空间数据粒度越细，空间论域几何与属性信息表达越精确；反之，粒度越粗，空间论域几何与属性信息表达越粗糙。粒度原指颗粒的大小。20世纪70年代，美国数学家L.A.查德（Lotfi Asker Zadeh）提出了模糊信息粒度化问题，粒度计算成为信息科学的重要方向之一。在地理空间现象认知、表达和计算时，人们也发现分析结果对空间数据粒度具有敏感依赖性。

广义的空间数据粒度包括相互关联的空间粒度、时间粒度和语义粒度。空间粒度表达了地理空间对象在空间尺度上的几何详细程度，时间粒度刻画了地理现象过程时间尺度的过程精细程度，语义粒度表达了地理信息语义的内涵抽象程度。一方面，空间粒度、时间粒度不同，会导致语义粒度相应变化。另一方面，研究空间数据语义粒度需要基于论域的空间粒度、时间粒度。

空间粒度可分为空间大小粒度、空间特征粒度、空间方向粒度、空间关系粒度、空间距离粒度等。空间大小粒度是指地理对象最小空间形态的面积和长度的大小。一般而言，空间大小粒度与空间数据精度、空间分辨率、像元大小、尺度等概念密切相关，但又不是完全等价的概念。空间大小粒度可用空间对象的直径、边长、面积或体积表达。设计算空间中对象的尺寸大小为，空间表达的比例尺为，则所表达的现实空间粒度可表示为：

在地形图表达中，假设图面上最小可表达的地物大小（地图分辨率）为0.1毫米，则对于大比例尺1:500，空间最小粒度为5厘米，对于小比例尺1:1 000 000，空间最小粒度为100米。在遥感应用中，空间分辨率是指遥感影像上能够识别的两个相邻地物的最小距离，可用影像中一个像元点（或像素）尺寸来表达。研究粒度变化效应时，通常需要根据空间分辨率选择适当的粒度。研究表明，景观指数、斑块密度等具有不同程度的粒度效应。

空间数据的时间粒度是衡量时态数据的单位，例如年、季、月、周、日、时、分、秒等代表了不同的时间粒度。语义粒度反映了空间数据语义解释的详细程度，例如一个邮政地址可以表示为：地址=武汉市珞瑜路129号，或表示为较细的粒度：地址={{城市=武汉市}，{街道=珞瑜路}，{号码=129号}}。

粒度计算研究两个基本问题，一是如何构建信息粒度，二是如何利用粒度去求解问题（计算）。信息粒度的大小、形成、表示、粗细、语义解释、运算法则以及粒度粗细、计算复杂度、求解有效性间的关系等问题，也是空间数据仓库建设、地理信息建模、地理空间分析等领域研究的关键问题。