数学要素、地理要素、整饰要素。
1、数学要素:指构成地图的数学基础.例如地图投影、比例尺、控制点、坐标网、高程系、地图分幅等.这些内容是决定地图图幅范围、位置,以及控制其它内容的基础.它保证地图的精确性,作为在图上量取点位、高程、长度、面积的可靠依据,在大范围内保证多幅图的拼接使用.数学要素,对军事和经济建设都是不可缺少的内容.
2、地理要素:指地图上表示的具有地理位置、分布特点的自然现象和社会现象.因此,又可分为自然要素(如水文、地貌、土质、植被)和社会经济要素(如居民地、交通线、行政境界等).
3、整饰要素:指便于读图和用图的某些内容.例如:图名、图号、图例和地图资料说明,以及图内各种文字、数字注记等.
地图比例尺——地图上某线段的长度与实地相应线段的水平长度之比。
其表现形式有数字比例尺(如1∶100000)、文字比例尺(如图上1厘米等于实地1000米)和图解比例尺(分为直线比例尺、斜分比例尺和复式比例尺)。
根据比例尺的地图分类:大比例尺地图、中比例尺地图、小比例尺地图。
大比例尺地图:比例尺大于和等于1:10万的地图,如1:10万、1:5万、1:2.5万、1:1万、1:5千等的地图。
中比例尺地图:比例尺小于1:10万并大于1:100万的地图,如1:25万、1:50万等的地图。
小比例尺地图:比例尺小于和等于1:100万的地图,如1:100万、1:250万、1:600万、1:2000万等的地图。
我国的国家基本比例尺地图的比例尺有11类:1∶500、1∶1000、1∶2000、1∶5000、1∶10000、1∶25000、1∶50000、1∶100000、1∶250000、1∶500000、1∶1000000。
栅格图是基于一套行列组成的方格数据模型,使用一组方格描述地理要素,每一个方格的值代表一个现实的地理要素。
栅格图像,也称光栅图像,是指在空间和亮度上都已经离散化了的图像。我们可以把一幅栅格图像考虑为一个矩阵,矩阵中的任一元素对应于图像中的一个点,而相应的值对应于该点的灰度级,数字矩阵中的元素叫做像素。数字图像与马赛克拼图相似,是由一系列像素组成的矩形图案,如果所有的像素有且仅有两个灰度级(黑或白),则称其为二值图像,也即位图;否者称其为灰度图像或彩色图像。什么是矢量图形? 在介绍矢量图形之前,我们首先阐述矢量对象的概念。矢量对象是以矢量的形式,即用方向和大小来综合表示目标的形式描述的对象。例如画面上的一段直线,一个矩形,一个点,一个圆,一个填充的封闭区域……等等。矢量图形文件就是由这些矢量对象组合而成的描述性文件。矢量图形则是计算机软件通过一定算法,将矢量对象的描述信息在显示终端上重绘的结果。
栅格数据适合于做空间分析和图象数据格式的存储,不适合做不连续的数据处理。

矢量图是基于直角坐标系统,用点、线、多边形描述地理要素的数据模型或数据结构。每一个地理要素由一系列有顺序的的x、y坐标描述,这些要素与属性相结合。
纸质地图经扫描仪扫描后,初步保存为栅格图像(常见的格式有TIFF、BMP、PCX、JPEG等)。
栅格图像在地理应用领域有着这样的缺陷(注意,是“缺陷”):
1、栅格图像文件对图像的每一像素点(不管前景或背景像素)都要保存,所以其存储开销特别大。
2、我们不能对图像上的任一对象(曲线、文字或符号)进行属性修改、拷贝、移动及删除等图形编辑操作,更不能进行拓扑求解,只能对某个矩形区域内的所有像素同时进行图像编辑操作。
3、当图像进行放大或缩小显示时,图像信息会发生失真,特别是放大时图像目标的边界会发生阶梯效应,正如点阵汉字放大显示发生阶梯效应的原理一样。
而矢量图形则不同。在矢量图形中每个目标均为单个矢量单位(点、线、面)或多个矢量单位的结合体。基于这样的数据结构,我们便可以很方便地在地图上编辑各个地物,将地物归类,以及求解各地物之间的空间关系。并有利于地图的浏览、输出。矢量化则是利用数字图像处理算法,将源图上的各种栅格阵列识别为矢量对象,最后以一定格式保存的过程。
矢量图形在工业、制图业、土地利用部门等行业都有广泛的应用。在这些领域的许多成功软件都基于矢量图形,或离不开矢量图形的参与,如AutoCAD、ARC/INFO、Corel Draw、GeoStar等等。