下面是根据《GDAL源码剖析与开发指南》上面对RasterIO的常规用法，该书使用的gdal版本比较老，新版的gdal版本已经可以支持RasterIO进行最近邻、双线性、三次卷积重采样的重采样（具体从哪个版本改的我也不知道），具体方法在文末。先根据该书介绍gdal常规的做法：

根据上面描述，我们进行第七个参数和第八个参数的更改则可以进行调整输出影像大小，如果不设置算法参数，我测试也可以输出大影像，但是效果不是很好。但是怎么指定是使用最近邻、双线性、三次卷积重采样在新版本是有方法的，具体如下：
1、定义一个GDALRasterIOExtraArg参数变量；
2、设置重采样算法为双线性插值
3、把这个变量带入带入RasterIO即可（注意RasterIO里面需设置好读入的起始x坐标、y坐标、读入影像宽、读入影像宽、输出的Array大小、输出重采样影像宽、输出重采样影像高、刚刚设置的参数变量）

//设置双线性插值重采样
	GDALRasterIOExtraArg psExtraArg;
	INIT_RASTERIO_EXTRA_ARG(psExtraArg);
	// TODO expose the resampling options to user
	//定义重采样方式
	//psExtraArg.eResampleAlg = GRIORA_NearestNeighbour;
	psExtraArg.eResampleAlg = GRIORA_Bilinear;
	
mssData->RasterIO(GF_Read, start_x, start_y, W, H, pOutbuffer, dstW, dstH, dtype, 4, mssBandMap, 0, 0, 0, &psExtraArg);
	pOutData->RasterIO(GF_Write, out_x, out_y, dstW, dstH, pOutbuffer, dstW, dstH, dtype, 4, mssBandMap, 0, 0, 0);

至此，如果想加速gdal运行，可以参考我前段时间写的博客：
gdal、geos的 windows编译 openCL加速

本文结束。