一、柵格資料
1、柵格資料:柵格資料結構實際就是像元陣列，每個像元由行列確定它的位置。由於柵格結構是按一定的規則排列的，所表示的實體位置很容易隱含在網路檔案的儲存結構中，且行列座標可以很容易地轉為其它座標系下的座標。在網路檔案中每個**本身明確地代表了實體的屬性或屬性的編碼。
2、柵格資料的優點：在柵格資料結構中，點實體表示為乙個像元；線實體則表示為在一定方向上連線成串的相鄰像元集合；面實體由聚集在一起的相鄰像元結合表示。這種資料結構很適合計算機處理，因為行列像元陣列非常容易儲存、維護和顯示。
3、柵格資料的缺點：用柵格資料表示的地表是不連續的，是量化和近似離散的資料，是地表一定面積內
(像元地面解析度範圍內)地理資料的近似性，如平均值、主成分值或按某種規則在像元內提取的值等；另一方面，柵格資料的比例尺就是柵格大小與地表相應單元大小之比。像元大小相對於所表示的面積較大時，對長度、面積等的度量有較大影響，這種影響還與計算長度、面積的方法有關。如圖1(a)中a點與c點之間的距離是5個單位，但在圖1(b)中，ac之間的距離可能是7，也可能是4，取決於演算法。如以像元邊線計算則為7，以像元為單金大會則為4。同樣，圖1(a)中三角形的面積為6個平方單位，而圖1(b)中則為7個平方單位,這種誤差隨像元的增大而增加。
圖 1：柵格資料對量測量的影響
二、柵格資料的取值方法：
柵格資料的取得，可在專題地圖上均勻地劃分網格(相當於將一透明方格紙覆蓋在地圖上)，每一單位格仔覆蓋部分的屬性資料便成為圖中各點的值，最後形成柵格數字地**件。
也可以用數位化儀跟蹤，得到向量
柵格資料
後再轉換為網格，或用掃瞄數位化方法，逐步掃瞄專題地圖，將掃瞄
資料重取樣和再編碼得到
柵格資料檔案
柵格資料的獲取需盡可能保持原圖或原始資料的精度。在決定**時盡可能保持地表的真實性，保證最大的資訊容量。圖形用網格覆蓋後，常常會在同一格仔下對應了幾種不同的屬性值，而每乙個單元只能取乙個值，在這種情況下，有不同的取值方法：
中心點法：用處於柵格中心處的地物型別或現象特性決定柵格**。
面積佔優法：以佔柵格最大的地物型別或現象特徵決定柵格**。
長度佔優法：當覆蓋的格網過中心部位時，橫線佔據該格中的大部分長度的屬性值定為該柵格的**。
重要性法：根據柵格內不同地物的重要性，選取最主要的地物型別決定相應的柵格單元**。對於特別重要的地理實體，其所在的區域儘管面積很小或不在中心，也採取保留的原則，臺稀有金屬礦區域等。
為了逼近原始資料精度，除了採用上述幾種取值方法外，還可以採用縮小單個柵格單元的面積，增加柵格單元總數的方法，這樣行列數也相應增加，每個柵格單元可代表更細小的地物型別，然而增加柵格個數、提高精度的同時也帶來了乙個嚴重的問題，那就是資料量的大幅度增加，資料冗餘嚴重。為了解決這一矛盾，現已發展了一系列柵格資料壓縮編碼方法，如鍵碼、遊程長度編碼、塊碼和四分樹編碼等。
三、編碼方法
1、直接柵格編碼
這是最簡單直觀而又非常重要的一種柵格結構編碼方法，通常稱這種編碼的影象檔案為網格檔案或柵格檔案，柵格結構不論採用何種壓縮編碼方法，其邏輯原型都是直接編碼網格檔案。直接編碼就是將柵格資料看作乙個資料矩陣，逐行（或逐列）逐個記錄**，可以每行都從左到右逐個象元記錄，也可以奇數行地從左到右而偶數行地從右向左記錄，為了特定目的還可採用其他特殊的順序。
2、壓縮編碼方法
