在不同空间数据集中,同名实体往往有不同的空间表现形式,识别多源异构数据集中的同名实体是空间数据集成和应用的关键。集成不同来源的空间数据是提高GIS数据质量的重要方法,识别同名实体是数据集成和分析的先决条件。根据线要素的形状将其分为简单线要素和复杂线要素,针对现有复杂线要素匹配方法中的不足,提出了Fréchet距离的复杂线状要素匹配方法。该方法首先通过曲线要素的几何和拓扑特性获取候选匹配集,然后结合基于Fréchet距离和要素简化方法实现要素的简化。最后提出基于Fréchet距离的要素匹配改进方法,通过引入简化要素的三元组信息来存储简化后的复杂线要素的属性信息,再根据三元组信息选取要素间的匹配对,完成对不同类型匹配对的检测,实现复杂线状要素匹配。试验结果表明,该匹配方法能有效解决复杂线要素的匹配问题,并能够识别1∶0、1∶N和M∶N匹配。