土地是民生之本,土地利用现状图在国家国土资源空间格局分析、国土规划治理中有着重要的作用。国务院于2017年开始了第三次国土资源大调查,为了充分发挥这些数据资源在不同行政级别战略规划中的作用,对调查成果数据进行综合缩编是自然资源调查成果数据后处理中的关键任务,为不同级别的资源管理、跨比例尺数据更新、多粒度资源评价分析,提供技术支持。小图斑融合处理是土地利用数据综合中的重要内容,图斑融合可看作是地类图斑“生存竞争”的过程,在尺度变换空间通过自身显著特征、邻近互作用获得是否保留的“生存权”,该过程除了几何形态上的图形简化还包括专题语义信息上的归并,融合过程中的不确定因素使得全局特征的保持更具挑战性。图斑融合采取的常规策略是一种局部最优算法,仅考虑了当前操作的最优性,综合过程与综合质量之间缺乏耦合性。本研究针对该局限性,基于组合优化模型将制图综合视为综合约束条件控制下谋求综合质量最佳的过程。为此,本文通过形式化构建组合优化问题,联合综合约束与综合质量两个层次构建图斑融合的组合优化模型,以实现全局特征控制下的图斑融合过程。本文结合现有土地利用图综合的研究,在优化决策目标下完善了面向第三次国土调查土地利用图综合的基本原理,并给出顾及空间与语义双重因素的图斑综合邻近度计算方法。主要包括:从几何、语义等六个方面对土地利用数据综合过程中的综合约束进行总结概括;针对狭长图斑中轴化后空洞导致的拓扑关系冲突的问题,基于“剖分归并”的思想维护了中轴化前后拓扑关系的一致性,并在面积平衡上得到了优化;总结归纳了小图斑归并处理的主要内容,包括基于骨架线剖分的图斑聚合与剖分归并方法,同时在介绍图斑融合操作的基础上剖析了当前局部最优算法中存在的问题。为了解决图斑融合过程中反复协调的问题,需要建立综合操作与质量评价的耦合机制。基于图论的思想将图斑融合过程形式化为组合优化问题,并且结合综合约束条件与综合质量评价内容两个层次联合构建了面向图斑融合的组合优化模型,并给出了加速模型求解的启发式方法。最后基于三调实际数据,验证了本文提出的组合优化模型相对局部最优化算法,综合质量更高,全局特征保持更完整的优越性。综上,本文通过对土地利用数据基本特征和综合约束条件的研究,完善了土地利用数据图斑综合算法的基本理论;联合语义与空间双重因素的影响,弥补了土地利用数据综合邻近度计算模型方面的不足;系统阐述了图斑融合局部优化算法存在的问题及基于最优化技术的解决方法,加强了制图综合中优化技术的理论基础。