在进行基于像元的运算时，研究中往往涉及到多源数据，因此就需要对数据进行地理配准、空间配准、重采样等操作。

原始数据

现有栅格图层A、B、C、D……，要求将其处理成行列数目相同、栅格单元大小一致的数据。

• 重分类工具
• 重采样工具

数据1：GDP分布

• 数据空间分辨率：1km×1km
• 数据坐标系：WGS_1984_Albers（投影坐标系）
• 投影方式：阿尔伯斯等面积圆锥（Albers Equal Area Conic）投影
  
  数据来源：GitHub

数据2.1：人口密度

• 数据空间分辨率：1km×1km
• 数据坐标系： WGS_1984（Geographic Coordinate System，地理坐标系）
• 投影：
• 单位：人数/平方千米（number of people per square kilometer.）
  
  数据来源：WorldPop

数据2.2：人口总数

• 数据空间分辨率：100m×100m
• 数据坐标系：

数据3：土地利用类型

数据空间分辨率：

数据处理

操作1：将人口密度数据投影至GDP数据（栅格数据的投影变换）

(1) 在ArcToolbox中双击【数据管理工具】→【投影和变换】 【栅格】→【投影栅格】，打开【投影栅格】对话框

相同的地理椭球与投影坐标系下，不同来源，不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后，各个像元并不会一一对应。重采样之后的像元大小虽然一样，但像元之间会错位，并不完全匹配。

目前在ArcGIS中进行重采样操作时（resample 或者project raster）需要设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为基准栅格数据，这样重采样后数据的像元就会和基准栅格数据的像元一一对应，没有位置偏移。
如果需要保证裁剪后的栅格与裁剪前的栅格行列数完全一致，利用clip工具时，勾选Maintain Clipping Extent 即可。

其它操作

先进行数据重采样，再根据研究区裁剪。
栅格位置匹配后，进行像元计算。

参考

1、知乎-重采样栅格像元匹配问题
2、