近年来,大数据与传统地理信息系统行业之间的联系日渐紧密,已成为一种必然的趋势。在大数据时代,以数字河网为平台载体并综合大量的多源、异构数据,在为政府部门、研究人员以及公众提供具有拓扑结构相关信息的海量数据方面发挥着重要的作用,其中具有拓扑结构一致性的高精度河网的获取可为不同尺度规模的流域水文分析提供基础支持。同时,存在越来越多如流域运输规划等依赖于河网网络拓扑的应用,另一方面没有拓扑支持的河网数据也会极大的限制当前应用环境下对于空间实体内在联系计算方面越来越高的需求。因此,顾及拓扑一致性的多源线面混合河网中轴提取方法的研究将变得非常重要。本论文首先对传统中轴提取方法进行了分析,简要介绍了每个提取算法的基本原理以及各自的优缺点等,指出其中针对线面混合多源异构数据、且综合考虑拓扑一致性的算法研究较少。本文方法的重点在于对线面混合河网的数据特点和拓扑一致性的分析考量以及如何实现多源异构源数据的融合处理等。本文在上述研究基础上分别设计并实现了基于形态学细化和地图代数距离变换的两种中轴提取方法。作者主要以中轴提取形态、算法效率以及河网拓扑连通性三方面组成了评价体系,对本文算法的精度和计算效率进行了分析。结果显示,两种算法所提取的中轴线均具有连续、光滑的形态特征,较好的反映了原始河流结构,对于原本的由线状河流栅格化得到的单线条河流也能够很好的保留,保证了中轴线与周边重要支流要素间的关联性,实现了全自动一体化的顾及拓扑一致性的中轴提取算法,能够满足更多的空间分析功能。