观察点设置问题是地形可视性分析中的一类重要问题，对该问题的研究可以在空间信息辅助决策、通信、旅游、野生动物保护等领域发挥重大作用。本文在对地形可视性分析中观察点设置问题现有研究成果总结和分析基础上对该问题展开深入研究。　　 首先，针对现有解决方法只从智能算法或地形数据表示方法单一角度进行分析和研究的局限性，提出了一种问题相关的智能算法和数据表示方法相结合的解决问题新框架。该框架考虑了解决观察点设置问题时智能算法的优点和数据表示方式的特点相互配合问题，目的是充分发挥二者各自的优势以提高观察点设置问题解决的准确度与效率。　　 其次，在深入分析观察点设置问题本身特点的基础上，结合隶属云理论的基本理论和方法，对经典模拟退火算法从退温函数设计、温度产生过程、状态生成过程三方面进行了问题相关的改进，提出了一种适于观察点设置问题的改进模拟退火算法(Improved Simulated Annealing algorithm，ISA)。该算法一方面保持了经典模拟退火算法的稳定倾向特性，保证了算法满足伴随退火温度的不断不降，对恶化的新状态越来越难于接受这一模拟退火算法的最基本特征；另一方面其退火温度的连续性随机变化特性和隐含的“回火升温”过程，则有利于算法有效拒绝恶化解，加速算法收敛，能够更好地满足观察点设置问题对于算法收敛速度的要求。　　 再次，在分析地形数据的精度、误差等因素对观察点设置问题的解决准确性和解决效率影响程度的基础上，提出了一种基于离散余弦变换的地形数据内插方法(Discrete Cosine Transformation Interpolation method，DCTI)。新方法将传统空域上的地形内插转换到变换域上进行，同时充分利用了离散余弦变换的熵保持特性和能量压缩特性，简化了变换域上的内插过程，提高了地形数据内插的效率和精度。DCTI方法与其他现有典型地形数据内插方法相比，对地形可视性信息获取的准确性和效率影响最小，为平衡观察点设置问题解决过程中时间效率和准确度之间的关系，最终有效地解决观察点设置问题提供了数据基础。　　 最后，从智能算法和地形数据相结合的角度出发，提出了一种基于ISA和DCTI相结合的观察点设置问题多分辨率处理方法(Multi-Resolution Processingmethod，MRP)。新方法将模拟退火算法的逐次退火特点和地形数据的多分辨率表示充分结合，达到了发挥算法数据相结合的综合优势的目的。与现有单纯基于模拟退火算法的解决方法相比，在问题解决准确度保持不变的前提下，基于MRP方法的观察点设置问题解决的平均耗时减少85％～95％，为实际工程应用问题的解决提供了一条重要途径。