地理信息系统(GIS)经过半个世纪的发展,已广泛应用于地图导航、城市规划、公共卫生、国防、资源监测、物流等众多领域,在这些GIS应用中,空间数据是各种服务的基础,随着空间信息获取平台的不断增多,空间数据已成为海量,同时,移动GIS已逐渐发展为主要的应用,导致了数据量与频带、有限计算资源之间的巨大矛盾,建立空间数据的多尺度模型是解决这一矛盾的一个行之有效的方法。小波分析具有固有的多分辨率特性,在多尺度建模上具有明显优势,但目前基于小波的空间矢量数据多尺度建模方法仍存在很多问题,妨碍了实际应用中多尺度建模统一框架的建立。因此,本文重点对基于小波的空间数据多尺度建模相关关键技术进行研究,以便形成以小波为基础的统一且实用的多尺度建模方法。论文的主要工作如下:针对现有线矢量数据小波分析方法不便于控制局部误差的问题,提出了具有局部误差修正的线矢量数据小波变换算法。算法以高频分量定位低频表示误差过大区域,对这些区域利用设计的特定插值函数进行局部插值,以降低对应区域的局部低频表示误差;算法可利用计算式恢复出修正前的小波系数,从而实现精确重构。该算法可有效降低低频表示曲线的局部大误差,结果数据易于组织,数据量增加少。针对现有面向空间网格的Loop细分小波算法低频表示误差大、滤波器系数不易解算的问题,提出了平滑Loop细分小波算法。算法首先构建了一个通用提升细分小波的结构,进而通过分析修正点确定了平滑Loop细分小波的具体形式,最后依据逆细分结果随扰动变化最小的准则求解出滤波器系数。算法可得到细分小波滤波器系数随顶点度变化的解析解,并且显著降低了小波低频表示的误差。针对现有Loop细分小波变换计算方法效率较低的问题,提出了基于相邻位置计算的Loop细分小波快速算法(FLSWTMNPC)。该算法由四部分组成:建立适用于细分/逆细分的网格分片方法、统一形式的面片顶点环状组织方式、用于支持细分/逆细分计算的相邻顶点位置关系计算式、解决面片边界处顶点计算正确性的边界拼接方法。该算法能适用于Loop细分小波的分解和重构计算,数据组织精炼,计算效率高。研究了空间网格数据、栅格数据小波变换的GPU加速方法:针对现有细分网格的GPU加速方法只能适用细分计算、算法整体计算效率不高的问题,提出了FLSWTMNPC的GPU加速方法,使得细分小波变换可以完全在GPU上完成,提高了计算效率。对空间栅格数据小波变换的GPU加速,解决了分块小波系数的边界拼接问题,提出了多相形式的小波分解GPU加速方法,提高了数据的组织效率和计算效率。