栅格表面的分辨率
为研究区域选择的栅格单元大小取决于执行最为详细的分析所需的栅格单元大小。单元必须足够小，这样才可以捕获到所需的详细信息；而单元又必须足够大，这样才可以提高计算机存储和分析的效率。关键变量（例如拓扑和土地利用）区域越均匀，分析精度越不容易受到栅格单元大小增大的影响。
指定栅格单元大小之前，应考虑到以下几方面因素：
- 输入数据的分辨率
- 结果数据库大小（对比磁盘容量）
- 显示数据时您与其之间的距离
- 所需的响应时间
- 要执行的应用程序和分析
如果栅格单元大小比输入分辨率更加精细，则生成的数据相比于输入数据会更加精确。结果栅格数据集的精度应与输入数据的精度相同或小于输入数据的精度，这是一个被广为接受的观点。
如果您希望在 ArcGlobe 或 ArcScene 中靠近栅格进行导航，则可能需要提高栅格分辨率，以避免出现斑驳图像。将矢量要素转换为栅格数据时，此种现象尤为明显。
不同的分辨率
您可以使用“ArcGIS 3D 分析”在同一个数据库中对分辨率不同的栅格数据集一起进行存储和分析。由于“ArcGIS 3D 分析”提供了这种功能，因此可以分别为每个数据集作出上述决策，而不是同时为数据库中的所有栅格作出这些决策。
存储不同类型信息的栅格数据集可以按不同的分辨率进行存储，以满足数据及利用栅格进行的分析的要求。与表示濒危物种分布情况的栅格数据集相比，可以将表示州的流域边界的栅格数据集以较粗糙的单元分辨率进行存储。
在栅格单元大小不同的栅格之间执行分析时，首先将栅格重新采样为通用分辨率（通常为最粗糙的分辨率，除非指定了其他分辨率），然后再执行分析功能。
分辨率损失
地图数据的栅格单元表达的主要缺点是：将数据重建到固定的栅格单元边界时，分辨率会有所损失。虽然分辨率会随着栅格单元大小的减小而提高，但这也会占用更多的磁盘空间，而且会拖慢处理速度。
对于给定区域，将栅格单元大小更改为现有大小的一半时，所需的存储空间会增大为四倍，具体情况取决于所使用的数据类型和存储技术。不过，对于大多数用户而言，执行基于单元的分析要比补偿分辨率损失的做法更加高效。
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将尺度较为精细的数据重新采样为尺度较为粗糙的数据时，较大的栅格单元可能会包含多个精细尺度数据中的数据值。在这种情况下，必须对输入数据进行聚合或优先化，以使每个单元都被赋予单个值，这样便降低了数据分辨率。对于不同的研究，捕获适当详细信息所需的最佳栅格单元大小会有所不同。栅格单元越小，分辨率和精度就越高；但在编码、数据库存储以及分析操作的处理速度方面也会相应增加成本。
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