Karten duplizieren nicht die Realität, sondern stellen eine überschaubare, skalierte Version davon dar. Dies zeigt sich sowohl in der digitalen als auch in der gedruckten Kartografie. In der digitalen Welt steigt die Nachfrage nach webfähigen Karten in mehreren Maßstäben. Diese erfordern die nahtlose Darstellung von Daten über einen großen Maßstabsbereich hinweg. Entsprechend werden in der gedruckten Kartografie Zeit und Kosten gespart, indem Produkte in mehreren Maßstäben aus einer einzelnen Datenbank erstellt werden, die nur einmal kompiliert wurde und alle Aktualisierungen an einem zentralen Ort enthalten und verwalten kann. Es ist unbedingt erforderlich, dass Daten effektiv in verschiedenen Maßstäben angezeigt werden können. Dazu müssen die meisten Daten allerdings vorher generalisiert werden, damit sie ihre Übersichtlichkeit und charakteristische Form auch in kleineren Maßstäben beibehalten.
Die Features einer Spatial-Database werden auf verschiedene Weisen erfasst: von Bildern, Luftaufnahmen und vorhandenen Karten bis zu Terrain-Modellen und sogar Wegpunkten. Die Geometrie und Position dieser Features weisen eine Auflösung und Präzision auf, die dem Maßstab ihrer Quellen entsprechen. Werden die Daten auf der Karte in genau diesem Maßstab dargestellt, werden die angemessene Feature-Dichte und -Genauigkeit beibehalten. Die Daten können zwar in kleineren Maßstäben, nicht jedoch in größeren als dem erfassten dargestellt werden, da die erforderliche Genauigkeit und Einbeziehung nicht gegeben wäre. Um Zeit und Kosten zu sparen, sollten die Daten daher im größtmöglichen Maßstab erfasst und gepflegt und anschließend mithilfe der Generalisierung geändert werden, um sie in verschiedenen kleineren Maßstäben darzustellen.
Prinzipien der Generalisierung
Die Generalisierung ist fester Bestandteil der Kartografie, der einige Herausforderungen mit sich bringt. Es werden Entscheidungen darüber getroffen, welche Features behalten, gelöscht, hervorgehoben oder vereinfacht werden müssen, um eine klare Darstellung der Beschaffenheit einer Landschaft zu erzielen. Die Herausforderung besteht darin, die geographischen Elemente so wirklichkeitsgetreu wie möglich wiederzugeben und gleichzeitig überflüssige Details zu reduzieren, um so die charakteristische Anordnung der Daten beizubehalten. Widersprüchliche Anforderungen müssen behoben werden, während die grafisch ansprechendste und informativste Darstellung beibehalten wird. 
Bei der Generalisierung müssen nicht nur einzelne Features, sondern auch die räumlichen und kontextabhängigen Beziehungen zwischen den Features berücksichtigt werden, deren Muster die visuellen Eigenschaften der Landschaft zeigen. Alle Dinge, die auf einer Karte platziert sind, müssen um Seitenbereich und Lesbarkeit konkurrieren. Einige Features, die keinen realen landschaftlichen Elementen entsprechen – beispielsweise Konturlinien oder Verwaltungsgrenzen –, müssen neben all den sichtbaren Features wie Straßen oder Wasserwege auf der Karte eingezeichnet und beschriftet werden. Um die Lesbarkeit zu gewährleisten, müssen manche Features mit Symbolen versehen werden, die größer sind als deren entsprechende Bodenfläche. Diese Gegebenheiten tragen zu der Vereinigung von Grafiken bei, die durch Maßstabsverkleinerungen noch verstärkt wird. Dadurch wird eine nachfolgende Generalisierung notwendig gemacht.
Transformationen können recht einfach sein und auf ein einzelnes Feature angewendet werden, wie die Vereinfachung eines Flusses durch Entfernen von unwesentlicher, detaillierter Kerbung. Eine scheinbar unkomplizierte Änderung wie diese kann jedoch zusätzliche Kontextänderungen erforderlich machen kann. Das Entfernen kleiner Flussbiegungen kann dazu führen, dass der Fluss durch Gebäude fließt oder falsch an Brücken und Konturlinien ausgerichtet ist. Bei den meisten Generalisierungs-Tasks müssen Features kontextabhängig betrachtet werden, um eine Übersichtlichkeit zu gewährleisten und gemeinsame Muster erkennen und beibehalten zu können. Das charakteristische Aussehen der lokalen Geographie bleibt so erhalten.
Generalisierungs-Workflows
Die Generalisierung wird in den meisten kartografischen Produktions-Workflows in der Regel in zwei unterschiedlichen Phasen durchgeführt. Wenn mehrere Maßstabsbereiche aus einer primären Datenbank angeleitet werden sollen, werden die Daten üblicherweise zuerst verarbeitet, um maßstabsspezifische Datenbanken von der primären Datenbank zu erstellen. Die maßstabsspezifische Datenbank soll normalerweise einen überschaubaren Maßstabsbereich abdecken, in dem Features im Allgemeinen auf gleiche Weise angezeigt werden. Bei den Schritten zur Verarbeitung der Daten für eine maßstabsspezifische Datenbank handelt es sich technisch nicht um kartografische Vorgänge. Die symbolisierte Anzeige der Daten wird weder hergestellt noch berücksichtigt, und Themen werden nicht verglichen, um zu prüfen, ob Konflikte bestehen. Stattdessen wird die Feature-Dichte reduziert, und die Feature-Details werden so vereinfacht, dass sie für den Maßstabsbereich geeignet sind. Dies wird in der Regel als Modellgeneralisierung bezeichnet.
Die zweite Phase, die kartografische Generalisierung, findet in der Regel während einer Kartenerstellung statt, nachdem der Zweck, die Spezifikationen, der Ausgabemechanismus und der Maßstab festgelegt wurden. Symbolisierte Features werden kontextabhängig über Datenthemen hinweg oder in Abhängigkeit von anderen Kartenelementen wie Annotations-, Kartenrahmen-Umrandungen und Gitter- und Gradnetzlinien betrachtet. In dieser Phase wird die Komplexität einzelner Features und die Feature-Dichte insgesamt bewertet und geändert, um die Übersichtlichkeit in der Karte beizubehalten. Symbolkonflikte zwischen Features können in dieser Phase auch bewertet und gelöst werden. Der symbolisierte Footprint der Features im Maßstab ist häufig viel größer als ihr entsprechender Footprint auf dem Boden. Je kleiner der Kartenmaßstab, desto eher ist dies "wahr". Bei den Konflikten kann es sich um einfache Überlappungen von Features oder auch um komplexere Probleme wie eine falsche Ausrichtung von Teilen mehrerer Autobahnspuren handeln.