重采样在哪里ArcGIS (重采样在哪里ArcGIS英文)

重采样是地理信息系统（GIS）中的一个重要功能，它可以帮助用户在不同分辨率的数据之间进行转换以满足特定的分析或显示需求。在ArcGIS软件中，重采样功能被广泛应用于处理栅格数据，为用户提供了强大的数据处理能力。

在ArcGIS中，用户可以在数据处理工具中找到重采样功能。用户可以使用栅格工具集中的工具来执行重采样操作。在ArcGIS的工具箱中，有多种工具可以实现重采样，如“重采样工具”、“重采样栅格工具”等。用户可以根据自己的需求选择不同的工具来进行重采样操作。

重采样在ArcGIS中的应用场景非常广泛。用户可以利用重采样功能来处理不同分辨率的栅格数据，将其统一转换为相同的分辨率以便进行后续分析。同时，重采样还可以帮助用户将栅格数据从一个坐标系统转换到另一个坐标系统，以适应不同的地理空间需求。重采样还可以用于栅格数据的模糊化处理，帮助用户减少数据中的噪声或提高数据的可视化效果。

在进行重采样操作时，用户需要注意一些关键的参数，如重采样方法、输出分辨率、插值方法等。在ArcGIS中，用户可以根据实际需求选择不同的参数设置来实现最佳的重采样效果。例如，用户可以选择最近邻插值方法、双线性插值方法、三次样条插值方法等不同的插值方法来处理不同类型的数据。

重采样在ArcGIS中扮演着至关重要的角色，帮助用户进行高效的栅格数据处理和转换。通过合理使用重采样功能，用户可以更好地理解和分析地理信息数据，为地理空间分析和决策提供有力支持。

ArcGis重采样

数据处理-栅格-栅格处理-重采样 1、最近邻法（nearest）　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元中心的位置定位到输入栅格后，最邻近分配法将确定输入栅格上最近的单元中心位置并将该单元的值分配给输出栅格上的单元。

最邻近分配法不会更改输入栅格数据集中单元的任何值。

输入栅格中的值 2 在输出栅格中仍将为 2，决不会为 2.2或 2.3。

由于输出单元值保持不变，因此最邻近分配法应该用于名目数据或顺序数据，其中每个值都表示一个类、一个成员或一个分类(分类数据，如土地利用、土壤或森林类型)。

考虑到根据输入栅格创建的输出栅格会在操作中旋转 45°，因此将进行重采样。

对于每个输出单元，都要从输入栅格中获取值。

在下图中，输入栅格的单元中心为灰色点。

输出单元为绿色阴影。

要处理的单元为黄色阴影。

在最邻近分配法中，将确定与要处理的单元中心(红色点)最邻近的输入栅格单元中心(橙色点)，并将其指定为要处理的单元(黄色阴影)的输出值。

对输出栅格中的每个单元都重复此过程。

2、双线性插值法（bilinear）　双线性插值法使用四个最邻近输入单元中心的值来确定输出栅格上的值。

输出单元的新值是这四个值的加权平均值，将根据它们与输出单元中心的距离进行调整。

与最邻近分配法相比，此插值法可生成更平滑的表面。

下图与最邻近插值法的图例一样，输入栅格的单元中心为灰色点，输出单元为绿色阴影，要处理的单元为黄色阴影。

对于双线性插值法，先确定与要处理的单元中心(红色点)最邻近的四个输入单元中心(橙色点)，然后计算其加权平均值，再将所得的值指定为要处理的单元(黄色阴影)的输出值　由于输出单元值是根据输入单元的相对位置和值计算的，因此对于由某个已知点或现象的位置来决定分配单元值的数据(即连续表面)，双线性插值法是首选方法。

机场的高程、坡度、噪音强度以及河口附近地下水的盐度都是表示为连续表面的现象，最适合使用双线性插值法进行重采样。

3、三次卷积插值法（cubic）　三次卷积插值法与双线性插值法类似，除了通过 16 个最邻近输入单元中心及其值来计算加权平均值。

下图演示了如何计算三次卷积插值法的输出值。

先确定与要处理的单元中心(红色点)最邻近的 16 个单元中心(橙色点)，然后计算其加权平均值，再将所得的值指定为要处理的单元(黄色阴影)的输出值。

与双线性插值法相比，三次卷积插值法倾向于锐化数据的边缘，因为计算输出值时涉及的单元较多。

arcgis重采样改变分辨率用什么方法

1、加载需要重采样的影像，在工具箱中找到重采样工具。

2、在弹出界面中选择需要重采样的影像，设置输出路径和名称。

3、将分辨率改为需要的大小，默认值是输入影像的分辨率，数值等于其分辨率(以米为单位)大小。

4、选择重采样的算法，系统提供的算法依次为：最近邻法，双线性差值，立方(三次)卷积，多数重采样。

Arcgis中 为什么要对配准后的数据进行重采样

因为经过配准的不同栅格的像元并不总是对齐的，因为像元大小可能不同，或者像元边界之间会有相对的偏移。

当进行栅格合并时，空间分析必须为每一个输出像元指定对应的输入栅格的像元，这个过程就叫做重采样。

重采样的方法有最近邻发、search法、双线性内插法和立方卷积法。

前两者适用于离散数据，后两者适用于连续数据。