细看Raster属性
如果你已经看完了上一章，你已经了解了栅格数据是由一个个像元（Cell）按照行列方式构成的，每一个像元都有自己的像元值，并且这些像元值根据栅格类型的不同，可以代表反射值，或高程值，或分类类别等等。But，关于栅格数据属性的细节还是有很多问题。好像是像元值是不是也可以分成Integer， Float，或者Double？为什么栅格数据有的只有一个band，有的确有多个band？栅格统计值是干什么用的？
在ArcCatalog（10.1版本）里面查看栅格数据的属性，见下图：
红框中的内容就是栅格的属性了。这些属性具体告诉了我们关于栅格的什么故事呢？
Columns and Rows行列数告诉我们这个栅格一共有15781x13442个像元，而Cellsize则说明了像元大小为0.1单位。如果栅格是在投影坐标系下，则像元大小为0.1 米。根据这两个属性，我们对栅格数据覆盖的面积就有了概念（行数 x 列数 x 象元大小的平方）。
Number of bands说明了一个栅格数据带有几个波段。我们先不要纠结于栅格数据为什么会有多个波段，以及多波段的影像如何显示的问题（后文有详解）。单纯的从栅格数据的数据结构来看，波段就是描绘栅格数据的除行列数外的另外一个维度。可以这样来理解波段，如果将栅格数据看做一个切片面包，每一个波段就是这个切片面包中的一片，而每个面包片的大小（长和宽）就是栅格的行列数。从栅格的属性也不难看出，栅格数据中每个波段的行列数，像元大小是完全相同的。
再来看下Pixel Type和Pixel Depth。
这两个属性通常情况下是一起出现的。而这两个属性定义的就是栅格数据的像元值的值域范围。例如8bit的 unsigned integer栅格数据的像元值范围就是0~255，8bit的signed integer的像元值范围是 -128~127等等。
一般常见的遥感影像数据都是8bit unsigned integer的。会用到16 bit unsigned 或是32bit float类型的栅格多是高程表面数据，需要用到更大的带小数位的值来精确的记录高程信息。详细的比特深度和值域范围的对照请参见下表。
在拿到新的栅格/影像时，上述的信息可以帮助你快速了解手上的数据。再有就是在创建一个新的栅格数据时，也需要这些信息作为新建栅格的参数。在ArcGIS中创建一个栅格数据集时，会看到如下窗口：
其中像元类型和波段数是必填的。像元大小如果在新建时置空，将会由导入/镶嵌进来的第一幅影像决定。
此外，如果得知栅格数据的这些属性，根据一个8bit像元占1B的空间，32bit的像元占4B的空间，就可以直接得到栅格数据未压缩的大小。
例如上上图中，一个3波段，15781列13442行，8bit的栅格数据未压缩大小为
1B x 15781 x 13442 x 3 =636384606 B = 606.903MB（Uncompressed Size）
栅格属性中的颜色表（color map），金字塔（pyramid），统计值（statistics）等内容都会在下面的栅格的渲染中仔细说说。
预告一下，下一贴讲讲影像压缩（compression）