灰度重采样的方法分为_重采样方法比较~

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最邻近法(Nearest Neighbor)：最邻近法直接将与某像元位置最邻近的像元值作为该像32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333431366363元的新值。该方法的优点是方法简单，处理速度快，且不会改变原始栅格值，但该种方法最大会产生半个像元大小的位移。

适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。以下示意图为栅格数据经过平移和旋转的几何变换之后。

就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

常用的重采样方法有最邻近内插法(nearest neighbor interpolation)、双线性内插法(bilinear interpolation)和三次卷积法内插(cubic convolution interpolation)。

扩展资料：

双线性内插法是通过取采样点到周围4邻域像元的距离加权来计算其栅格值新值。具体操作是首先在Y方向做一次内插(或X方向)，再在X方向(或Y方向)内插一次，通过距离加权计算得到该像元的栅格值。

用该法进行重采样，结果往往会比最邻近法重采样的结果更加光滑，但是会改变原来的栅格值，丢失一些局部细微的特征。适用于表示某种现象分布、地形表面的连续数据，如DEM影像、温度统计、降雨量分布、坡度等，这些数据一般就是通过采样点多次内插得到的连续表面。

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