对真实世界的图像一般由图像上每一点光的强弱和频谱（颜色）来表示，把图像信息转换成数据信息时，须将图像分解为很多小区域，这些小区域称为像素，可以用一个数值来表示它的灰度，对于彩色图像常用红、绿、蓝三原色（trichromatic）分量表示。顺序地抽取每一个像素的信息，就可以用一个离散的阵列来代表一幅连续的图像。在
地理信息系统中一般指栅格数据。
对于图像数据的管理通常采用文件管理方式和数据库管理方式。基于文件的管理方式尽管技术成熟、结构简单、维护成本低，但是安全性差、不支持分布式管理、可靠性差、可扩展性差、元数据管理弱、图像内容查询功能有限。基于数据库的管理方式是遥感图像数据存储和管理的主流方式。
在遥感图像数据的组织和管理中，数据分块管理技术可以减小数据的网络传输数据量，方便数据压缩和运算处理；
数据压缩技术可以提高
数据传输效率，降低对存储空间的需求。
基于内容的
图像检索技术应用于普通多媒体领域和医学领域时，不需要研究数据的分块组织策略，因为图像对象往往作为独立的单元存在，对象与对象之间在空间上一般不具备相关性，基于内容的图像检索是查询图像与存储在目标图像库的图像对象的整体特征之间的相似匹配，特征库与图像库是一一对应的关系。而基于内容的遥感图像检索中，目标图像往往是空间无缝、包含多个复杂目标大幅图像，而查询图像则是一般仅包含一种或少数几种纹理特征且尺寸较小，在查询图像的纹理特征和目标图像的整体纹理特征之间做相似性比较是没有意义的，基于内容的遥感图像检索实际上是查询图像和目标图像局部区域之间的相似性比较。
遥感图像压缩技术是解决海量遥感图像存储、组织和管理以及网络传输等问题的有效手段。传统的压缩技术在压缩倍率、解压缩速度即质量方法存在不足，严重阻碍了
高分辨率遥感图像数据的推广使用。