ArcGIS Pro 包含多种工具，可用于处理影像和栅格数据。 无论基于像素的数据是通过卫星或航空传感器拍摄的影像还是栅格数据集或 DEM，在执行分析时可通过多种方法来处理这些数据。
如果要显示的数据是卫星影像，则其在 ArcGIS 中可能作为栅格产品而受到支持。 栅格产品拥有几个不同的模板，放大或缩小图像时，系统已动态执行各种波段操作。
栅格函数
使用栅格函数是在 ArcGIS 中处理和分析栅格的有效方法。 执行栅格函数运算可将处理操作直接应用于地图显示中影像和栅格数据集的像素，因此该函数与地理处理工具完全不同，地理处理工具可将新栅格输出写入磁盘。 当显示图像时，系统将对原始数据的像素执行运算，因此，仅会处理在屏幕上可见的像素。 您可以将栅格函数应用于所有类型的图像和栅格，并且输出将是在地图显示中可见并在内容窗格中列出的函数栅格图层。 获得所需结果后，可以将图层保存到磁盘中。
通过影像选项卡访问的函数可用于对数据执行分析和处理操作。 处理库包含一些常用的函数。 其是整套栅格函数的子集，设置这些处理函数可实现快速访问和分析，并且可以识别两个所选栅格图层之间的差异或者将多个栅格镶嵌到一个栅格中。 指数库包含多个可用于分析多波段数据（例如计算归一化差值植被指数 (NDVI) 或归一化燃烧比率 (NBR)）的指数。 还可通过影像选项卡访问栅格函数窗格，该窗格中包含数百个可用于处理和分析影像和栅格数据的栅格函数。 您可以修改这些函数，以控制处理栅格数据的方式。
将栅格函数组合成函数链，可使用函数编辑器将函数链另存为栅格函数模板。 栅格函数模板可对图层、镶嵌数据集和图像服务执行多个栅格函数运算。 您可以在处理链中的任何点处保存结果。
保存栅格函数模板，将其与其他用户共享，然后保存栅格函数模板，与其他用户共享，然后跨 ArcGIS 平台将其导入到多个位置。
地理处理工具
地理处理是处理栅格和图像数据的传统方法，其中工具的输出会保存为磁盘上的文件。 与栅格有关的地理处理工具分散在地理处理工具箱内的多个工具集中。 大多数栅格数据管理工具位于数据管理工具箱中的栅格工具集以及多维工具箱中。 分析工具位于各种工具箱中，其中包括图像分析工具箱、3D Analyst 工具箱中的删格工具集、Geostatistical Analyst 工具箱、栅格分析工具箱和 Spatial Analyst 工具箱。
与栅格函数类似，您可以使用 ModelBuilder 将多个地理处理工具合并到一个处理链中。 您的地理处理模型可以保存、编辑和共享。
要了解有关地理处理的详细信息，请参阅什么是地理处理？
扩展模块
在分析操作中，栅格数据有多种使用方式。 执行这些操作时，主要关注数据如何通过像素值表示；因此，您将会执行处理这些值的操作。 有多种工具可用于使用栅格数据进行数据管理、转换、变换和分析。 如果需要使用其他工具执行更具体的分析，则可以使用以下任一扩展模块：
- ArcGIS Image Analyst 扩展模块 - 提供图像解释和开发功能，并允许您使用机器学习和要素提取工具、函数和功能来执行高级栅格和图像分析工作流。
- ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块 - 提供了一整套高级空间建模和分析工具，可用于执行集成栅格和矢量分析。
- ArcGIS Geostatistical Analyst 扩展模块 - 提供了使用确定性和地统计方法进行表面建模的功能。
- ArcGIS 3D Analyst 扩展模块 - 可用于高效地显示、分析和生成表面数据并提供用于 3D 建模和分析的工具。
分布式分析
如果登录到 ArcGIS Enterprise 
门户（该门户包含 ArcGIS Image Server ，此链接专为 Raster Analysis 配置），您可以在全分辨率和全图范围下处理大型栅格数据集，并执行分布式栅格分析。 调用工具或栅格函数时，ArcGIS Pro 将充当客户端，并且处理将在与 ArcGIS Enterprise 联合的服务器中进行。 门户工具位于栅格分析工具箱中，而栅格函数位于栅格函数窗格中。 该工具接受来自门户的本地文件和门户项目作为输入，并在门户中创建输出。
分类
如果您对土地利用情况或土地覆被感兴趣，ArcGIS Pro 会提供许多可对影像进行分类的工具。 您可以选择使用参数分类器或机器学习分类器对图像像素或分割的对象进行分类。 图像分类向导可引导您完成对影像进行分类的步骤。 有关影像分类的详细信息，请参阅影像分类概述。
正射映射
正射映射功能套件中提供的工具和功能可执行航空影像、卫星影像和无人机影像的摄影测量处理。 借助这些工具和功能，用户可以生产各种产品（例如无缝的正射影像镶嵌），旨在为地图的生成与修订、变化检测以及其他要素提取应用程序提供支持。
多维分析
可使用多维分析工具和功能对多维栅格数据执行复杂分析并进行可视化，以探索科学趋势和异常情况。 多维数据表示在多个时间以及多个深度或高度捕获的地理空间数据。 这些数据类型通常用于大气、海洋和地球科学。 您可以通过卫星观测来捕获多维栅格数据，其中数据是按照特定时间间隔收集的，或者是由从其他数据源聚合、插值或模拟数据的数值模型生成。
有关多维数据的详细信息，请参阅多维栅格数据概览。
深度学习
深度学习工具使用神经网络中的多个图层来检测影像中的要素，其中每个图层能够提取影像中的一个或多个唯一要素。 这些工具利用 GPU 处理功能及时执行分析。
有关使用影像和栅格数据进行深度学习的详细信息，请参阅栅格分析中的深度学习。