栅格数据中各要素的表示方法

　　在栅格数据中，像侍厚治越元通常表示主导要素或像元覆盖区域的现象，而矢量数据则可精确描绘或识别各个要素。因此，在栅格数据集中表示地理要素时，它们将成为属性值相同的像元集合，只是会丢失其唯一标识。如果您的关注重点在于由地理要素表示的现象之间的位置关系，而不是要素本身，最好使用栅格数据。

　　点

　　点由明确的 x,y 坐标(矢量格式)表示，但作为栅格，它被表示为一个像元(栅格的最小单位)。根据定义，点不具有面积，但是点可以转换为表示区域的像元。因此，像元越小，区域便越小，进而越接近所表示的点要素。例如，假定一口井、一根电话线杆或废弃工厂的位置占据由一个像元覆盖的整个区域。

　　将线性数据转换为栅格数据集的操作与将点数据转换为栅格相类似。对于任何一条穿过像元范围的线，像元将接收在转换中识别的属性值。如果有多条线穿过一个像元，ArcGIS 将随机选择这些线中的一条线，以用于在输出栅格数据集中表示该像元位置。

　　与点数据相同，线状要素将变为像元的宽度。例如，如果要转换的线状要素表示道路且像元大小为 1 千米，则在输出栅格数据集中道路将为 1 千米宽。显然，一条道路不会为 1 千米宽;因此，应选择适合于所要表示的线状要素的像元大小。如果像元大小为 1 米，则道路将为 1 米宽。

　　面

　　矢量面是由 x,y 坐标的有序列表定义的封闭区域，且列表中的第一个和最后一个坐标相同，以此表示区域。相反，栅格数据是一组具有相同值的相邻像元，可极其精确地描绘区域形状。

　　面(或区域)数据最好由一系列相连像元表示。面要素的示例包括建筑物、池塘、土地、森林、沼泽和原野。

　　以下栅格制图表达的精度取决于数据的比例和像元的大小。像元分辨率越精细并且表示小区域的像元数量越大，制图表达就越精确。

　　如果输入数据是面数据，则在根据转换过程生成的输出栅格数据集上，每个像元都被赋予填充大部分像元的要素的值，或被赋予扫描过程中在像元内遇到的要素的值(如果使用 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块)。