地图作为地理空间研究的可视化成果和空间认知的重要工具,在大数据背景下,其设计思想与技术方法正在发生着巨大变化,地图可视化的研究已经从简单的空间数据表达转向深入的挖掘空间分布特征、揭示社会行为时空规律与诠释地理变化过程机理。面向来源丰富、形式多样的空间数据与用户个性化的应用需求,自适应地图可视化已成为研究热点。自适应地图可视化可定义为电子地图或地理信息可视化系统能够根据输入数据或应用环境的变化(如地图交互方式、显示设备规格、用户环境上下文、地图使用目的等)自动的改变其本身的特性(要素选取、表达方式、内容详略、细节层次、配色方案、符号配置等),以提高受众的地理信息认知效果。实现地图的自适应可视化主要从地图内容和形式两个层次,其中地图内容的自适应是研究的根本,也是本文讨论的重点,一方面在保持空间数据分布特征的基础上对空间数据自适应组织以满足用户对地图内容不同细节层次的要求；另一方面通过视觉语言可视化揭示空间数据中隐藏的知识。本文的主要研究内容如下：(1)探讨自适应地图可视化的研究背景、意义及研究现状。从地图可视化的功能、地理空间大数据及个性化的地理信息服务三个方面,分析自适应地图可视化的研究背景；从空间数据组织、可视化形式和制作模式三个方面,分析自适应地图可视化的优势；同时,从理论研究及系统实现两方面总结国内外的研究进展,分析现阶段研究“重形式,轻内容”的不足。(2)分析自适应地图的制作流程,从“进口”和“出口”两方面回答“对什么自适应”这一问题,即“进口”考虑空间数据主题、形式、特征等,“出口”考虑外部环境包括用户信息、外部环境等,其中前者是本文研究的重点。空间数据形式特征多样,本文面向空间数据的分布特征,顾及空间数据的尺度依赖性,从宏观(分布模式)、中观(分布结构)和微观(个体特征)三个层面对点状、线状、面状空间数据进行了详细的讨论。(3)构建空间数据自适应层次化模型。面向空间数据变化粒度的三个层次：要素层、目标层和几何细节层,基于LOD技术和变化累积模型,重点从目标和几何细节两个层面展开讨论：1>在目标层,分别讨论不同几何类型空间数据的LOD建模方法。①点状要素LOD建模：通过分析点群要素空间分布特征及识别重要特征点,计算点状要素重要性程度,并以此为参数基于Voronoi图渐进式结构化组织,构建LOD层次模型,最后基于开方根模型建立尺度索引并确定每个点状要素的显示资格比例尺。②线状要素LOD建模：以道路网络与河流网络为例讨论。道路网络,以几何特征为主,辅以语义特征对其构建Stroke模型,基于等级属性、连通度、长度等空间分布指标确定其重要性等级,并基于Delaunay三角网构建道路弧段的邻近关系,进而在保持道路网络空间分布特征的基础上将道路Stroke结构化组织,最后基于开方根模型为确定道路Stroke的显示资格比例尺；河流网络,基于Delaunay三角网确定河流汇水区域,得到河流的剖分模型,并将河流按汇水面积层次化组织,并基于开方根模型确定河流的显示参数。③面状要素LOD建模：与点状要素LOD建模思想一致,另外需要注意多边形拓扑关系的维护。2>在几何细节层,分别建立曲线和多边形的变化累积模型,即将空间数据的表达看作是一系列变化的累积,通过存储变化差异来取代完整的数据存储,以降低数据冗余,并得到空间数据的细节层次表达。①曲线变化累积模型：构建曲线BLG树,并基于曲线结点的层次特征对偏移量校正,使得子结点的偏移量总是小于父结点；将曲线结点按照校正后的偏移量降序排列,得到曲线的线性BLG树：最后通过设定不同偏移量阈值得到曲线在不同尺度环境下的形态变化。②多边形变化累积模型：用最小外接矩形或凸壳对多边形拟合表达,对其分级剖分可以得到一系列“口袋”多边形,通过对这些“口袋”多边形加减运算(即添加或移除)可以得到层次树H-tree;将剖分单元按面积递减顺序线性排列,设定不同面积阂值即可得到多边形在不同尺度环境下的形态变化。(4)建立面向空间数据分布特征的可视化方法及自适应变化。面向空间数据分布模式、分布结构、个体特征分别讨论了核密度分布热图、聚类图、点位图等可视化方法；通过实例分析,提出在不同尺度环境下,面向空间数据分布特征的不同表达主题,可视化方法的自适应变化。(5)从地图符号设计和色彩方案两方面构建地图形式的自适应表达策略。讨论地图符号在语义层次、形态特征及绘制精度上的自适应策略,并在树结构符号模型的基础上添加对单个符号对象的描述,包括符号样式与自适应规则,以实现地图符号的适应性变化；讨论地图色彩面向空间数据、用户及环境的自适应策略,并基于Munsell色彩模型分析色彩的心理感受,设计不同地图风格的色彩模板,以适应不同情境变化。