在地理信息系统的学习中，可能最重要的两个概念就是矢量和栅格，而在概念模型层面，就是场(Field)和要素(Feature)模型了。
 
地理信息系统的目的就是为了管理现实的地理世界，并在此基础上进行分析和模拟，以服务于我们的空间决策。其中最为基础的一点就是对现实世界进行抽象建模。在该抽象过程中，我们可以比较容易的识别出两类地理现象，一种是连续的分布在所要表达的地理空间中，比如气温，在地理空间中每一个点上，都可以度量得到一个气温数值。而不能说这里有一个气温，那里也有一个气温；另一个是可以辨识的一个个地理实体，如城市、河流、道路等等，每个实体都有其空间分布和属性特征。对于这两类现象，可以分别用场模型以及要素模型来概括之。前者实际上是借鉴于物理学的概念，如电磁场等，可以抽象为空间到数值的一个映射。而要素模型，有时也叫对象模型或者实体模型，其组织更像关系数据库中的一条记录。
 
场和要素模型的较早提出，应该是Goodchild在1992年发表的一篇文章，Couclelis也有相关论述。另外，在Interoperable and Distributed Processing in GIS和Spatial Databases: a Tour两本书中，也对场和要素模型进行了较为全面的介绍。值得指出的是，场和要素，同栅格和矢量并非是对应的。场模型也可以通过矢量方式表达，有6种常见的场模型表达方式：规则离散点、不规则离散点、等值线、三角网、栅格点、不规则多边形。其中第一和第五种可以表示为栅格数据。
 
后来一些学者开展了试图建立场和要素模型统一表达的研究。Galton的工作较早，在数学形式上作了论述，给出了场和要素的相似表达，Cova and Goodchild从映射的角度建立对象场的概念。Kjenstad侧重于建立一致的逻辑模型，Goodchild, Yuan, and Cova在2007年的工作顾及了对象提取中的语义相似性。
 
自己则赞同场比要素更为基础，这个观点比较容易理解，比如DEM是一个场，我们可以从中认知出山峰、山谷等对象，换言之，对象的形成，经过了一次知觉（或概念化）过程。在Cova and Goodchild的基础上进一步扩展，提出了广义场的概念，并且将场分类为采样/插值场，镶嵌场和实时生成场。值得指出的是，上述的场比要素更为基本的观点可以进一步斟酌，比如我们可以根据水系图计算水系密度，后者又是一个场。受此启发，提出了场的序的概念，最开始的、直接对地理现象进行观测的场，序数为1，然后每经过一次不可逆操作，场的序数增加1，场的序数表示了对信息的加工和提取，并且可以和工作流系统相结合。
 
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