本文介紹在ArcMap軟件中，實現柵格圖像重采樣的具體操作，以及不同重采樣方法的選擇依據。 在之前的博客中，我們介紹了基于Python中Arcpy模塊對柵格圖像加以批量重采樣的方法；而在ArcMap軟件中，我們可以實現不需要代碼的柵格重采樣操作；本文就對這一操作方法加以具體介紹。 首先，如下圖所示，
本文將介紹在ArcMap軟件中，如何進行柵格圖像重采樣的具體操作，以及如何選擇不同的重采樣方法。
在之前的博客中，我們介紹了基于Python中Arcpy模塊對柵格圖像進行批量重采樣的方法。而在ArcMap軟件中，我們可以實現不需要代碼的柵格重采樣操作。接下來，本文將對這一操作方法加以詳細介紹。
首先，我們需要查看待重采樣的柵格圖像的屬性界面，以獲取柵格像元的邊長等相關信息。
接下來，我們即可開始重采樣操作。在ArcMap軟件中，依次選擇“System Toolboxes”→“Data Management Tools.tbx”→“Raster”→“Raster Processing”→“Resample”選項。
隨后，會彈出“Resample”窗口。在窗口中，我們需要輸入待重采樣的柵格文件，配置輸出結果的路徑與文件名稱，并設置重采樣后柵格像元大小的參數以及重采樣所采用的方法。
在實際應用過程中，我們需要選擇合適的重采樣方法。ArcGIS官網對不同方法進行了介紹，一共提供了4種柵格數據重采樣的方法，分別是最鄰近分配法（NEAREST）、眾數算法（MAJORITY）、雙線性插值法（BILINEAR）與三次卷積插值法（CUBIC）。
這些方法各有特點，最鄰近分配法適用于離散數據，眾數算法可生成更平滑的結果，雙線性插值法適用于連續(xù)數據，而三次卷積插值法則需要更多的處理時間。
了解了上述原理，我們就對選擇哪一個方法有了比較清楚的認識。具體選擇方法時，我們需要根據待重采樣數據的特點來進行判斷。如果需要進行重采樣操作的是類別數據，那么最鄰近分配法與眾數算法是合適的選擇；如果處理的是連續(xù)數據，那么雙線性插值法與三次卷積插值法可能更適合一些。重采樣后，可以看到結果數據中像元的大小已經是我們需要的數值了。
至此，我們成功完成了柵格圖像的重采樣操作。
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