栅格数据用一个规则格网来描述与每一个格网单元位置相对应的空间现象特征的位置和取值。在概念上，空间现象的变化由格网单元值的变化来反映。地理信息系统中许多数据都用栅格格式来表示。栅格数据在许多方面是矢量数据的补充，将两种数据相结合是GIS项目的一个普遍特征。

栅格数据表示的是二维表面上的地理数据的离散化数值。在栅格数据中地表被分割为相互邻接、规则排列的矩形方块（有时也可以是三角形、六边形等），每个地块与一个像元相对应。因此，栅格数据的比例尺就是栅格（像元）的大小与地表相应单元的大小之比。当像元所表示的面积较大时，对长度、面积等的量测有较大影响。每个像元的属性是地表相应区域内地理数据的近似值，因而有可能产生属性方面的偏差。如Landsat MSS卫星影像的单个每个像元所对应着地表79m*79m的矩形区域，影像记录的光谱数据是每个像元所对应的地表区域内所有地物光谱辐射的总和。 栅格数据记录的是属性数据本身，而位置数据可以由属性数据对应的行列号转换为相应的坐标。栅格数据的阵列方式很容易为计算机存储和操作，不但很直观，而且易于维护和修改。由于栅格数据的数据结构简单，定位存取性能好，因而在GIS中可与影像数据和DEM数据进行联合空间分析。 栅格数据的获取方式通常有：

（1）来自于遥感数据。通过遥感手段获得的数字图像就是一种栅格数据。它是遥感传感器在某个特定的时间、对一个区域地面景象的辐射和反射能量的扫描抽样，并按不同的光谱段分光并量化后，以数字形式记录下来的像素值序列。

（2）来自于对图片的扫描。通过扫描仪对地图或其他图件的扫描， 可把资料转换为栅格形式的数据。

（3）由矢量数据转换而来。通过运用矢量数据栅格化技术，把矢量数据转换成栅格数据。这种情况通常是为了有利于GIS中的某些操作，如叠加分析等，或者是为了有利于输出。

栅格数据模型是基于空间划分或铺盖的。空间被划分成大量规则的或不规则的空间单元，称为象素(Cell或Pixel)，依行列构成的单元矩阵叫栅格(GrID)。每个单元通过一定的数值表达方式（如颜色、灰度级）描述诸如环境污染程度、植被覆盖类型等空间地理现象。对同一现象，也可能有若干不同尺度、不同聚分性的铺盖。

栅格数据模型中，点、线、面的表示（图4-1）为：

点——由一个单元网格表示，其数值与近邻网格值明显不同。

线段——由一串有序的相互连接的单元网格表示，各个网格的值比较一致，但与邻域的值差异较大。

多边形——由聚集在一起的相互连接的单元网格组成，区域内部的网格值相同或差异较小，但与邻域网格的值差异较大。