数字高程模型（Digital Elevation Model,“DEM”）作为基础地理信息产品、基础国情的地理空间框架,在许多应用领域里发挥着巨大作用。当前世界各国围绕提供现势性好、准确度高、内容完备的地形数据,都在大力加强DEM数据库的建设。我国进入“十二五”以来,提出国家基础地理信息数据库动态联动更新,旨在对既有的1:5万、1:25万、1:100万国家基础地理信息数据库进行持续动态更新。然而在顾及地形细节的基础上,在大比例尺产品框架体系下,快速更新较小比例尺产品,实现国、省两级平台多比例尺、多分辨率DEM数据的逐级或跨级“高保真”综合,是实现DEM数据动态更新和联动更新的关键技术难题。长期以来,通过对DEM数据进行多尺度综合研究发现,地形表达与描述的精度以及综合结果的质量评价标准是研究的关键与核心问题,由于缺乏足够准确与客观指标,DEM综合结果与地形尺度间的关联关系一直模糊。本研究以定义完善的特征描述体系作为研究逻辑起点,针对典型的地形与地貌,建立一套健全的特征地形逻辑描述及数字表达体系;然后从空间和属性维度上对传统DEM进行多尺度定义与扩展,构建矢量、栅格与语义组合的DEM多尺度表达模型,并对地形特征与尺度关系进行推演,形成地形特征在不同尺度下的地形因子表达;然后,通过对地形特征信息进行有效提取,建立特征约束下DEM数字综合算法,从规则约束角度与算法上解决DEM跨尺度高保真数字综合问题。综上,本文提出特征约束下的多尺度DEM数字综合技术,主要内容包括:（1）通过分析我国现有不同比例尺的DEM库,研究既有特定比例尺下典型地形与地貌的地形起伏、纹理样式等结构特征,引入空间特征与属性特征对地形特征因子进行矢量几何表达、栅格纹理表达、属性编码语义表达,构建典型地形与地貌多尺度DEM特征模型。考虑应用需求,进一步分析典型地形与地貌的方向剖面特征以及多尺度下地形因子表达的点状特征,线状特征以及点、线混合特征,建立了多尺度下,典型地形与地貌的图示纹理样式与几何图元表达的关系。由此构建典型地形与地貌的多尺度地形因子。（2）在对地形纹理特征进行量化统计、信息熵计算与空间尺度差异分析的基础上,提出了基于深度学习的多尺度地形纹理因子提取方法。通过标记典型高山、平原、丘陵与山地等地形与地貌特征样本,实现多尺度地形地貌纹理特征的学习模型,在此基础上应用SRCNN模型,实现对不同尺度下典型的地形与地貌地形因子的学习,为构建用于几何综合的地形的纹理特征奠定基础。（3）提出基于地形纹理特征因子的多尺度DEM综合约束规则。构建地形纹理特征因子的信息熵约束规则、几何重要性约束规则、多方向剖面约束以及特征融合过滤约束规则,细化了约束条件所对应的算法阈值。（4）提出了基于地形纹理特征因子纹理约束下的几何多尺度DEM综合算法。分析不同尺度纹理特征所对应的点特征约束下,实现基于三角形加密点的DEM综合方法;分析多方向剖面线约束下的道格拉斯-普克综合方法以及点、线特征混合约束下的DEM多尺度综合方法,实现纹理特征的几何特征映射并最终约束多尺度DEM的几何综合。最后,本文在完成相关模型及算法设计的基础之上,将分别针对具体的应用环境,针对现有的系列比例尺基础DEM数据,包括不同比例尺下多分辨率DEM,以及同比例尺下不同精度数据源所生成DEM,实现跨尺度高保真数字综合。以我国国家基础地理信息数据库的建设与更新为工作基础,采集与更新既有的多比例尺数据库的数据,得到满足社会经济生产生活所需要的各级比例尺应用的基础地理信息,实现跨尺度一张图的数据服务,并对既有数据库动态更新构建应用规范,为国民经济建设与各级各部门的生产活动,提供强有力的数据支持。