一般通过以下方法获取栅格数据：扫描地图、收集航空像片和卫星影像。扫描的地图数据集通常不包含空间参考信息（嵌入于文件中或作为单独的文件）。航空摄影和卫星影像提供的位置信息通常不够充分，无法与其他现有数据完全对齐。因此，要将这些栅格数据集与其他空间数据结合使用，通常需要将这些数据对齐或配准到某个地图坐标系。地图坐标系通过地图投影（将弯曲的地球表面描绘到平面上的方法）来定义。
对栅格数据进行地理配准时，将使用地图坐标确定其位置并指定数据框的坐标系。通过对栅格数据进行地理配准，可将栅格数据与其他地理数据一起查看、查询和分析。地理配准工具条可用来对栅格数据集、栅格图层（可能具有栅格函数）、影像服务和栅格产品进行地理配准。
通常，对栅格数据集进行地理配准的步骤如下：
- 在 ArcMap 中，添加需要与投影数据对齐的栅格。
- 添加链接，以便将栅格数据集的已知位置连接到地图坐标中的已知位置。自动注册工具
可以帮助您自动创建链接。 - 如果对对齐（也称为配准）满意，则保存地理配准信息。
- 永久变换栅格数据集（这是一个可选操作）。
要观看对栅格数据集进行地理配准的演示，请参阅地理配准视频。
使用控制点对齐栅格
通常，您会使用位于所需地图坐标系中的现有空间数据（目标数据，如地理配准的栅格或矢量要素类）对栅格数据进行地理配准。此过程包括识别一系列地面控制点（已知 x,y 坐标），以将栅格数据集的位置与空间参考数据（目标数据）的位置链接起来。控制点是在栅格数据集和实际坐标中可以精确识别的位置。许多不同类型的要素都可以用作可识别位置，如道路或河流交叉点、小溪口、岩石露头、土地的堤坝尽头、已建成场地的一角、街道拐角或者两个灌木篱墙的交叉点。
控制点用于构建将栅格数据集从现有位置转移到空间正确位置的多项式变换。栅格数据集上的控制点（起点）与相应的对齐目标数据控制点（终点）之间的连接是一种链接。
下例显示了放置在矢量目标数据街道交叉处的起始控制点（黄色十字形）以及放置在栅格数据集上与之关联的控制点（绿色十字形）。连接这两个控制点的蓝线表示关联链接。
需要创建的链接数量取决于计划使用的变换的复杂程度，此变换用于将栅格数据集变换到地图坐标。不过，添加更多的链接并不一定会获得更好的配准效果。如有条件，应该在整个栅格数据集中散布链接，而不是将它们集中在某一个区域中。通常，使栅格数据集的每个角点附近具有至少一个链接且内部也具有几条链接，这样可以收到最好的效果。
一般来说，栅格数据集和目标数据之间的重叠部分越大，对齐效果越好，因为可以在更广阔的范围内设定控制点来对栅格数据集进行地理配准。例如，如果目标数据仅占栅格数据集覆盖区域的四分之一，则用于对齐栅格数据集的点将限制在此重叠区域中。因此，重叠区域之外的区域很可能无法正确对齐。
请记住，地理配准后的数据仅与对齐后的数据一样精确。要使误差最小，应该根据需要在最高分辨率和最大比例下对数据进行地理配准。
变换栅格
如果已创建足够的连接，可对栅格数据集进行永久性的变换（或扭曲），以与目标数据的地图坐标相一致。可选择使用多项式变换、样条函数变换、纠正变换、投影变换或相似变换来为栅格中的每个像元确定正确的地图坐标位置。
多项式变换使用最小二乘拟合 (LSF) 算法和控制点构建的多项式。它在全局精度方面得到优化，但并不保证局部精度。多项式变换会用到两个公式：一个用于为输入的 (x,y) 位置计算输出的 x 坐标，另一个用于为输入的 (x,y) 位置计算 y 坐标。最小二乘拟合算法的目标是获得可适用于所有点的通用公式，这通常以控制点的位置发生轻微移动为代价。此方法所需的非相关控制点数量必须为：零阶平移 1 个，一阶仿射变换 3 个，二阶变换 6 个和三阶变换 10 个。较低阶多项式容易出现随机型误差，而较高阶多项式容易出现外推误差。
一阶多项式变换常用于对影像进行地理配准。以下等式使用仿射（一阶）多项式变换对栅格数据集进行变换。可看到六个参数定义如何将栅格的行和列变换至地图坐标的变换方法。
