Aquí hay un enfoque que podría ser útil. La herramienta GRASS r.report
es capaz de calcular una estadística básica para cada valor único en una capa ráster:

La salida se puede escribir como un archivo txt simple que se ve así (izquierda: valores únicos, derecha: área cubierta por cada valor):
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Category Information | square|
| #|description | miles|
|-----------------------------------------------------------------------------|
|1111| . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 1.249845|
|1113| . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 0.062666|
[...]
|3412| . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 0.013926|
|4111| . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 4.713902|
|4211| . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 0.083555|
|4212| . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 0.135777|
|-----------------------------------------------------------------------------|
|TOTAL | 17.048727|
+-----------------------------------------------------------------------------+
La siguiente secuencia de comandos de geoprocesamiento toma este archivo de texto como entrada y configura un renderizador adecuado (con colores aleatorios para mayor comodidad) para la capa ráster (Inspirado por LAWHEAD, J .: QGIS Python Programming Cookbook, p. 135):
##giswg=group
##thexml=file
##theraster=raster
from random import randint
from PyQt4.QtGui import QColor
from qgis.core import *
myraster = processing.getObject(theraster)
infile = open(thexml, 'r')
univalues = [l.split('|')[1] for l in [f for f in infile.readlines()][4:-4]]
s = QgsRasterShader()
c = QgsColorRampShader()
c.setColorRampType(QgsColorRampShader.EXACT)
i = []
for u in univalues:
i.append(QgsColorRampShader.ColorRampItem(float(u), QColor('#%06x' % randint(0, 2**24)), u))
c.setColorRampItemList(i)
s.setRasterShaderFunction(c)
ps = QgsSingleBandPseudoColorRenderer(myraster.dataProvider(), 1, s)
myraster.setRenderer(ps)
Gracias a las legendarias capacidades de procesamiento de QGIS, puede poner estos dos juntos en el modelador gráfico y agregar un parámetro ráster para simplemente elegir una capa ráster cargada:

Después de guardar el modelo, al hacer doble clic en el cuadro de herramientas de procesamiento, puede usarse como una herramienta normal:

Con un resultado similar a este (afloramiento de un dataset natura2000 rasterizado):

O en las propiedades de la capa:

Creo que esto necesita un poco de refinamiento en la experiencia del usuario, pero es un primer paso.