随着航空航天摄影测量、遥感和全球定位系统等对地观测技术的发展,各种遥感数据以及地面观测数据越来越多；地学多学科之间的交叉融合以及智慧地球等技术的发展,对多源异构空间数据的有效融合提出了迫切需求。然而当前对于不同数据的融合技术大多只是简单的拼接,并不能发挥每种数据对于同一个事物以及现象的认知与表达,无法实现1+1>2的效果。以典型的空间实体山区公路为例,当前描述大范围山区公路形态的公路设计数据无法轻易获得,而通过地图数字化获得的,描述公路平面位置信息的基础地理信息单线矢量数据,与作为公路下垫面描述地形的DEM数据,其精细化融合方法缺少理论和技术上的支撑。导致可视化方面只限于简单的叠加,显示过于简陋。如何利用描述山区公路的单线矢量线数据和高程数据两者的信息,以及公路作为空间实体本身应该遵循的规范和属性,实现山区公路与地形数据的有效融合,是值得研究的课题,本文即围绕此课题展开研究。本研究主要以单线矢量数据结构表达的公路数据与栅格数据结构表示的地形数据为研究对象,以符合公路设计规范的公路纵断面线形优化为切入点,以随机性优化算法为方法,研究山区公路数据与地形数据的融合。根据山区公路的等级以及行车限速等信息,查阅相关设计规范标准；建立面向山区公路纵断面线形优化还原的数学模型,在设计规范的约束下,基于遗传算法与蚁群算法求解该数学模型,并分析两种算法的运行特点,提出两种优化算法相结合求解问题的策略；通过融合,为单线公路矢量数据添加高程数据,并获得竖曲线、路面和边坡等公路属性的数据,以之作为公路表面三维几何模型,对公路及其沿线地形精细化表达。选取算例进行实验,结果表明,所生成的公路纵断面、路面以及护坡等相关属性数据均满足公路设计规范；可视化效果能够模拟真实公路的形态特征,证明了该方法是有效的。本论文面向山区公路单线矢量数据与地形栅格数据融合并增强可视化效果的需求,建立了相关的数学模型；参考随机性优化算法中的遗传算法与蚁群算法,面向本研究问题的特点,设计求解数学模型的优化策略。实验表明,本论文提出的山区公路矢量数据与地形数据融合策略是可行的,为矢量栅格数据融合理论提供一种新的思路。