使用raster包时，resample的或projectRaster的双线性插值是否总是采用四个最近的质心，或者它是否解释了像元大小的差异？
在 http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/extensions/spatial-analyst/performing-analysis/cell-size-and-resampling-in-analysis.htm 发现的重采样中双线性插值的解释中，它说使用了四个最近的质心。在此示例中，像元大小相似。这种解释并不直接针对 R 中的raster包，但它似乎是在这些情况下双线性插值如何工作的最容易理解的解释。
当像元大小在任一(或两个(维度上相差超过 2 倍时，是否使用不同数量的质心？
例如，下面是分辨率高于要重采样的栅格：
library(raster)
R1 <- raster(resolution = 13, vals = sample(x = 1:5, size = 392, replace = TRUE))
plot(R1)
高分辨率栅格
此处创建的是要projectRaster的栅格，然后在projectRaster后创建 R1 以匹配新栅格：
R2 <- raster(resolution = 50)
R3 <- projectRaster(from = R1, to = R2, method = "bilinear")
plot(R3)
新的低分辨率栅格
使用高分辨率栅格中的哪些像元来创建更少、更大的像元时，会考虑projectRaster？由于高分辨率栅格中的像元是低分辨率栅格中的像元的四倍以上，因此如果双线性插值仅使用四个最接近的质心，则其代表性可能不如考虑更多像元时那样准确。
在使用双线性插值进行实际重采样之前，栅格包首先聚合值以创建分辨率与目标大致相等的像元。正是从此聚合栅格中获取四个像元。
这不是使用投影栅格完成的。Tis将在将来的版本中添加，但现在您可以先自己聚合输入数据。