第二次全国土地调查建立了以土地利用、土地权属、基本农田等数据为基础的土地利用数据库,为了保证土地利用数据库的现势性,国家每年开展一次土地利用变更调查,其调查的成果通过数据更新反映到数据库中。在实际的变更操作过程中发现,现有的数据组织方式不仅存在着数据冗余问题,而且在进行由行政区变更或宗地变更引发的变更操作时,需要借助大量的空间数据操作、复杂的拓扑关系处理方可完成,因此难度较大。鉴于目前土地利用数据模型的不足,本文引入空间聚合方法,建立了基于空间聚合的土地利用数据模型(Land Use Data Aggregation-Based Module, LUDAM),并对该模型下的土地利用数据更新机制进行了研究和实例验证。本文的研究内容主要有以下几方面：1、建立了基于空间聚合的土地利用数据模型对目前土地利用数据组织方式进行了深入研究,指出了数据冗余和变更联动复杂等问题；在分析了土地利用数据层内结构以及层间关系的基础上,引入空间目标聚合技术,对土地利用数据重新组织,建立了基于空间聚合的土地利用数据模型-LUDAM模型,该模型可以减少数据冗余,实现土地利用数据的有序存储和高效管理。2、进行了基于LUDAM模型的土地利用数据更新方法研究分析了传统更新机制下由行政区变更或宗地变更引发的变更操作的复杂性,对基于LUDAM模型的更新机制进行详细研究和探讨,通过对比分析,体现出新的更新机制的优越性。本文旨在将空间聚合技术应用到土地利用数据管理中,提出一种基于空间聚合的土地利用数据组织模型,以解决目前存在的数据冗余、变更联动复杂等问题。这是一种探索性的应用研究,是对类似具有强空间拓扑层次关系的数据组织方式的有益尝试,希望这种新的尝试能为土地利用数据管理提供新的一种思路和方法。