土地利用数据是反映土地利用状态、分布结构及其动态变化的数据资料,是地理数据的重要组成部分,在空间上有着无重叠、无缝隙、全覆盖的分布特点,在属性上有着多层次的语义结构,是土地资源管理、规划以及决策的最重要、最直观的参考依据,然而,不同管理部门、不同决策层需要不同比例尺的土地利用图作为科学参考,地图尺度变化的过程即为制图综合。随着各种制图综合算法的不断成熟,如何进行综合结果的质量评价也逐渐受到广泛关注,为了更好更准确的进行土地规划和决策,多尺度土地利用数据综合与质量评价有着重要的意义。与传统的普通地图制图综合不同,土地利用数据在制图综合过程中不仅要考虑制图理论的约束,同时,还要顾及土地利用数据自身的语义层次、拓扑结构以及制图区域地理特征等,以满足综合结果的可理解性、可读性。因此,本文在前人研究的基础上,以土地利用图斑语义为前提,结合其连续的空间分布特点,借助Microsoft Visual Studio 2010环境下ArcGIS Engine10.0二次开发组件构建基于语义优先的土地利用图斑综合模型,主要包含:基于约束Delaunay三角网骨架线的图斑聚合算法、基于缓冲区重叠的图斑融合算法、基于中心线提取的狭长地物降维算法等。对于不同尺度下的综合结果,提出从语义信息、空间信息两个方面对其进行质量评价。研究以辽宁省大连市旅顺口区三涧堡街道和水师营街道1:10000 土地利用数据为研究对象,将其综合至1:25000、1:50000、1:100000,对不同尺度综合前后的土地利用类型的面积及图斑个数进行比较,并从语义和空间两个角度对综合前后的图上信息进行量化,以此对综合质量做出全面分析。研究表明:基于语义优先的土地利用图斑综合方法对于保持面积平衡效果良好,其中,比例尺1:25000、1:50000的综合结果基本能够保持制图区域原有的地理特征,而比例尺为1:100000的综合结果综合尺度跨度大,地图语义信息和空间信息缺失严重。随着综合尺度减小,图斑聚合处理增多,图斑形变大,地图信息丢失越严重。同时,制图区域原始数据的图斑分布状态、地形因素等也是导致地图信息缺失的重要原因,这将成为今后的研究方向。