零阶多项式用于平移数据。当数据已进行地理配准但通过微小的平移可以更好的排列数据时，通常使用该多项式。执行零阶多项式平移只需要一个连接线。最佳方法可能是创建一些链接，然后选择看似最准确链接。
使用一阶（或仿射）变换来平移、缩放和旋转栅格数据集。这通常会在栅格数据集上得到直线，这些直线在扭曲的栅格数据集中映射为直线。因此，栅格数据集上的正方形和矩形通常会变为具有任意比例和角度方向的平行四边形。
通过使用最少三个链接，采用一阶变换的数学方程可将每个栅格点准确映射至目标位置。任意三个以上的链接会都产生误差或残差，它们会遍布在所有的链接上。不过，应该添加三个以上的链接，因为如果某一个链接的定位出现错误，就会对变换造成更大的影响。所以，即使在创建更多链接时会产生更多的数学变换误差，变换的总体精度还是会提高。
变换的阶次越高，可校正的畸变就越复杂。不过，极少会需要三阶以上的变换。高阶变换需要更多的链接，因此处理时间将逐渐增多。一般来说，如果栅格数据集需要进行拉伸、缩放和旋转，请使用一阶变换。而如果必须弯曲栅格数据集，请使用二阶或三阶变换。
样条函数变换实际上是一种橡皮页变换方法，并对局部精度（而非全局精度）进行优化。它基于样条函数 - 一种可维护相邻多项式之间的连续性和平滑度的分段多项式。样条函数可将源控制点准确地变换至目标控制点；但不能保证距控制点的像素距离是准确的。当控制点很重要并且需要进行精确配准的时候就会用到此变换。添加更多的控制点会提高样条函数变换的总体精度。样条函数至少需要 10 个控制点。
校正变换对全局 LSF 和局部精度都进行优化。它基于结合多项式变换和不规则三角网 (TIN) 插值技术的算法而构建。校正变换可使用两组控制点执行多项式变换，并使用 TIN 插值技术来局部校正控制点以与目标控制点更好地匹配。校正至少需要 3 个控制点。
投影变换能够扭曲线，以使它们保持平直。进行变换时，之前平行的线可能不再保持平行。投影变换尤其适用于倾斜的影像、扫描的地图和一些影像产品，如 Landsat 和 Digital Globe。执行投影变换至少需要四个链接。只使用四个链接时，RMS 误差为零。使用更多的点时，RMS 误差会略高于零。
相似变换属于第 1 阶变换，以尝试保留原始栅格的形状。因为形状的保留要比最佳拟合更重要，所以相似变换的 RMS 误差通常要比其他多项式变换更大。
对均方根误差进行插值
当获得通用公式并将其应用到控制点后，会返回误差（残差）的测量值。误差就是起点所落到的位置与指定的实际位置（终点位置）之间的差。通过利用所有残差的均方根 (RMS) 总和计算 RMS 误差，再利用 RMS 误差计算得到总误差。此值可描述变换在不同控制点（链接）之间的一致程度。当误差非常大时，可通过先移除控制点再添加控制点来校正误差。
尽管 RMS 误差是评估变换精度的一种重要依据，但是不能将低 RMS 误差与精确配准相混淆。例如，变换可能因为输入的控制点较少而仍包含显著的误差。同等质量的控制点使用得越多，多项式就可越精确地将输入数据转换到输出坐标。通常，校正变换和样条函数变换可以使 RMS 接近于零或等于零；不过，这并不意味着影像将得到完美的地理配准。
正向残差以与数据框空间参考相同的单位显示误差。反向残差以像素为单位显示误差。正向残差 - 反向残差是以像素为单位来测量精度的接近程度。残差越接近零，精度就越高。
重采样栅格数据集
下述操作即是在执行几何变换：对栅格数据集进行校正或变换、投影或重采样，将它从一个投影转换到另一个投影，或者更改像元大小。几何变换是将栅格数据集的几何从一个坐标空间更改到另一个坐标空间的过程。几何变换的类型包括橡皮页变换（通常用于地理配准）、投影（使用投影信息将数据从一个投影变换至另一个投影）、平移（同时移动所有坐标）、旋转（按某个角度旋转所有坐标）以及更改数据集的像元大小。
在将几何变换应用到输入栅格后，输入栅格的像元中心就不会再与输出栅格的像元中心相连；不过仍需要为中心指定值。
尽管您可能认为栅格数据集中的每个像元都会变换到其新的地图坐标位置，可是实际上过程却正好相反。在地理配准过程中，会使用地图坐标对空像元矩阵进行计算。基于重采样过程为每个空像元给定一个值。
