随着信息科学与互联网技术的发展,地理信息系统(GIS)在各行各业中得到越来广泛的应用。但在不同行业领域中,空间数据在认知角度、行业需求、采集手段、建模方法等方面存在较大差异,导致了不同系统间的空间数据模型、数据库管理方法、模块访问操作以及数据文件存储模式都存在明显差异,由此形成的信息孤岛,日益成为在实现多源异构空间数据共享和集成融合的障碍,导致数据资源的巨大浪费。其中,DEM和二维矢量数据作为多源异构数据的典型代表,数据量大,又各自具备不同的优势和缺陷,融合集成这两种数据可以扩展数据维度,有效的降低数据成本,提高数据的利用效率,改善数据的质量和精度。然而由于数据的异源性和对数据语义的考虑不足,导致DEM与矢量数据的融合后容易产生语义误差的问题,严重影响到数据的质量和可视化效果,阻碍了空间数据的应用和GIS的发展。因此,在两种数据集成融合过程中,如何充分考虑地物的几何特征和语义特征,如何利用其语义规则来约束数据的集成融合,从而保证数据融合一致性和语义准确性,是本文的主要研究内容。本文首先研究了DEM与二维矢量数据融合的常用方法,以及矢量数据融合地形数据的理论技术,比较分析了不同方法的特点。现有的方法和技术主要实现了地形数据与矢量数据的融合,但忽视了融合后数据集的语义准确性,并未对存在语义误差的数据集进行纠正。因此,本文的基于地物语义规则的数据融合方法,旨在将语义规则运用于地形数据和矢量数据的融合,从而解决了数据语义误差的问题。本文实现了DEM与二维矢量数据的嵌入算法。该算法是实现语义规则约束下DEM与矢量数据融合的必要基础,嵌入后的矢量数据具备了DEM的高程,维度得到了扩展。该算法保证了矢量数据嵌入后地形形态不发生改变,同时也保证了数据纠正步骤的解算精度。在完成嵌入算法的基础上,本文根据地物的几何特征和语义特征,提取了典型地物语义规则,并在此基础上实现了保证数据语义正确性前提下融合DEM与二维矢量数据方法。该方法首先对语义规则进行形式化表述,然后利用最小二乘法和线性互补理论,对参与解算的高程点分类纠正,实现了语义规则的定制到语义规则解算的定性到定量的转化过程,最终得到满足语义规则的数据集。最后本文设计实现了语义规则约束下DEM与矢量数据融合算法的实验验证,对实验的结果进行了评定。实验结果表明,本论文中的方法能够科学有效纠正数据的语义错误,提高数据融合的质量,具有良好的典型性、科学性和普适性。