Lorsqu'il s'agit de rasters de différentes résolutions, faut-il rééchantillonner à la résolution la plus élevée ou la plus basse?

Je recherche des recommandations sur les meilleures pratiques pour gérer les couches de données raster avec différentes résolutions et projections. Le conseil qui m'a été donné est de toujours rééchantillonner sur la couche avec la résolution la plus basse avant d'effectuer une analyse, mais cela me semble être un énorme gaspillage de précision et je n'ai jamais reçu d'explication solide pour expliquer pourquoi cela devrait être fait.

Quand est-il raisonnable de rééchantillonner pour correspondre à une grille de résolution supérieure et quelles sont les implications par rapport au rééchantillonnage à une résolution inférieure?

Je me rends compte que cela dépend probablement beaucoup de la situation. Je recherche principalement des directives générales, mais voici mon scénario spécifique pour référence:

Scénario: Je cherche à construire un modèle de régression spatiale prédisant l'utilisation des terres en fonction d'une variété de couches environnementales et socio-économiques. Ma carte d'utilisation des terres est dérivée de Landsat et donc d'une résolution de 30 m. Des exemples de couches explicatives comprennent le SRTM DEM (3 secondes d'arc, ~ 90 m) et les couches climatiques Bioclim (30 secondes d'arc, ~ 1 km).

En fait, ce n'est pas tout dépendant de la situation et c'est une erreur statistique.

Chaque fois que vous rééchantillonnez à une résolution plus élevée, vous introduisez une fausse précision. Considérons un ensemble de données mesurées en pieds en nombres entiers uniquement. Tout point donné peut être à +/- 0,5 pied de son emplacement réel. Si vous rééchantillonnez au dixième près, vous dites maintenant qu'un nombre donné n'est pas à plus de +/- 0,1 de son emplacement réel. Pourtant, vous savez que vos mesures d'origine n'étaient pas si précises et vous travaillez maintenant dans la marge d'erreur. Cependant, si vous allez dans l'autre sens et rééchantillonnez à la résolution inférieure, vous savez que toute valeur ponctuelle donnée est certainement précise car elle est contenue dans la marge d'erreur de l'échantillon le plus grand.

En dehors des mathématiques statistiques, le premier endroit qui vient à l'esprit est l'arpentage. Les relevés plus anciens ne précisaient que les relèvements jusqu'à la demi-minute la plus proche et les distances au dixième de pied. Le tracé d'un tracé de limite avec ces mesures peut souvent entraîner une erreur de fermeture (le point de départ et le point final doivent être identiques mais ne le sont pas) mesurés en pieds. Les relevés modernes vont au moins à la seconde et au centième de pied le plus proche. Les valeurs dérivées (telles que l'aire d'un lot) peuvent être considérablement affectées par la différence de précision. La valeur dérivée elle-même peut également être donnée comme trop précise.

Dans votre cas d'analyse, si vous rééchantillonnez à une résolution plus élevée, vos résultats impliqueront une précision beaucoup plus grande que les données sur lesquelles ils sont basés. Considérez votre SRTM à 90m. Quelle que soit la méthode utilisée pour mesurer l'élévation (moyenne / rendement moyen / retour), la plus petite unité (pixel) qui peut être différenciée de ses voisins est de 90 m. Si vous rééchantillonnez cela à 30 m, soit:

• vous supposez que les neuf pixels résultants ont la même élévation alors qu'en vérité peut-être un seul - le centre ou le coin supérieur gauche - (ou aucun!) est
• vous interpolez entre les pixels, créant des valeurs dérivées non présentes avant

Ainsi, dans les deux cas, vous introduisez une fausse précision car vos nouveaux sous-échantillons n'ont pas été réellement mesurés.

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