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重新取樣

透過更改像元大小或重新採樣的方式，在範圍保持不變的情況下，調整輸出的網格數據。其中系統更提供了四種常用的重新採樣方式，分別為：

最近鄰近內插法：

適合用於較離散的數據，藉由四個相鄰的像元數值來做內插求出新的數值，此分析法不會改變原像元的數值，最大空間誤差為基礎像元大小的一半，是內插法中速度最快也是最簡單的計算方式。

雙線性內插法：

適合用於較連續的數據，因藉由四個相鄰的像元數值來做兩次線性內插的關係，此分析法所產出的結果相較於最近鄰內插法會較為平滑，因而有霧霧的視覺效果，且邊緣的部份更會因內插的關係而有比較差的效果。

立方內插法：

適合用於較連續的數據，藉由找出距離最近的16個相鄰像元，垂直方向做四次3次方內插，在水平方向將適才內差所得到的數值再做一次3次方內插而得。由於演算法的緣故，其所需要的處理時間是三個演算法中最長的一個，且輸出的網格數據有可能會包含輸入網格以外的數值。

眾數：

藉由濾窗的方式來依序對輸入的網格進行計算。與最近鄰類似，主要用於離散數據，所輸出的網格相較於最近鄰分析要來得平滑。

設定參數說明

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