• 数据类型不匹配
  元数据里的无数据值和实际栅格存储的数值类型不一致，比如元数据写的是浮点型-9999.0，但像素存储的是整型-9999。系统识别时会严格校验类型，表面数值相同但底层类型不同，导致无法匹配。比如用GDAL读取时，若元数据指定的是Float64类型的无数据值，而实际数据是Int32类型，就会出现这种情况。

• 元数据字段不规范或未被工具识别
  不同工具对TIFF无数据值的元数据字段支持存在差异：比如有些工具将无数据值写入NODATA_VALUE字段，但GDAL默认读取GDAL_NODATA字段；如果是多波段TIFF，无数据值可能只写在单个波段的元数据中，而读取工具仅读取全局元数据，未遍历子波段的元数据内容，导致漏识别。

• 浮点精度偏差
  若无数据值是浮点型，存储时可能因精度问题产生微小偏差：比如元数据标注的是-3.402823466e+38，但实际像素存储的是-3.4028234663852886e+38，肉眼看数值一致，但浮点数值的严格相等判断会认为两者不同。这种情况需要用模糊比较（比如设置极小的误差阈值）来识别无数据值。

• 文件压缩或编码异常
  部分压缩格式（如LZW、Deflate）在编码过程中可能对无数据值的存储产生干扰，或者文件存在损坏，导致读取出来的数值和元数据指定的内容在二进制层面存在差异，虽然表面显示的数值相同，但系统校验时不通过。可以用gdalinfo工具查看像素值的二进制表示，对比元数据值的实际存储内容。

• 读取工具的逻辑限制
  部分工具或库在处理无数据值时存在额外校验逻辑：比如仅将小于0的数值视为无数据候选，但元数据指定的无数据值是一个正的异常值；或者工具对无数据值的范围做了限制，超出范围的匹配值不会被识别。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anna