使用GDAL平滑/重新插值栅格吗？

简短：
我想更改光栅的分辨率并平滑灰色渐变，如下面的图像所示。首选项是使用GDAL，PIL或Numpy。

说明：
我正在使用High Performance Geostatistical Library将该点克里格化为输出分辨率为20米的栅格。我不想更改输出分辨率，因为插值时间呈指数增长。
在这种分辨率下，输出图像很难看（像素化和混叠）。我不知道它在概念上是否正确，但是我希望图像像下面的示例一样更平滑。就像将图像“重新插值”为分辨率更高的图像一样。我正在使用python，因此我的偏好设置是GDAL，Python Imaging Library或Numpy。答案可能是理论上的，例如指出算法名称或这种操作的概念。

资源：

目的地：

使用gdalwarp三次样条的编辑结果：

1）困难的方法：使用一点编码，就可以（相对）容易地实现双线性插值以完成不错的重采样。

2）简单的方法：使用GISAL（如上一本GISSE文章所述），但相反（减少像素大小）。

使用GDALReprojectImage，它在Python中公开：

from osgeo import gdal
help(gdal.ReprojectImage)

对于平滑插值，请使用双线性或三次方法。此函数很尴尬，因为它不使用关键字参数，因此您需要找到位置：

gdal.ReprojectImage(src_ds, dst_ds, None, None, gdal.GRA_Bilinear)

可能最棘手的部分是设置dst_ds，它需要具有类似于的地理转换src_ds，但单元大小已更改。

要平滑变化，您需要一个低通滤波器。您可以使用GDAL编写自己的代码，也可以使用GRASS编写代码。我没有尝试过，但是这里有一个指南http://wiki.awf.forst.uni-goettingen.de/wiki/index.php/Exercise_31

您可能需要先对栅格进行上采样，然后再应用低通滤波器以获得更好的分辨率输出。

您可以使用半径/ 5的秩/中值过滤器，即内核大小size = 11（对于每个rgb通道）。