二、栅格数据的取值方法

栅格数据的取得，可在专题地图上均匀地划分网格（相当于将一透明方格纸覆盖在地图上），每一单位格子覆盖部分的属性数据便成为图中各点的值，最后形成栅格数字地图文件如图 3－7 所示。也可以用数字化仪跟踪，得到矢量结构数据后再转换为网格结构，或用扫描数字化方法，逐步扫描专题地图，将扫描数据重采样和再编码得到栅格数据文件。

栅格数据的获取需尽可能保持原图或原始数据的精度。在决定代码时尽可能保持地表的真实性，保证最大的信息容量。在图 3－8 中的网格覆盖后， 常常会在同一格子下对应了几种不同的属性值，而每一个单元只能取一个值，在这种情况下，有不同的取值方法：

中心点法：用处于栅格中心处的地物类型或现象特性决定栅格代码。为了寻找中心的方便，覆盖使用的网格常常使交点与网格单元的中心对准，这时读数据只考虑网格交点所对应地图上的值，因此中心点法也可以叫做“网格交点归属法”。如图 3－8A 成为：

此法常用于具有连续分布特性的地理要素，如降雨量分布、人口密度图等。

面积占优法：以占栅格最大的地物类型或现象特征决定栅格单元的代码。如图 3－8B 用这种取值方法得到：

面积占优法最适合分类较细、地物类别斑块较小的情况。

长度最占优法：当覆盖的格网过中心部位时，横线占据该格中的大部分长度的属性值定为该栅格单元的代码。如图 3－8C 格网线覆盖时，格网横线放在行中心线上，格网竖线不变，此图为：

重要性法：根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要的地物类型决定相应的栅格单元代码。这种方法对于特别重要的地理实体，其所在区域尽管面积很小或不在中心，也采取保留的原则，如稀有金属矿产区域等，因此图3－8B 便成为：

重要性法常用于具有特殊意义而面积较小的地理要素，特别是具有点、线状分布的地理要素，如城镇、交通枢纽、河流水系等。

为了逼近原图或原始数据精度，除了采用上述几种取值方法外，还可以采用缩小单个栅格单元的面积，即增加栅格单元总数的方法，这样行列数也相应增加，每个栅格单元可代表更为精细的地面矩形单元，混合单元减少， 可以大大提高量算的精度，更接近真实形态，表现更细小的地物类型。然而

增加栅格个数、提高精度的同时也带来了一个严重的问题，那就是数据量的大幅度增加，数据冗余严重。为了解决这一矛盾，现已发展了一系列栅格数据压缩编码方法，如键码、游程长度编码、块码和四分树编码等。其目的， 就是尽可能少的数据量记录尽可能多的信息，其类型又有信息无损编码和信息有损编码之分。信息无损编码是指编码过程中没有任何信息损失，通过解码操作可以完全恢复原来的信息；信息有损编码是指为了提高编码效率，最大限度地压缩数据，在压缩过程中损失一部分相对不太重要的信息，解码时这部分难以恢复。在地理信息系统中多采用信息无损编码，而对原始遥感影像进行压缩编码时，有时也采取有损型的压缩编码方法。