森林是国家可持续发展的重要资源,随着高效、共享、稳定的林业信息化建设的飞速发展,林业资源数据的准确性和高效便捷性面临了巨大的挑战。在林业资源数据的实际处理过程中,受数据复杂性和技术滞后性限制,大部分数据依靠人工处理,由于人工主观性和小班矢量面自身特点,处理过程中往往会出现错误的平移、旋转以及缩放操作。因目前尚缺乏快速、准确和自动化的小班矢量面检查与修复算法,导致小班矢量面平移、旋转以及缩放错误检查率低、错误修复效果差、耗费时间长等问题,特别是部分肉眼难以发现的错误无法被快速准确地发现与修复,进而导致数据处理效率和准确性较低,对林业决策造成较大影响。在此基础上,本研究提出了一种小班矢量面检查与修复算法,用于对小班错误进行自动检查与修复,来提高林业数据准确性,降低林业数据管理成本。其中,为了克服小班矢量面平移、旋转以及缩放的影响,提出了一种矢量图形匹配算法,将其应用于小班矢量面的检查与修复算法中,为小班矢量面平移、旋转和缩放的错误修复提供保障。基于小班矢量面的平移、旋转以及缩放错误本质上导致的均是小班矢量面的拓扑移位错误问题,本研究首先利用小班矢量面间的拓扑关系,采用扩维九交模型进行拓扑关系描述和检查,将疑似错误小班以及排除它之后的所有空隙进行提取,然后利用具有平移、旋转和缩放不变性的矢量图形匹配算法对疑似错误小班和空隙进行形状特征匹配。该匹配算法通过对矢量图形及其最长质边距为半径的圆进行同角度等划分,计算每一角度位置上的质边距与最长质边距的比值,根据矢量图形的特征线划分等份构建多维目标分割比特征向量作为形状特征描述子。然后,利用欧氏距离对构建的多维特征向量进行相似度计算,根据计算得到的相似度值找到移位小班对应的匹配空隙。最后利用本文提出的具有平移、旋转和缩放不变性的矢量图形修复算法将错误小班进行复原。本文采用浙江省宁海县二类调查数据中提取的矢量数据进行形状特征匹配算法的测试实验和小班矢量面检查与修复实验。测试实验将小班矢量面进行了平移、旋转、缩放以及道格拉斯-普克算法的简化操作,并与其它三种常用的图形匹配算法进行对比,测试实验结果证明本文的形状特征匹配算法具有较高的形状匹配率,同时对矢量面的形变具有较好的鲁棒性。而基于形状特征匹配算法的小班矢量面检查与修复算法实验也克服了小班矢量面的平移、旋转以及缩放的影响,达到了较为理想的检查与修复效果。