栅格重采样主要包括三种方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中;双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。默认情况下，采用最近邻分配重采样技术，这种方法同时适用于离散和连续值类型，而其他重采样方法只适用于连续数据。另外还可以用ArcGIS中的Resampling工具进行栅格重采样操作。具体操作方法可以去地理国情监测云平台看看，或者从网上搜索下，这个答案我就是从网上找到答案的。回答完毕。
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数据处理-栅格-栅格处理-重采样
1、最近邻法（nearest）
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。
最邻近分配法不会更改输入栅格数据集中单元的任何值。输入栅格中的值 2 在输出栅格中仍将为 2，决不会为 2.2或 2.3。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)。
考虑到根据输入栅格创建的输出栅格会在操作中旋转 45°，因此将进行重采样。对于每个输出单元，都要从输入栅格中获取值。在下图中，输入栅格的单元中心为灰色点。输出单元为绿色阴影。要处理的单元为黄色阴影。在最邻近分配法中，将确定与要处理的单元中心(红色点)最邻近的输入栅格单元中心(橙色点)，并将其指定为要处理的单元(黄色阴影)的输出值。对输出栅格中的每个单元都重复此过程。
2、双线性插值法（bilinear）
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。
下图与最邻近插值法的图例一样，输入栅格的单元中心为灰色点，输出单元为绿色阴影，要处理的单元为黄色阴影。对于双线性插值法，先确定与要处理的单元中心(红色点)最邻近的四个输入单元中心(橙色点)，然后计算其加权平均值，再将所得的值指定为要处理的单元(黄色阴影)的输出值
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、三次卷积插值法（cubic）
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。下图演示了如何计算三次卷积插值法的输出值。先确定与要处理的单元中心(红色点)最邻近的 16 个单元中心(橙色点)，然后计算其加权平均值，再将所得的值指定为要处理的单元(黄色阴影)的输出值。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。
关于GIS投影报错的问题
1.栅格投影有时候会碰到投影失败的原因，这时候应该首先查看栅格属性中的空间坐标是否进行了定义，若没有的话就会出现报错。
2.若栅格坐标体系未定义，可以通过Catalog找到对应的文件进行初始定义，但前提是我们需要知道这个栅格数据真实的坐标体系，定义后然后再尝试进行栅格投影。当然若矢量数据出现类似问题，我们也可以尝试这样的方法进行解决。
关于重采样的问题
GIS重采样的时候首先应该清楚需要采样的数据类型，不同的数据类型应该选择对应的方法进行重采样，离散数据（土地利用、土壤或森林类型等）重采样请选用“NEAREST”；连续数据（计算高程、坡度、噪音强度等）重采样，请选用“BILINEAR”。这样连续数据经过重采样后就可得到相对平滑的图像了。
栅格计算器中Setnull和Isnull的区别
首先两个函数的用处是大大不同的，Setnull是在进行栅格计算时对已经有数据的栅格进行抹除或者设置为0值，例如 setnull([raster==1],[raster]),将raster中值为1的数据赋为空，其他保留原值。Isnull其实时一个判断函数，一般不会单独使用，是需要和Con或者等其他函数结合使用，例如， Con(ISNULL([raster]),1,[raster])。这个例子说明的意思时如果栅格中有空值，则赋值为1，否则还是保留原始栅格的数据。
1、加载需要重采样的影像，在工具箱中找到重采样工具。
2、在弹出界面中选择需要重采样的影像，设置输出路径和名称。
3、将分辨率改为需要的大小，默认值是输入影像的分辨率，数值等于其分辨率(以米为单位)大小。
4、选择重采样的算法，系统提供的算法依次为：最近邻法，双线性差值，立方(三次)卷积，多数重采样。
