栅格数据模型使用一种规则格网来覆盖整个空间，该格网的每个像元值对应于该像元位置上空间现象的特征。栅格数据不仅计算效率高，而且可以应用于多种数据分析。因此，在涉及大量计算的GIS工程，中常采用栅格数据模型。 与基于点、线和多边形几何对象的矢量数据分析不同，栅格数据分析基于栅格像元和栅格，因此，栅格数据分析能在独立像元、像元组或整个栅格全部像元的不同层次上进行。一些栅格数据运算使用单一栅格，而另一些使用两个或更多栅格数据。栅格数据分析中应着重考虑的是像元数值类型。平均值、标准差等统计数据被视为数字型数值，而众数等其他像元值，作为数字型和类别型数值都可以。本单元中将重点介绍常用的三种运算类型。

局域运算是一个像元接一个像元的运算，并建立栅格数据分析的核心。局域运算由单个或多个输入栅格生成一个新的栅格，新栅格的像元值可以由输入与输出栅格的关系函数计算得到，或通过分类表对其赋值。

单一栅格的局域运算：假定以单一栅格为源数据，基于输入栅格的像元值，局域运算通过空间数学函数计算输出栅格的每个像元值。如表所示，GIS软件通常提供了大量的数学函数。

例如，浮点型栅格转换为整型栅格的过程就是一种简单的局域运算。它用取整（integer）函数逐个像元地进行取整运算，如图8-12所示。

重分类：是通过分类生成一个新的栅格数据的局域运算方法。重新分类方法有两种：第一种方法是一对一的改变，即输入栅格中的一个像元值在输出栅格中被赋予一个新值。例如，在输出栅格中，将土地利用栅格数据中的耕地像元赋值为1。第二种方法是在输入栅格中对一系列像元值赋予新值。例如在人口密度栅格中，将人口为0~50人/平方公里的像元对应的输出栅格赋值为1。整型栅格数据可以利用以上两种方法中的任意一种进行重新分类，但是浮点型栅格数据则只能利用第二种方法进行重新分类。

进行重分类有三个目的：第一，创建简化的栅格数据；第二，生成包含唯一类别或数值的新栅格；第三，生成表示输入栅格像元值排序结果的新栅格。

多个栅格的局域运算：多个栅格的局域运算也涉及图层合成、地图叠置或叠加等操作。由于可以用多个栅格图层进行运算，所以局域运算相当于基于矢量的地图叠置操作。

许多局域运算都同时用多个输入栅格，而非仅用单一输入栅格，除了可用于独立栅格的数学公式外，其它的基于输入栅格的像元值或其频率的度量也都可存储于输出栅格。然而，这些度量中的一些仅限于数值数据的栅格。

最大值、最小值、值域、总和、平均值、中值和标准差等统计值都是应用于数值型栅格的度量。例如图8-13中显示局域运算计算三个输入栅格数据的平均值的例子，如果输入栅格的一个像元为no data，则输出栅格中该像元也为no data。

其它适于数值型或者类别型数据栅格的度量，诸如众数、少数和唯一值数目等统计值。对于每个像元，众数表示输出频率最高的像元值，少数则为输出频率最低的像元值，类别型栅格则输出不同像元的数目。如图8-14所示，显示三个输入栅格获取的众数统计值的输出栅格。

还有一些局域运算不涉及统计或计算。称为Combine的一种局域运算，是将一个独特输出值赋予输入值的每种独特组合。假设一个坡度栅格有三种像元值（0~20%、20~40%、大于40%），一个坡向栅格有四种像元值（北、东、南、西）。Combine运算生成的输出栅格，每种坡度和坡向的独特组合有一个值，比如1代表坡度大于40%和南坡，2代表坡度为20~40%和南坡，以此类推，如图8-15所示。