在GIS中使用具有拓扑关系的空间数据,不仅使空间实体数据量大大减少,而且解决了邻接关系和网络关系问题。空间数据拓扑关系的建立一直是GIS研究的重要问题和难点,这一问题被列入相关国际组织的研究重点,而其中面状空间数据拓扑关系的建立又是重中之中。目前,面状拓扑关系算法存在着处理效率不高、海量数据处理能力较差等问题。GIS的飞速发展又对空间数据处理效率提出了新的更高的要求,为此,针对面状空间数据拓扑关系的建立问题,本文通过对三角网技术展开深入的研究,提出基于不规则三角网的面状空间数据拓扑关系的构建算法体系。为了解决海量空间数据三角网的快速建立问题,经过对点数据的预处理,提出了基于有序点集的快速构建不规则三角网的方法,并在此基础上给出了三角网的维护方法。海量折线求交处理中的大量无效求交判断是GIS中高系统耗费的环节,本文通过将三角网进行折线约束,进而提出基于三角网的折线求交算法,大大减少了无效判断,提高了处理效率。为了实现弧段的组织,本文提出了基于三角网的弧段快速组织方法和基于三角网的弧段拓扑关系的快速构建方法。在弧段组织的基础上,本文提出了多边形组织方法,同时构建了多边形与弧段的拓扑关系。为了解决孤岛和内点的归属问题,本文提出了基于三角网的外多边形快速归属算法和基于三角网的内点快速归属算法,完成整个面状空间数据拓扑关系构建体系。为了提高算法的稳定性和适应性,本文还提出了模糊处理方法。本文提出的算法体系由于充分利用了三角网的邻接性和自适应性,经过对比测试和大量的实验数据检验证明,算法高效、稳定、适应性强。