栅格数据的常规特性在影像数据集中，每个像素都具有一个值。 像素值表示栅格数据集描绘的现象，例如光谱值、类别、量级或高度。 类别可以是土地利用类别，例如草原、森林或道路。 光谱值用于卫星和航空影像，表示光反射率和颜色。 量级可以表示重力、噪音污染或降雨量百分比。 高度（距离）可以表示平均海平面以上的表面高程，可用于推导坡度、坡向和集水区属性。
像素值可正可负，可以是整型也可以是浮点型。 建议使用整型值表示类别（离散）数据，而浮点值适合表示连续表面。 像素也可以使用 NoData 值来表示数据缺失。 有关 NoData 值的信息，请参阅栅格数据集中的 NoData。
栅格将存储为有序的像素值列表，例如 80, 74, 62, 45, 45, 34, 等。
由每个像素表示的面积（表面）的宽度和高度相同，是由影像表示的整个表面的一个等分部分。 例如，表示高程的影像，即数字高程模型 (DEM)，可能覆盖 100 平方公里的面积。 如果此影像中存在 100 个像素，每个像素将表示等宽等高的 1 平方公里面积（即 1 km x 1 km）。
可根据需要增加或减小像素尺寸，以表示栅格数据集描绘的表面以及表面内的要素，例如平方公里、平方英尺或平方厘米。 像素大小决定了影像中图案或对象的显示粗糙度或精细度。 像素大小越小，影像越平滑或越详细。 如果像素大小过大，则信息可能丢失或细微的图案可能模糊不清。 例如，如果像素大小大于感兴趣的对象，则该对象在栅格数据集中可能不存在。 在下面的逻辑示意图中，栅格数据集通过不同的像素大小表示一个面要素。
每个像素的位置由其在栅格矩阵中所在的行或列定义。 矩阵由笛卡尔坐标系表示，其中矩阵的行平行于笛卡尔平面的 x 轴，列平行于 y 轴。 行和列值从 0 开始。 在下面的示例中，如果栅格采用通用横轴墨卡托 (UTM) 投影坐标系，并且像素大小为 100，则位于 5,1 处的像素位置为西 300,500，北 5,900,600。
当您需要指定影像范围时，范围由影像覆盖的矩形区域的顶部、底部、左侧以及右侧坐标定义，如下所示。
影像数据的地理属性通常为所有影像数据集记录四种地理属性。 这些属性对于地理配准非常有用，可帮助解释影像数据文件的构造方式。 理解此概念相当重要：有助于您了解影像在地理数据库中的存储和管理方式。
影像数据集具有定义地理位置的独特方法。 像素精确地地理配准后，将提供影像或栅格中像素值的有序列表。 这意味着每个栅格数据集通常都具有一个保存其地理属性的标头记录，而内容正文仅是经过排序的像素值列表。
影像数据集的四个地理属性如下所示：
坐标系参考坐标或 x、y 位置（通常在影像左上角或左下角）像素大小行计数和列计数可以使用此信息查找任何特定像素的位置。 此信息可用时，栅格数据结构从左上像素开始逐行列出像素值，直到右下像素，如下所示。