栅格数据介绍

栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。每一个单元（象素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。，一个优秀的压缩数据编码方案是：在最大限度减少计算机运算时间的基点上进行最大幅度的压缩。

组织方法
栅格结构是用有限的网格逼近某个图形，因此用栅格数据表示的地表是不连续的，是近似离散的数据。栅格单元的大小决定了在一个象元所覆盖的面积范围内地理数据的精度 ，网格单元越细栅格数据越精确，但如果太细则数据量太大。尤其按某种规则在象元内提取的值，如对长度、面积等的度量，主成分值、均值的求算等，其精度由象元的大小直接决定。由于栅格结构中每个代码明确地代表了实体的属性或属性值，点实体在栅格结构中表示为一个象元，线实体表示为具有方向性的若干连续相邻象元的集合，面实体由聚集在一起的相邻象元表示，这就决定了网格行列阵列易为计算机存储、操作、显示与维护，因此，这种结构易于实现，算法简单，易于扩充、修改，直观性强，特别是容易与遥感影像的联合处理。

获取途径
（一）栅格数据的获取途径
栅格数据的获取主要由以下几个途径：
⑴ 栅格法：在待输入的图形上均匀划分栅格单元，逐个栅格地决定其属性代码，最后形成栅格数字地图文件。这是人工编码，当数据量太大时，该法费工费时，工作量相当大。
⑵转换法：用手扶跟踪数字化或自动跟踪数字化得到矢量结构数据，在转换为栅格结构。
栅格数据
由矢量数据向栅格数据转换是理想的方法。
⑶扫描数字化：逐点扫描待输入的专题地图，对扫描数据重新采样与再编码，从而得到栅格数据文件。
⑷ 分类影像输入：将经过分类解译的遥感影像数据直接或重新采样后输入系统，这是高效获取数据的方法。
（二）栅格像元代码的确定原则
当依据一定的要求给定单位网格后，而网格中有多种地物类型（或说属性）时，则根据需要采取如下方案之一决定栅格单元的代码。
⑴ 中心点法：即用处于栅格中心处的地物类型（属性或量值或属性记录指针）或现象特征决定该栅格单元的代码。对于具有连续分布特征的地理要素，如降水分布、人口密度等问题，中心法是被首要选用的。
⑵ 面积占优法：以占矩形面积最大的地物或现象特性的重要性决定栅格单元的代码，此法常见于分类较细，地物类别斑块较小的情况。
⑶ 长度占优法：当覆盖的栅格过中心位置时，横线占据该格中的大部分长度的属性值定为该栅格单元的代码。
⑷ 重要性法：根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要的地物类型决定相应的栅格单元代码。此法常见于具有特殊意义而面积较小且不在栅格中心的地理要素。尤其是点、线状地理要素，如城镇、交通枢纽、交通线、河流水系等。
以上4点正确使用，则能较好地保持地表的真实性，尽可能地保持原图或原始数据的精度问题。当然，缩小单个栅格单元面积，使每个栅格单元代表更为精细的地面矩形单元，减少混合单元、混合类型与混合面积，可大大提高量算精度，保持真实形态及更细小的地物类型。但增加栅格个数会使数据多，冗余严重。为解决此问题，产生了一系列各具特色的栅格数据压缩编码方法。