轉發自我的知乎文章
我們通常要進行基於像元的運算，往往我們的研究中涉及到多源數據，因此就需要對數據進行地理配准、空間配准、重采樣等操作。
一開始，我認為相同的地理橢球與投影坐標系下，不同來源，不同分辨率的數據重采樣為同一空間分辨率之后，各個像元會一一對應。然而有的時候卻會遇到重采樣之后的像元大小雖然一樣，但像元之間會錯位，並不完全匹配。
具體的原因我不太清楚，我猜測可能是重采樣算法內部的格網生成機制、原始數據分辨率與目標分辨率的匹配（比如1000米重采樣成500米，因為除得盡，直接分成四個就行，但是如果重采樣成300米則除不盡，重采樣后的格網就不一定划成什么樣）
那么這個問題該怎么解決呢？目前在ArcGIS中進行重采樣操作時（resample 或者project raster）需要設置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 為基准柵格數據，這樣重采樣后數據的像元就會和基准柵格數據的像元一一對應，沒有位置偏移。
我的這篇博客介紹了gdal中此類問題的解決辦法。
希望小伙伴有其它關於ENVI、GDAL等工具中此類問題的解決辦法進行分享哦！
參考：
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