ArcGIS栅格数据模型
基础知识
表示连续的现象最好选择栅格数据模型，又称基于字段的模型。栅格数据模型用规则网格来覆盖整个空间。格网中的各个像元值与其位置上的空间现象特征相对应，像元值的变化反映了现象的空间变异。
栅格数据模型要素
像元值：像元值赋在像元的部分取决于栅格数据的运算方法。一般来说，涉及距离测量的运算中，像元值应赋在像元中心（如：重采样、计算自然距离）；许多其他栅格数据运算是基于像元的而不是基于点，将像元值赋予整个像元。
像元大小：指一个单元所代表的面积大小，即空间分辨率。如果一个栅格单元100m2，该栅格通常称为10m栅格。
单元深度：指用于储存单元值得比特数。
栅格波段：栅格数据可能具有单波段或多波段。
空间参照：经过与投影坐标系统匹配处理得栅格数据通常称为地理参照栅格数据。
卫星图像
卫星系统可以分为被动的和主动得。被动系统通常称为光学系统，它从地表反射或发射电磁波频谱获得光谱波段。主动系统通常称为合成孔径雷达（SAR），它可以提供能量照亮其感兴趣得区域，并测量从地球表面反射或散射的雷达电波。SAR的优势是可以在云、雨或黑暗条件下工作。
数字高程模型
数字高程模型（DEM）由一组均匀间隔的高程数据组成。传统方法是通过立体像对或等高线地形图插值成DEM；制作DEM的新技术包括光学传感器、干涉合成孔径雷达（InSAR）、激光雷达（LiDAR），这里不再赘述。
数字正射影像（DOQ）是一种数字化影像，其中由相机镜头倾斜和地形起伏的位移已被消除。
二值扫描文件和数字栅格图（DRG）
图形文件包括TIFF（标记图像文件格式）、GIF（图像交换格式）、JPEG（联合图像专家组）等。
栅格数据结构
常用的三种编码结构：逐个像元编码（cell-by-cell encoding）、游程编码（run-length encoding）、四叉树（quadtree）。
逐个像元编码：栅格模型被储存为矩阵，其像元值写成一个行列式文件。多光谱波段的卫星影像每一个像元有一个以上的值，需要特殊处理，通常采用以下三种格式存储：波段序列（bsq）、波段依行交替（bil）、波段依像元交替（bip）。
游程编码（RLE）以行和组来记录像元的值，每一组代表拥有相同像元值得邻近像元。可用于压缩栅格数据。
四叉树不再每次按行进行处理，而是用递归分解法将栅格分成具有层次得象限。递归分解指的是续分过程，直到四叉树的每一个象限中仅有一个像元值。
头文件：为导入栅格数据，必须具有如数据结构、区域范围、像元大小、波段数和表示无数据的值等信息，这些信息通常包含在头文件中。
栅格数据压缩
无损压缩方法保留像元或像素值，允许原始栅格或图像被精确重构（如TIFF）。有损压缩方法不能完全重构原始图像，但可以达到很高的压缩率（如JPEG）。
小波变换（wavelet transform）将图像看作是一个波，并且逐渐将该波分解为更简单的小波。该变换用小波函数重复求取临近像元组的平均值，同时记录原始像元值与平均值之间的差异（小波系数）。
数据转换与综合
栅格化：包括三个基本步骤。
- 建立一个指定像元大小的栅格，此栅格覆盖整个矢量数据的面积范围，所有像元初值为0；
- 改变对应于点、线和多边形的像元值。点赋值1，线赋予线值，多边形界仙设为多边形值；
- 用多边形值来填充多边形轮廓线内部。
矢量化：包括三个基本要素，以及线的平滑。
- 线的细化：栅格线细化到一个像元宽度；
- 线的提取：决定独立线段的起、止点；
- 拓扑关系的重建：将提取的线条连接。
