作为地理信息科学的学生 如果不知道矢量转栅格的原理和实现 那么就相当于数学专业的学生不懂y = kx + b方程的求解
1、矢量点转栅格
关于矢量点转栅格，依次介绍最近邻方法、密度计数方法，让读者对矢量点转栅格有个简单了解。
（1）最近邻算法：该算法，将该栅格单元内是否有点作为栅格的属性值，初始化栅格数据每个栅格单元为0，如果有点，值为1。提前设定栅格参数：栅格单元大小cell_size，并计算行列数，其中栅格单元大小直接决定了分辨率，具体参数要根据具体问题而定！这里设置简单参数，作为算法演示。
（2）密度计数方法
该算法与最近邻算法只有属性存储的本质区别，这里只简单介绍差异点：
此外，还有加权平均、双线性插值、最值等算法…不再介绍。
2、矢量线转栅格
（1）布雷森汉姆算法：布雷森汉姆算法（Bresenham’s Line Algorithm）是1962年IBM的Jack Elton Bresenham发明的直线光栅化算法。核心思想：从起点出发，每一步都要决定下一个栅格选水平方向还是对角方向。
使用该算法处理过程中，会考虑如下八种情况：右上陡、右上缓、左上陡、左上缓、右下陡、右下缓、左下陡、左下缓。在后续代码处理过程中，会利用if分支进行判断，不算复杂。
算法优势：整数运算：仅使用加减法，无需浮点运算。高效快速：每步只需计算决策变量。精确可靠：生成的直线最接近理想直线。支持全方向：通过stepX和stepY支持四个象限。
可见，该算法针对直线栅格化，不仅处理起来简单，而且精度较高，适用范围较广。
（2）矢量曲线转栅格
算法思路：矢量曲线转栅格，将相邻点两两成对，转为99个直线转栅格是最准确的。但是，如果有10000个点呢？那么就需要9999次直线转栅格运算，不得不考虑时间复杂度问题。那么可能会想到，每隔n个点取一对点，这样就降低了时间复杂度问题，但是曲线是有很多特征点来保证曲线的走向，这样很大可能会导致错过特征点，即使进行了栅格化处理，也没有任何意义，因为曲线的走向很可能被改变了！
那么，一个很好的想法浮出：先利用Douglas-Peucker算法提取曲线的特征点，再进行特征点两两成对进行直线转栅格，这样不仅解决了时间复杂度问题，还保留的曲线所有特征点！
DP算法读者可以简单参考如下代码进行了解：
3、矢量面转栅格
步骤1: 栅格化边界（布雷森汉姆算法，注意最后一次的首尾点成边达成闭合）
步骤2: 确定包围盒
步骤3: 遍历包围盒内的所有栅格单元
步骤4: 判断每个栅格单元是否在多边形内部（转角法、射线法）（该思想为射线法）
步骤5: 填充内部栅格单元
（如果多边形较复杂，可以通过DP简化多边形，然后依次进行上述步骤）
可见，矢量面的栅格化只比矢量边栅格化多了一个内部填充部分，核心算法不变。
其中5种面填充算法：
| 方法 | 核心思想 | 常用程度 |
| 种子填充 | 从内部扩散 | 2 |
| 扫描线填充 | 一行一行填写 | 4 |
| 射线法 | 数交点奇偶 | 4 |
| 复数积分 | 绕数 | 1 |
| 边界代数 | 边界方向判断 | 2 |