重采样方法（环境设置）

重采样是在变换栅格数据集时内插像素值的过程。在以下情况使用：输入和输出排列不对应、像素大小发生变化、数据被平移或以上原因的综合。

用法说明

• 类别数据应使用最邻近选项，因为未创建任何新值。
• 不应对类别数据使用双线性和三次卷积选项，但对于连续数据却会产生更美观的输出。

对话框语法

• 重采样方法 - 选择在创建输出时使用何种重采样方法。
  • Nearest - 执行最邻近分配法，是速度最快的插值方法。此选项主要用于离散数据（如土地利用分类），因为它不会更改像元的值。最大空间误差将是像元大小的一半。
  • Bilinear - 执行双线性插值并基于四个最邻近的输入像元中心的加权平均距离来确定像元的新值。此选项用于连续数据，并会生成平滑的数据。
  • Cubic - 执行三次卷积插值法，可通过拟合穿过 16 个最邻近输入像元中心的平滑曲线确定像元的新值。此选项适用于连续数据，尽管所生成的输出栅格可能会包含输入栅格范围以外的值。与通过运行最邻近重采样算法获得的栅格相比，输出栅格的几何变形程度较小。“三次”选项的缺点是需要更多的处理时间。在某些情况下，此选项会使输出像元值位于输入像元值范围之外。如果无法接受此结果，请转而使用“双线性”选项。

脚本语法

arcpy.env.resamplingMethod = "interpolation_type"

参数	说明
interpolation_type（可选）	使用的重采样技术： NEAREST（最邻近）- 重采样时，使用最邻近像元的值将为输出像元分配值。这是默认设置。 BILINEAR（双线性）- 根据到四个最邻近输入像元中心的加权平均距离确定像元的新值。 CUBIC（三次卷积）- 通过拟合穿过 16 个最邻近输入像元中心的平滑曲线确定像元的新值。

金字塔语法

import arcpy

# Set the resampling method environment to bilinear interpolation.
arcpy.env.resamplingMethod = "BILINEAR"

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