在地理信息领域，栅格数据模型是一种常用的表示空间数据的方式，它主要包含三种基本形式：格网、栅格地图和表面覆盖或影像。
格网模型由行和列构建，每行每列都有一个特定的位置，行的方向对应y坐标，列的方向对应x坐标。每个格网单元，也就是每个小网格，由其所在的行列位置唯一定义。在栅格数据中，点状数据通过单个格网单元表示，线状数据则由一系列相邻的格网单元组成，而面状数据则由邻接的格网单元集合来体现。
每个格网单元都有一个数值，可以是整型，用于表示类别数据，例如土地利用类型，也可以是浮点型，用于表示连续数据，例如降水量。这个数值反映了相应位置上特定空间现象的属性特征。然而，栅格数据模型并不严格区分空间数据和属性数据，这在数据库管理中可能带来一些挑战。
格网单元的大小对栅格数据模型的分辨率至关重要。较大的单元可能会牺牲空间信息的精确度，而较小的单元则会增加数据量和处理的复杂性，延长计算时间。因此，在选择格网大小时，需要权衡精度和效率之间的平衡。
栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。每一个单元（象素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。，一个优秀的压缩数据编码方案是：在最大限度减少计算机运算时间的基点上进行最大幅度的压缩。