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我们通常要进行基于像元的运算，往往我们的研究中涉及到多源数据，因此就需要对数据进行地理配准、空间配准、重采样等操作。

一开始，我认为相同的地理椭球与投影坐标系下，不同来源，不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后，各个像元会一一对应。然而有的时候却会遇到重采样之后的像元大小虽然一样，但像元之间会错位，并不完全匹配。



具体的原因我不太清楚，我猜测可能是重采样算法内部的格网生成机制、原始数据分辨率与目标分辨率的匹配（比如1000米重采样成500米，因为除得尽，直接分成四个就行，但是如果重采样成300米则除不尽，重采样后的格网就不一定划成什么样）

那么这个问题该怎么解决呢？目前在ArcGIS中进行重采样操作时（resample 或者project raster）需要设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为基准栅格数据，这样重采样后数据的像元就会和基准栅格数据的像元一一对应，没有位置偏移。

我的这篇博客介绍了gdal中此类问题的解决办法。

希望小伙伴有其它关于ENVI、GDAL等工具中此类问题的解决办法进行分享哦！

参考：

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//zhihu.esrichina.com.cn/question/13814

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//zhihu.esrichina.com.cn/question/18622

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