在实际的生产生活中，由于不一致的数据来源、或测量误差、或随着时间事物发生了改变等多种原因，两份表示同一事物的数据可能并不完全相同，在空间上就表现为这些数据叠加时无法完全对齐，有时属性也不一致。图 1 是某街区的道路地图，将商业来源与市政部门来源的数据叠加在一起显示的效果。传统的GIS工具都不能高效的解决这类问题，通常需要耗费大量的人力，逐一的对比和修复。解决这一问题的核心是需要提出一套要素匹配算法，要素匹配就是根据他们形状的相似性找到两份数据中那些能够对应的要素，ArcGIS的要素匹配算法是预设一定的搜索容差来查找空间相似的要素。
图 1：要素匹配中相似但不一致的数据集图示
在要素匹配时需要分析两份数据的拓扑结构，检测空间模式与匹配模式。要素匹配的精度取决于数据相似程度、复杂程度和数据质量。一般来说，两个数据集越相似，匹配结果就越好。通常， 使用适当的参数可以达到很高的匹配的成功率，然而也不可避免的会出现不确定和匹配错误的情况，在匹配之后仍需要辅以检查和校正。
同时，要素属性可以作为空间匹配的有效补充，并可以提高匹配的准确性。例如，如果某个源要素在空间上与两个候选目标要素相匹配，但是其中一个目标要素的匹配属性与源要素相同，而另一个却没有，那么前者将会作为最终匹配目标。最终的匹配结果以空间匹配为主，属性匹配的结果将以置信度分数的形式展示。
- 100：属性匹配成功
- 75：由于未指定匹配字段或字段中无值，导致属性匹配不成功
- 50：由于指定的匹配字段中字段值存在差异，导致属性匹配不成功
- 0：空间匹配没有结果
要素匹配的详细结果将会写入到匹配表中，有助于理解和检查结果并进一步分析，它包含的字段如下：
- SRC_FID：源要素 ID，未匹配时值为 -1。
- TGT_FID：目标要素 ID，未匹配时值为 -1。
- FM_GRP：匹配组 ID，由于匹配的结果并不都是一对一的关系，因此将他们组成一个匹配组可以用来表示他们之间的空间模式，匹配组 ID可以记录多条匹配记录与匹配组的归属关系，未匹配时值为 -1。
- FM_MN：以m:n 的格式表示源要素与目标要素之间的匹配关系，其中 m 和 n 分别为该匹配组中源要素和目标要素的数量，而 m * n 则代表了该匹配组的记录条数。例如，1:1 为一对一匹配；而 3:2 为三对二匹配。未匹配时值为 N/A，表示不适用。
- FM_CONF：要素匹配置信度的评分。
图2给出了两个要素匹配的示例场景，及匹配表结果。为了简化起见，示例中默认属性匹配都是成功的。
图 2：匹配信息图示
在ArcGIS中Generate Rubbersheet Links、Transfer Attributes与Detect Feature Changes这三个工具都应用了要素匹配技术来识别要素，然后再得到各种不同的结果。
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