在栅格数据中，像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。
在由像元表示点数据的情况下，原始数据会有某些栅格综合。通常，如果有两个或更多个点落入某像元范围内，ArcGIS 在为像元赋值时会随机选择这些点中的一个点。但在使用“点转栅格”工具时，可选择像元值分配类型。具有值的像元数有可能少于要转换的点数。
点数据要素将成为像元大小。因此，应选择适合于点所表示的要素的像元大小。应使像元大小足够小以为所需分析捕获足够多的输入点。
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线
在矢量格式中，线是 x,y 坐标的有序列表，但在栅格格式中，它被表示为一条值相同的空间连接像元链。如果同值项元链断裂，则表示线要素（可能表示不同的要素，如不发生交汇的两条道路或河流）存在断裂。
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。
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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）。
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