三种最常用的重采样技术分别为最邻近分配法、双线性插值法和三次卷积插值法。这些技术通过在未进行地理配准的栅格数据集中检查像元来为每个空像元指定一个值。
最邻近分配法是最快的重采样技术，适用于分类数据或专题数据，因为它不会更改输入像元的值。将输出栅格数据集中像元中心的位置定位到输入栅格后，最邻近分配法将确定输入栅格上最近的像元中心位置并将该像元的值分配给输出栅格上的像元。
最邻近分配法不会更改输入栅格数据集中像元的任何值。输入栅格中的值 2 在输出栅格中仍将为 2，决不会为 2.2 或 3。由于输出像元值保持不变，因此最邻近分配法应该用于名目数据或序数数据，其中每个值都表示一个类、一个成员或一个分类 - 可能为如土地利用、土壤或森林类型等分类数据）。
双线性插值法使用四个最邻近输入像元中心的值来确定输出栅格的值。输出像元的新值是这四个值的加权平均值，根据它们在输入栅格中距输出像元中心的距离进行调整。与最邻近分配法相比，此插值法可生成更平滑的表面。
由于输出像元值是根据输入像元的相对位置和值计算的，因此对于由某个已知点或现象的位置来决定分配像元值的数据（即连续表面），双线性插值法是首选方法。机场的高程、坡度、噪音强度以及河口附近地下水的盐度都是表示为连续表面的现象，最适合使用双线性插值法进行重采样。
三次卷积插值法与双线性插值法类似，但不通过 16 个最邻近输入像元中心及其值来计算加权平均值。与双线性插值法相比，三次卷积插值法更倾向于锐化数据，因为其在计算输出值时涉及更多的像元。因此，通常在重采样影像（例如航空摄影和卫星影像）时使用此重采样方法。
不应对分类数据使用双线性插值法或三次卷积插值法，因为输出栅格数据集中不会保留类别。不过，这三种技术均可用于连续数据，其中最邻近法可生成块状输出，双线性插值法可生成更平滑的结果，三次卷积插值法可生成锐度最高的数据。当进行大型的重采样项目时，建议创建一个原型，从而利用多种重采样技术来对最适用于您数据的方法作出精确的评估。
是否应校正栅格？
通过使用地理配准工具条上的校正命令或使用扭曲工具，可在地理配准栅格数据集之后对其进行永久性变换。还可以在辅助文件中使用地理配准工具条上的更新地理配准命令来存储变换信息。
校正或扭曲操作将创建使用地图坐标和空间参考进行地理配准的新栅格数据集。可将其另存为 BIL、BIP、BMP、BSQ、DAT、GIF、GRID、IM、JPEG、JPEG 2000、PNG 或 TIFF。ArcGIS 并不要求对要与其他空间数据一同显示的栅格数据集进行永久性变换；不过，如果计划对其进行分析或要将其用于不会识别坐标文件中创建的外部地理配准信息的其他软件包，则应该进行永久性转换。
更新地理配准将在外部文件中存储变换信息 - 如果永久性变换栅格数据集，则不会创建新栅格数据集。对于基于文件（如 TIFF）的栅格数据集，通常会将变换存储在外部 XML 文件中（扩展名为 .AUX.XML）。如果栅格数据集是原始影像（如 BMP）且变换属于仿射变换，则会将其写入到坐标文件。对于地理数据库中的栅格数据集，更新地理配准将地理数据变换存储到栅格数据集的内部辅助文件。更新栅格图层、影像服务或镶嵌图层只会在地图文档内更新图层，而不会将地理配准信息保存回源。
下表显示了如何保存每种类型的目标。
对各种栅格进行地理配准
| 数据类型 | 结果 |
|---|---|
栅格数据集 | 更新地理配准将更新栅格数据集。 |
栅格图层 | 更新地理配准将更新栅格图层，源栅格将不受影响。 |
影像服务图层 | 不会在服务器上更新影像服务。更新地理配准之后，可以保存地图文档 (.mxd)，或者创建图层文件 (.lyr) 来保存任何地理配准工作。 |
栅格产品 | 栅格产品将不更新基础栅格数据集文件。更新地理配准之后，可以保存地图文档 (.mxd)，或者创建图层文件 (.lyr) 来保存任何地理配准工作。 |
带有函数的栅格 | 栅格函数将不更新基础栅格文件。更新地理配准之后，可以保存地图文档 (.mxd)，或者创建图层文件 (.lyr) 来保存任何地理配准工作。 |