一、栅格数据重采样：ArcGIS—数据管理工具—栅格—栅格处理—重采样

更改栅格数据集的空间分辨率并针对所有新像素大小的聚合值或插值设置规则，可将像元分辨率由小采样到大，或由大采样到小；常用于栅格像元由大采样到小（低分辨率到高分辨率）。采样方法主要包括4中种，分别为：

（1）NEAREST—最邻近分配法：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。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)。

（2）BILINEAR—双线性插值法：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。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）CUBIC—三次卷积插值法：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。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。

（4） MAJORITY—众数重采样法

以上描述主要来自于：https://blog.csdn.net/dsac1/article/details/41079163

二、栅格数据聚合：ArcGIS—Spatial Analysis 工具—栅格综合—聚合

生成分辨率降低版本的栅格。每个输出像元包含此像元范围内所涵盖的输入像元的总和值、最小值、最大值、平均值或中值。输入栅格 要聚合的输入栅格，可以是整型或浮点型。像元系数 要获得输出栅格所需的分辨率，与输入栅格的像元大小相乘的系数。例如，像元系数值 3 会使输出像元大小比输入栅格的像元大小大三倍。该值必须为大于 1 的整数。聚合技术 (可选) 指出确定每个输出像元值的方式。主要包括：