前言：栅格数据是GIS常用的一种数据格式，在本文中就栅格数据的一些概念和常用的处理方法做一个总结。 转载自：走天涯徐小洋地理数据科学的《栅格数据的一些概念和常用处理方法，ArcGIS栅格数据显示错误问题如何解决》
1 栅格数据的一些概念
1.1 栅格数据的定义
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像元，并在各像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。栅格数据的本质就是亮度值矩阵
1.2 坐标系
地理坐标系，单位：度，用经纬度表示投影坐标系，单位：米，笛卡尔坐标 更多坐标系详细介绍：GIS基础教程之坐标系
1.3 位深度
位深度是指在记录数字图像的颜色时，计算机实际上是用每个像素需要的位深度来表示的。计算机之所以能够显示颜色，是采用了一种称作“位”( bit ) 的记数单位来记录所表示颜色的数据。
位深度越大，色彩越丰富一般的照片有8bit，即2^8=256个亮度，0-255彩色照片RGB 8bit，即每个通道都可以显示256个亮度，那么对应可以有256256256=16,777,216种颜色卫星影像多为16bit，则一个波段可以获取2^16=65,536种亮度，远远超过人眼的分辨能力
1.4 像元类型
整型：存储整数，占存储空间小signed integer：第一位是标记正负号，0表示正，1表示负，以8bit signed integer为例，可以存储的值范围为：-2^7 到+2^7-1，即[-128，127]unsigned integer：全部用于存储数字，没有正负号，则8bit unsigned integer表示范围为[0,255]浮点型（floating point）：可以存储小数，占存储空间大
2 常用的栅格处理方法
2.1坐标系转换
2.2 建立栅格属性表
2.3 栅格计算
栅格的本质是矩阵，可以进行数学计算ArcGIS中Raster Calculator可以执行栅格计算可参考我的系列博客《Python图像遥感_等待着冬天的风的博客-CSDN博客》
2.4 重采样
主要用于高分辨率的数据转为低分辨率数据，或者把不同分辨率的数据统一起来在ArcGIS中可以使用Resample工具进行重采样可参考我的系列博客《Python图像遥感_等待着冬天的风的博客-CSDN博客》
3 GIS中栅格显示常见问题
3.1 ArcGIS显示错误
3.2 ArcGIS栅格显示错误解决办法