥感里的一项基础技术，且是地理信息系统中关键的技术，它和空间数据在不同分辨率之间转换时的精度有关，它还和空间数据在不同坐标系之间转换时的可靠性有关，理解其核心原理，对于确保数据分析结果的准确性至关重要，理解其方法，对于确保数据分析结果的准确性也至关重要。
什么是栅格重采样的原理
栅格数据由像元构成，这些像元规则排列，每个像元代表一个区域，且还承载一个值，当要把数据转换到新的网格系统时，就会涉及到重采样，其核心原理是针对新网格中的每一个目标像元，依靠特定的数学规则，从原始栅格的像元值里计算出一个新值 ，这个过程本质上属于信息的一种再估计，不可避免地会引入误差，所以方法的选择直接决定了信息的保真程度 。
栅格重采样有哪些常用方法
最常用的方法包含最近邻法，双线性内插，立方卷积法。最近邻法把原始数据里最邻近像元的值赋予新像元，计算速度快且能保留原始值，不过可能致使图像涌现锯齿状边缘。双线性内插法考量目标像元周围2×2窗口内的四个像元，借由距离加权平均算出新值，结果更平滑，适用于像高程模型这类连续表面数据。立方卷积法运用更大的窗口开展更复杂的加权运算，能在实现平滑之际更好地留存细节，然而计算量也是最大的。
如何选择栅格重采样方法
所挑选用何种方式系由数据特性以及分析目的来决定，假设数据属于分类类型，像土地利用类型那样的，着重类别边界不被混淆的情况，那么就应该挑选最近邻法来维持原始数值的纯粹性质，要是数据属于连续数值，比如温度、高程这般的，追求表面呈现自然过渡的状况，双线性内插或者立方卷积是更为优良的选择，它们能够产生视觉方面更为平滑的结果 ，除此之外，还需要对计算效率以及精度要求进行权衡，在处理海量数据或者对时效性有着较高要求的场景当中，最近邻法因为其速度方面的优势常常会被使用 。
栅格重采样会产生哪些误差
必然伴随着信息损失或者扭曲，这是重采样过程。误差主要出于像元值混合，还有平均，致使边界模糊，细节丢失，或者某些特征被夸大。比如说，对分类图运用双线性内插，可能在类别边界那里生出不存在的“混合类别”。之外，从低分辨率朝着高分辨率重采样，也就是上采样，不会创造真实信息，属于视觉上的插值模拟。认识到有些误差存在，是正确解读重采样后数据的前提。
于您项目实践里，当遭遇一幅有着多源、多分辨率状况的遥感影像作融合分析时，您一般会率先思考选用哪种重采样方法，又是怎样去评测其带来的误差影响的呢，欢迎于评论区分享您的经验跟见解，若觉着本文对您有益处，也请不吝进行点赞与转发 。