Đối với các hệ thống GIS các dữ liệu thu thập th−ờng không đầy đủ, không rõ ràng, không chắc chắn và mập mờ, điều đó dẫn đến dữ liệu và thông tin trong GIS là dữ liệu “không rõ ràng” hay còn gọi là dữ liệu “mờ”.
Các ph−ơng pháp sử dụng để diễn tả, chồng xếp và phân tích trong GIS là không đầy đủ bởi vì chúng không đ−ợc rõ ràng trong việc làm tròn giá trị. Các ph−ơng pháp truyền thống tiến hành một cách cứng nhắc với các khái niệm về ng−ỡng - giới hạn để phân định một trong hai trạng thái 0-1 (True- False, Yes/No).
Theo ph−ơng pháp truyền thống khi chồng xếp và phân tích dữ liệu trong GIS các xử lý đ−ợc thực hiện một cách “áp đặt” đến các thủ tục lập luận và phân tích. Quyết định tổng thể đ−ợc thực hiện theo từng b−ớc cụ thể và quy về kết quả ngay lập tức. Những ứng viên nào thoả mãn điều kiện sẽ đ−ợc giữ lại còn các ứng viên nào không thoả mãn điều kiện sẽ bị loại bỏ ngay tức khắc phụ thuộc vào giá trị ng−ỡng (giá trị để phân biệt trạng thái 0-1, đúng-sai...)
Chính sự cứng nhắc của logic kinh điển kéo theo nhiều hạn chế nhất định khi đ−a ra các quyết định không gian. Lý t−ởng cho việc giải các bài toán không gian bằng logic kinh điển là có đ−ợc kết quả cuối cùng qua một chuỗi các phép toán phân tích (nghĩa là có lời giải cuối cùng). Tuy nhiên vấn đề này không phải luôn luôn xảy ra. Do bản chất của dữ liệu trong GIS chúng ta có thể gặp tính huống mà qua một chuỗi các xử lý tập các ràng buộc đ−a vào và không nhận đ−ợc kết quả đ−a ra. Và quá trình thực hiện lại phải quay lại ban đầu từ việc phân ng−ỡng. Trong khi đó nếu chúng ta giảm bớt một chút về một tiêu chuẩn nào đó ít quan trọng trong xử lý ra quyết định, chúng ta sẽ có đ−ợc kết quả. Chính ý t−ởng này mà việc vận dụng logic mờ vào các xử lý ra quyết định không gian luôn có đ−ợc kết quả cuối cùng. Nó không tiến hành phân loại tức thì và cứng nhắc đối với tập dữ liệu đ−a vào nh− với logic kinh điển mà nó tiến hành tính toán độ thuộc của chúng sẽ tham gia trong các xử lý sau
này. Và quyết định cuối cùng đ−ợc xử lý với việc giải mờ sau cùng khi đã tiến hành các phép toán phân tích mờ.
Lý thuyết tập mờ là giải pháp thích hợp nhất cho các điều kiện mô hình hóa dữ liệu “không rõ ràng” và đ−a ra cơ sở lý thuyết để hỗ trợ các lập luận dựa trên dữ liệu này. ứng dụng của logic mờ trong các hệ thống GIS nhằm mục đích mở rộng và tăng c−ờng các chức năng của hệ thống GIS. Làm cho hệ thống GIS trở lên mềm dẻo hơn và ứng dụng thuận lợi trong giải quyết các bài toán về không gian mà dữ liệu của nó là “không rõ ràng” hay còn gọi là dữ liệu không gian “mờ”.