目前有一系列柵格資料壓縮編碼方法，如鍵碼、遊程長度編碼、塊碼和四叉樹編碼等。其目的，就是用盡可能少的資料量記錄盡可能多的資訊，其型別又有資訊無損編碼和資訊有損編碼之分。資訊無損編碼是指編碼過程中沒有任何資訊損失，通過解碼操作可以完全恢復原來的資訊，資訊有損編碼是指為了提高編碼效率，最大限度地壓縮資料，在壓縮過程中損失一部分相對不太重要的資訊，解碼時這部分難以恢復。在地理資訊系統中多採用資訊無損編碼，而對原始遙感影像進行壓縮編碼時，有時也採取有失真壓縮編碼方法。
1）鏈碼（chain codes）
鏈碼又稱為弗里曼鏈碼[freeman]或邊界鏈碼，鏈碼可以有效地壓縮柵格資料，而且對於估算面積、長度、轉折方向的凹凸度等運算十分方便，比較適合於儲存圖形資料。缺點是對邊界進行合併和插入等修改編輯工作比較困難，對區域性的修改將改變整體結構，效率較低，而且由於鏈碼以每個區域為單位儲存邊界，相鄰區域的邊界將被重複儲存而產生冗餘。
2）遊程長度編碼（run-length codes）
遊程長度編碼是柵格資料壓縮的重要編碼方法，它的基本思路是：對於一幅柵格影象，常常有行（或列）方向上相鄰的若干點具有相同的屬性**，因而可採取某種方法壓縮那些重複的記錄內容。其方法有兩種方案：一種編碼方案是，只在各行（或列）資料的**發生變化時依次記錄該**以及相同的**重複的個數，從而實現資料的壓縮。
遊程長度編碼在柵格壓縮時，資料量沒有明顯增加，壓縮效率較高，且易於檢索，疊加合併等操作，運算簡單，適用於機器儲存容量小，資料需大量壓縮，而又要避免複雜的編碼解碼運算增加處理和操作時間的情況。
3）塊碼（block codes）
塊碼是遊程長度編碼擴充套件到二維的情況，採用方形區域作為記錄單元，每個記錄單元包括相鄰的若干柵格，資料結構由初始位置（行、列號）和半徑，再加上記錄單位的**組成。
塊碼具有可變的解析度，即當**變化小時圖塊大，就是說在區域圖斑內部解析度低；反之，解析度高以小塊記錄區域邊界地段，以此達到壓縮的目的。因此塊碼與遊程長度編碼相似，隨著圖形複雜程度的提高而降低效率，就是說圖斑越大，壓縮比越高；圖斑越碎，壓縮比越低。塊碼在合併、插入、檢查延伸性、計算面積等操作時有明顯的優越性。然而在某些操作時，則必須把遊程長度編碼和塊碼解碼，轉換為基本柵格結構進行。
4）四叉樹（quadtrees）
四叉樹又稱四元樹或四分樹，是最有效的柵格資料壓縮編碼方法之一，絕大部分圖形操作和運算都可以直接在四叉樹結構上實現，因此四叉樹編碼既壓縮了資料量，又可大大提高圖形操作的效率。四叉樹將整個影象區逐步分解為一系列被單一型別區域內含的方形區域，最小的方形區域為乙個柵格象元，分割的原則是，將影象區域劃分為四個大小相同的象限，而每個象限又可根據一定規則判斷是否繼續等分為次一層的四個象限，其終止判據是，不管是哪一層上的象限，只要劃分到僅代表一種地物或符合既定要求的少數幾種地物時，則不再繼續劃分，否則一直劃分到單個柵格象元為止。四叉樹通過樹狀結構記錄這種劃分，並通過這種四叉樹狀結構實現查詢、修改、量算等操作。
四叉樹中象限的尺寸是大小不一的，位於較高層次的象限較大，深度小即分解次數少，而低層次上的象限較小，深度大即分解次數多，這反映了圖上某些位置單一地物分布較廣而另一些位置上的地物比較複雜，變化較大。正是由於四叉樹編碼能夠自動地依照圖形變化而調整象限尺寸，因此它具有極高的壓縮效率。
GIS中柵格資料結構的顯示與計算
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OGC 向量柵格資料結構的標準
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