为无人机地图和高程数据选择栅格重采样
将最近邻法、插值法和聚合方法与栅格含义进行比较，以便重投影保留有用的测量值和分类标签。
识别每个像素的含义
当栅格更改网格、分辨率或坐标系时，重采样会估计输出像素。正确的选择取决于值是否描述连续测量、照片颜色或离散类别。高程栅格和土地覆盖分类不应自动共享一个导出预设。在处理之前写下预期用途和单位，因为有吸引力的显示可以隐藏对后续计算至关重要的数字变化。
保留类别标识
最近邻采样选择现有值，而不是在类代码之间进行插值。这使其成为分类栅格的常见起点，其中对林地和道路标识符进行平均将创建一个无意义的类别。然而，选择可以改变小块或狭窄边界的表示。在建议的输出分辨率下比较类计数、边界示例和受影响的区域，而不是假设每个原始地物都会保留。
了解连续曲面的插值
双线性和三次方法以不同的方式组合相邻值。它们可以使连续图像或表面显得更平滑，但平滑度并不是准确性的独立证据。插值会改变局部值，并且某些内核可能会在急剧过渡附近产生超调。使用剖面图和原始样本检查屋顶边缘、路堤和有效数据边界。选择适合分析问题的行为，而不是选择视觉上最令人愉悦的结果。
将降分辨率作为单独的决策
制作较粗分辨率的栅格时，总结贡献观测值的方法回答了与采样一个源像素不同的问题。平均表面高程并不等于最高障碍物高程或最低排水点高程。指定用户需要的统计数据。测试具有代表性的小型结构和广泛的统一区域，并记录它们的外观变化是否遵循有意的信息摘要或无意的细节丢失。
一起检查掩膜和对齐情况
NoData、alpha 掩膜和输出网格位置会影响源像素对结果的贡献。排除区域旁边的值的行为可能与完全覆盖范围内的值不同。在比较方法之前确认源有效性规则。在可行时从保留的原始文件中重新投影，而不是重复地对已更改的副本进行重新采样。几个看似无害的转换可能会使解释变得复杂，因为最终的栅格继承了每个早期操作的效果。
记录特定目的验收示例
对于假设的排水研究，在批准导出流程之前，比较一组固定剖面和已知参考位置的替代输出。保持相同的范围、网格原点和像素大小，以便该方法是正在研究的变量。交付所选算法及其基本原理和源版本。 GDAL 的 gdalwarp 和 gdal_translate 文档描述了可用的方法；针对特定项目的检查确定其结果是否保留了实际需要的信息。 记录目标网格和有效性规则，才能让不同算法的比较始终针对同一组输出位置。
