尽管标题中区分了“栅格”与“影像”两个概念，单其实“影像”也是“栅格数据”，这两个概念的差异，主要在于其获取 的方式，或处理的不同阶段。

2.1. 栅格数据格式

栅格数据就是将空间分割成有规律的网格，每一个网格称为一个单元，并在各单元上赋予相应的属性值来表示实体的一种数据形式。 空间数据库是对地理栅格数据进行有效管理的一个极为重要的手段。

2.1.1. 栅格数据类型

GIS系统的栅格数据格式有很多种，有卫星影像、数字高程模型、数字正射影像、扫描文件、数据栅格图形、 图形文件（".jpg"，".png"，".tif"）等。其中常用的有".jpg"，".png"，".tif"等。我们在一些任务中会利用一些电子地图下载器 来获取研究范围内的卫星地图，下载得到的格式就是".jpg"或者".png"。".tif"格式的数据不同之处在于它具有空间地理坐标。

目前 QGIS 可以支持读取的主要栅格格式如下：

• Arc/Info Binary Grid

• Arc/Info ASCII Grid

• GRASS Raster

• GeoTIFF

• JPEG

• Spatial Data Tranfer Standard Grids

• USGS ASCII DEM

• Erdas Imagine

2.1.2. 栅格数据特征

在栅格数据集中，每个像元都有一个值，用来表达是所描绘的现象，如类别、高度、量级或光谱等等。其中的类别则可以是草地、 森林或道路等土地利用类；高度（距离）则可表示平均海平面以上的表面高程，可以用来派生出坡度、坡向和流域属性； 量级可以表示重力、噪声污染或降雨百分比；光谱可在卫星影像和航空摄影中表示光反射系数和颜色。

每个像元值可正可负，可以是整型也可以是浮点型。整型适合表达类别（离散）数据；浮点型则适合表达连续表面。 另外，在像元值中，还可以使用 NoData 值来表示数据缺失。

同时，每个像元所表示的区域（或表面）的高和宽都相等。例如，表示高程的一个栅格（即，数字高程模型）可能会覆盖 100 平方千米的区域， 如果这份栅格数据包含了 100 个像元，那么每个像元的高和宽都是1 方千米，也就是说每个像元覆盖的面积是1 平方千米（即，1 km x 1 km）。

2.1.3. 栅格数据优势

• 数据结构更加简单，即由像元组成矩阵结构，其中的像元值表示坐标，有时与属性表相关联

• 格式更加强大，高级的空间和统计分析较容易实现

• 可以表示连续表面以及执行表面分析

• 点、线、面和表面都可同样存储

• 对复杂数据集也可执行快速叠置

• 有利于遥感数据的匹配应用和分析