地图综合技术经过几十年的发展,在综合理论、综合模型和综合方法上均取得了丰硕的研究成果。但是目前的数字地图综合仍以静态环境下的综合和离线综合为主,综合产生的地图可以用到不同的任务上,不能满足用户个性化的地理信息需求。随着网络技术和人工智能技术的发展,具有高度交互性的网络和移动地图越来越普及,同时地图的研究重点也逐渐转向对语义信息和用户的个性化信息的挖掘,因此对地图综合也提出了新的要求:要求移动地图要能够根据用户的任务和上下文信息提供任意时间、任意地点和任意尺度的地理信息。在这种情况下离线地图和多尺度数据库就不能够满足要求。出行模式作为重要的上下文信息之一,与道路综合操作相关,用户在不同的出行模式下对地理空间信息有不同的需求,为了满足不同出行模式下的道路认知需求,必须提供恰当尺度、适宜信息量的地图。但是传统的道路综合系统中,由于其尺度变化、综合区域范围等都是确定的,而在移动环境中用户的出行模式是动态变化的,因此综合的目标尺度和综合的区域范围也是动态变化的。因此需要建立一个动态的道路综合模型,才能解决这些问题。要建立这样一个模型,需要考虑许多方面,如综合算子的选择、算法的选择、参数的设置、综合知识的匹配以及综合过程的控制等。本文针对这些问题进行了详细的研究,主要的研究内容和成果如下:1、分析不同出行模式下用户的道路认知特点;探讨不同出行模式下满足用户道路认知特点所需要的尺度;总结并分析了基于出行模式的动态道路综合影响因子。2、从综合复杂度的角度分析道路综合算子应用于动态环境下综合的可用性,并对满足条件综合算子适用尺度范围进行了分析;从时间复杂度和综合质量的角度分析道路综合算法应用于动态环境下道路综合的适用性;并对综合算法阈值和比例尺的对应关系进行探讨。3、描述了道路综合知识的获取方法和形式化表达方法,并构建了道路综合相关知识规则;然后提出了基于出行模式的动态道路综合概念模型;分析了模型对综合过程的控制机理。4、基于提出的基于出行模式的动态道路综合概念模型,设计与实现了一个面向移动环境下的动态道路综合原型系统,选择基于属性的道路选取、基于网眼密度的道路选取和Douglas-Peucker等算法实现了基于出行模式的动态道路综合,并基于案例验证了该模型的可行性。