问题：已知一个影像，对另一影像像元分辨率按照已知影像进行重采样？

方法：ENVI+IDL。

练习数据包括两张GEOTIFF文件，具有相同的空间参考，STANDARD.tif是已知影像，像元分辨率：1000*1000METERS；reprojected.tif是被重采样影像，像元分辨率：799.232051*799.232051METERS。

（原来，我尝试Python+GDAL进行重投影和重采样，但没发现Python+GDAL重采样的代码，所以就分别做处理了。）

reprojected.tif与resampled.tif前后转换对比，如图 1（似乎没什么不同？）。

图 1

注意启动ENVI+IDL。

注意：土地利用数据的重采样方法应选择最邻近法，它基于离散数据在插值过程中不会产生新的数值，适用于类似土地利用分类数据的插值操作（NEAREST—Performs a nearest neighbor assignment, is the fastest of the interpolation methods. It is used primarily for discrete data, such as a land-use classification, since it will not change the values of the cells. The maximum spatial error will be one-half the cell size.）。

附上练习数据和代码（Practice.rar）。

2015年10月19日代码修改加入指示插值方法的变量intemed，每次调用该procedure需要指明方法代码（Resample.rar）。

References

[1] How does the Pixel Aggregate method work when resizing data with ENVI ?