国家空间数据基础设施建设的首要目标是构建多尺度矢量地图数据库,地图的多尺度表达能为众多领域的发展提供基础信息,而制图综合正是解决这一技术难题的重要手段。我国正面临着将传统静态的多库多版本的地理信息数据库升级为动态的一库多版本的空间数据库的挑战,这就涉及到对不同源不同尺度(比例尺)的矢量要素进行融合,以及利用制图理论与方法实现“无级比例尺”的目标——即让矢量数据能自适应比例尺的变化并对空间数据进行压缩,对真实地理空间以最佳方式实现复现。这一过程涉及到地理目标内容的选取、新尺度与原尺度的空间数据之间地理要素与目标的地物的数量关系转换、以及对新尺度空间数据中的目标图形进行概括等问题。地图分形理论为解决这些问题提供了数学理论支撑,分形理论诞生于地学,分形维数能对矢量线目标形状复杂度进行定量描述,因此可以借助分形理论构建矢量线目标多尺度表达模型。本文结合了分形理论及OptCor法(Algorithm Optimum Correspondence)对矢量线目标多尺度表达展开了研究:对于地图原始线网数据,根据河流分级、道路分级等原理进行动态逻辑分段并分等定级,对动态分级后的线目标建立一个重要度索引表。为了实现线网目标能够随比例尺在表达上发生变化,本研究结合了河网、道路网的分形理论和制图开方根规律对地图多尺度表达线目标如何选取的数量随比例尺变化规律进行探讨,并以重要度索引为依据,从而能够筛选出符合条件的地物目标。对于筛选后各个独立的线目标,按照制图综合的要求,需要对线目标进行简化操作,本文选取了经典的D-P算法,并结合分形理论推导出了线目标多尺度变化公式,用自动确定阈值的D-P算法实现了线目标自适应多尺度地图表达,并证实了应用D-P算法简化线目标的过程具有分形特点。最后,提出了一种基于OptCor算法的同名点匹配法,应用该方法对多比例尺线目标进行综合,可以“内插”生成中间比例尺的线目标,旨在融合多库多尺度的同名数据以提高数据的准确性。综上所述,这些理论与方法的研究将为自动综合和一库多版本的空间数据库建设提供重要的理论支撑。