Je sais que cette question est assez ancienne, mais je voulais ajouter mes 2 cents, au cas où d'autres tomberaient sur ce fil en essayant de répondre à la même question ...
Les réponses précédentes sont correctes lorsque vous souhaitez vraiment rééchantillonner vos données, comme si vous agrégiez vos données d'une taille de pixel de 30 m à une taille de pixel de 90 m. Dans ce cas, vous essayez de créer une nouvelle valeur pour chaque pixel individuel, sur la base d'une collection de pixels proches. Donc oui, ici, pour les ensembles de données discrets, vous sélectionnez le plus proche voisin, tandis que pour les données continues, vous choisissez soit la convolution bilinéaire soit la convolution cubique.
Dans cette question cependant, le but n'est pas réellement de rééchantillonner les données, mais simplement de convertir les données existantes en une nouvelle projection - vous voulez les mêmes valeurs, juste dans une nouvelle projection. Dans ce cas, vous souhaitez utiliser le rééchantillonnage du voisin le plus proche pour les jeux de données discrets et continus, afin de maintenir l'intégrité de vos valeurs de données d'origine. Je sais que cette déclaration va à l'encontre de tout ce que vous lisez sur le «rééchantillonnage», mais pensez vraiment de manière critique à ce que vous voulez réaliser et à ce que vous faites pour les données. De plus, je ne fais pas cette recommandation sur un coup de tête ... J'ai passé 5 ans à travailler sur un doctorat spécialisé en SIG / Télédétection, ainsi que d'enseigner des cours de premier cycle en SIG / Télédétection.
Une autre note, l'affiche originale a posé des questions sur les valeurs nulles et / ou négatives ... Si ces valeurs sont de vraies valeurs de données (c'est-à-dire que l'altitude peut en fait être 0 ou -34,5), alors vous voulez inclure ces valeurs. Cependant, si la ou les valeurs en question ne sont pas de vraies données et sont plutôt utilisées pour représenter NoDATA (disons 0 ou -9999), vous devez masquer ces pixels de votre raster (supprimer) avant de rééchantillonner via une convolution bilinéaire ou cubique . Sinon, ces -9999 pixels seront inclus dans le calcul de rééchantillonnage, comme si ce pixel avait une altitude réelle de -9999 et vous vous retrouveriez avec des valeurs de données invalides. Comme exemple TRÈS simplifié en convolution cubique, si vos 4 valeurs de cellule les plus proches sont 4, 5, 16, -9999, y compris -9999, cela pourrait entraîner une nouvelle valeur de pixel de -9974, ce qui n'est pas des données valides.