空间数据是地理信息科学研究对象和基础,进行空间数据融合和更新是提高数据采集投资收益的重要手段。不同时期和目的所获取的数据存在着很大的差异,给空间数据的更新和融合应用带来了很大不便。在空间数据更新过程中,更新数据源与基础数据可能存在着空间或属性尺度上的不一致,导致数据更新需要大量人工参与,工作效率低下。在多尺度空间矢量数据融合过程中,不同的数据模型、比例尺、属性分类和时相导致了数据之间自成体系,无法形成协调统一的数据集,而同名实体匹配是解决这一问题的关键技术。目前针对栅格数据同名点匹配和简单几何同名实体匹配的研究已经形成了一些成熟方法和技术,但对于空间矢量数据的同名实体的复杂匹配情况,当前研究没能给出效果较好的匹配方法,同时对于匹配流程的优化和匹配指标选择的研究也较少。针对当前研究中存在的问题,本研究从多尺度土地利用相关数据匹配的实际问题出发,研究空间同名实体特别是面实体之间的匹配方法,设计匹配相似度指标并优化匹配流程,以提高多尺度土地利用相关数据之间的匹配效率。本文主要研究内容和结论包括：(1)阐述了在空间数据更新和空间数据融合过程中的面临问题,以及同名实体匹配技术所起的支撑作用,对当前国内外空间同名实体匹配方法研究所取得的主要进展进行了总结,分析了当前研究中存在的主要问题、技术难点和发展趋势。(2)以论文研究区数据为基础对土地利用相关数据进行了分析,总结了数据之间的差异和形成原因,阐述了这些差异对于相关数据分析的影响；对土地变更调查、土地利用数据时态分析和数据融合中的同名实体匹配问题进行了分析和总结,对各业务环节中的匹配数据差异类型和差异来源进行了分析,并阐述了不同情况下的主要匹配依据。(3)在问题分析的基础上,对空间同名实体之间的几何、拓扑相似度指标进行了归纳总结；针对多尺度土地利用相关数据匹配的实际需求,分析了多尺度地类图斑之间的特征差异,提出了不同尺度同名图斑之间的总体形状相似性和局部轮廓形状相似性的度量方法,并通过指标转换实现图斑空间位置相似性的度量。(4)在相似度指标研究的基础上,对同名实体匹配中的知识规则进行了研究：通过空间对象位置不确定性的分析,提出了顾及不确定性的相似度度量方法；提出了多相似度指标综合匹配的迭代匹配策略和指标融合匹配策略,对其特点和应用条件进行了分析；提出了对不同类型匹配对象的候选实体检索方法。(5)通过软件实现了相关同名实体匹配方法和技术流程,并以不同时期土地利用现状数据和土地利用现状数据与农用地等级数据之间的同名实体匹配为案例进行了实证研究,结果表明本文提出的方法能够克服多尺度土地利用相关数据匹配中的问题,可有效地提高匹配效率。