摘要：GIS 数据多为栅格数据和矢量数据，之前在《10 种 GISer 需要掌握的矢量文件格式》一文中，我们已经为你介绍了矢量格式的数据。

GIS 数据多为栅格数据和矢量数据，之前在《10 种 GISer 需要掌握的矢量文件格式》一文中，我们已经为你介绍了矢量格式的数据。

这里再为你介绍 6 种常用的栅格文件格式，助你提高数据的存储效率。

GeoTIFF（.tif, .tiff）

GeoTIFF 属于地理参考栅格格式，由开放格式（GeoTIFF 联盟）所开发，含嵌入式地理参考信息的标准栅格图像格式，使其成为 GIS 中最广泛使用的栅格格式之一。

嵌入式元数据包括：坐标参考系（CRS）、边界框范围和分辨率和投影信息。

主要适用于卫星和航空图像、高程模型（DEM）和土地利用/土地覆盖分析。

优点是完全开放并广泛支持（QGIS、ArcGIS 和 GDAL）、支持无损压缩和易于分享和发布。

GeoTIFF 文件

该文件的局限性在于不压缩的话文件会很大，未针对网页显示进行优化（需要瓦片或金字塔）。

ENVI（.hdr, .img）

ENVI 属于遥感栅格格式，由 Harris Geospatial（原为 RSI）开发，广泛用于遥感领域，用于处理高光谱和多光谱图像。

.img 格式用于存储栅格数据，.hdr 格式包含元数据的头文件（波段数、数据类型和分辨率）。

适用于高光谱图像分析、植被研究、矿产勘探和图像分类和光谱分析等场景。

优点在于支持数百个光谱带，与遥感工具（ENVI、QGIS 和 ArcGIS）高度兼容，与 FLAASH、ATCOR 等工具配合良好。

ENVI 文件

该格式的局限性在于，虽然可在许多 GIS 应用程序中读取，但是毕竟是专有格式，且数据量大，文件占用内存较大。

LiDAR（.las, .laz）

LiDAR 属于 3D 点云栅格格式，由 ASPRS（美国摄影测量与遥感学会）开发，数据来自机载或地面激光扫描系统的 3D 点云数据，通常用于地形建模和 3D 地图绘制。

数据包括：X、Y、Z 坐标，强度、回波次数、分类（例如地面、植被），时间戳和颜色值（可选）。

适用于数字高程模型（DEM）、树冠高度和森林结构分析和城市建模和基础设施规划。

优点是高分辨率三维空间数据，.laz 提供 .las 的压缩版本，更易于存储和共享，与 LASTools、PDAL、ArcGIS 和 QGIS 等工具兼容。

LiDAR 文件

该格式受限于需要专门的软件来处理和可视化，大文件可能会占用大量资源。

NetCDF（.nc）

NetCDF 属于科学栅格格式，由UCAR（Unidata）开发，是一种强大的数据格式，用于存储多维科学数据，例如时间序列、气候模型、洋流和大气参数。

特征是将数据存储在具有时间、深度和空间坐标等维度的数组中，包含嵌入的元数据。

适用于环境建模（气候和天气）、海洋和大气数据和长期序列数据集。

优点是开放、自描述的格式，可扩展且高效，适用于大型数据集，广泛支持科学工具（MATLAB、Python 和 QGIS）。

NetCDF 文件

该格式不适合初学者，而且还需要专门的库（例如 Python 中的 netCDF4）进行操作。

Esri Grid（.adf）

Esri Grid 是一种专有栅格格式，是 Esri 创建的一种传统栅格数据格式，主要用于 ArcGIS 中存储和分析空间表面。

有两种类型：二进制网格和 ASCII 网格，二进制网格使用包含多个文件（.adf） 的文件夹来存储空间和属性数据。

适用于地形建模（例如 DEM）、水文分析（例如流域、坡度）和适宜性建模。

优点是针对 ArcGIS 进行了优化，支持整数和浮点数据，非常适合地图代数等分析工作流程。

Esri Grid 介绍

其限制在于 Esri 专有，不易在非 Esri 平台上移植，文件名限制（字符长度限制）。

HDF（.hdf）

HDF 属于分层科学数据格式，由 HDF Group 所开发，旨在管理大型复杂数据集，通常用于地球观测、遥感和建模等科学应用。

主要特点是支持多维数组，并具有组、数据集和属性的层次结构。

适用于卫星任务数据（例如 MODIS 和 NASA 数据集）、环境与气候科学和大数据处理。

其优点是高度可扩展、将多个数据集存储在一个文件中和在高性能计算环境中运行良好。

HDF 数据

该文件具有复杂的格式结构，所以需要特定的库或查看器（例如 HDFView）。

写在最后

‌栅格 GIS 数据以像素网格的形式呈现世界，其中每个单元格都包含一个值，常用于高程、影像、土地覆盖和环境建模。

来源：水经注软件