常见问题解答：最邻近法、双线性插值法和三次卷积插值法有什么区别？

答案

最邻近法、双线性插值法和三次卷积插值法这三种重采样方法可用来确定在几何运算完成后如何确定输出栅格的像元值。 使用哪种方法取决于执行运算后的输入数据及其使用情况。 最邻近法非常适合土地利用分类或坡度分类等分类数据。 输入格网的值会保持不变，2 的结果将是 2，99 的结果将是 99。 输出像元的值由输入格网上的最近像元中心决定。 最邻近法可用于连续数据，但可能产生不均匀的结果。

双线性插值法使用四个最近像元中心的加权平均值。 输入像元中心越靠近输出像元中心，其值对输出像元值的影响越大。 这意味着输出值可能与最近输入不同，但始终会与输入值处于同一范围内。 由于值可以更改，不推荐使用双线性来分类数据。 相反，应该将其用于高程和原始坡度值等连续数据。

三次卷积插值法可查看 16 个与输出最近的像元中心，并拟合一条平滑的曲线，使其穿过这些点从而找到该值。 这不仅更改了输入的值，而且还可能导致输出值超出输入值的范围（可想象某表面出现汇或峰的情况）。 此外，尽管不推荐将这种方法用于分类数据，但该方法在平滑的连续数据方面十分出色。