再分类是地理信息系统（GIS）中对原始空间数据进行二次组织的关键技术，通过属性值的重新划分实现信息深度挖掘。该技术根据不同类型的空间数据采用差异化的处理方法：矢量面状地物需通过边界融合与属性统一实现归组，而栅格数据仅需数值修改即可完成分类。在分析方法层面，既有基于非空间属性的经典统计方法，也可结合邻域属性或多图层属性进行综合分类。

再分类的核心价值在于通过属性重分类挖掘原始数据中的隐藏信息。典型案例包括将栅格图层中的15种农作物属性值重新归类为粮食作物（赋值1）与经济作物（赋值2）两类，实现数据粒度压缩与信息重组。

矢量数据需通过边界融合（Line Dissolve）消除相邻多边形共同边界，结合属性值统一完成归组。栅格数据只需修改属性数值即可完成分类调整，不涉及几何形态变更。

矢量面状地物的再分类具有空间拓扑关联性，归组操作引发几何合并与属性统计。栅格数据分类仅涉及属性数值的语义调整，保持原始像元结构不变，例如将栅格图层中代表农作物的15种属性值重新归类为粮食作物（赋值1）和经济作物（赋值2）两类。

根据2019年发布的资料，再分类分析方法包含三个维度：

主成分分析、聚类分析等多元统计方法常被用于降低数据维度，提升分类结果的可解释性。

资料中图8-4展示了矢量多边形合并过程中的边界消除与属性值统一流程。图8-5则通过多属性叠加的矩阵分析法，验证了综合分类方案的科学性。这两个图示（截至2019年）成为GIS再分类操作规范的实证依据。