地图空间信息量的定量度量研究是地图制图学领域中的一个重要研究方向,线状目标要素在地图要素的图形表达上占有重要的比重,其中曲线占地图图形80%的以上。对于地图空间信息量的度量,已经有不少学者提出了有价值的算法,但是这些算法都具有一定的局限性。因此,本文通过对地图空间信息量度量方法研究现状和发展趋势的分析,选取线状目标为主要研究对象,首先基于信息熵从线状目标弯曲的角度出发对线状目标的几何信息量进行算法的设计,然后基于分形理论对线状目标的整体信息量的度量算法进行了改进,主要研究内容如下:1)介绍了信息论和分形几何的相关概念,之后归纳分析了不同的领域对于信息的定义,指出了信息产生的多样性和差异性特征的本质,结合地图学的特征,系统地研究了地图空间信息的定义、地图空间信息的分类、地图空间信息量的度量方法与准则,并对地图上的线状目标要素做了简单介绍。2)基于Shannon信息熵从地图的多样性角度来度量线状目标的几何信息量。以线状目标为研究对象,以空间认知即弯曲特征为基础,针对线状目标的几何信息量,分别从弯曲本身的复杂性、多样性和弯曲间相邻关系的差异性三个方面所造成的几何信息量进行了分类,将弯曲度(f_d)和弯曲面积比(f_s)作为定量的描述的几何形态指标,在此基础上,设计了三组线状目标对其进行了空间几何信息量的度量,并对实验结果进行了分析,验证了该算法的正确性。随后选用一组实际地图数据对其空间几何信息量进行了度量,并分析实验结果,验证了该算法的可行性。3)基于分形理论从地图的复杂性角度利用缓冲法来度量线状目标的整体信息量。以线状目标为研究对象,从分形理论出发,在计盒法以及构造步长法的基础上提出了一种改进的缓冲法,从而求得分形维数,使用分形维数来表示线状目标的空间信息量,在此基础上对Koch曲线进行了分形维数的计算,验证了该方法的正确性,随后采用一组实际地图数据计算分形维数,并对实验结果进行了分析,验证了该算法的可行性。