制图综合历来是地图学中一个最富创造性和挑战性的研究领域之一,也是一个必须解决而又未能很好解决的问题。随着GIS的发展,经常需要直接用大比例尺地图数据派生较小比例尺地图数据,从而实现地图数据的一库多用,而自动制图综合正是解决这一问题的关键。居民地是地图上最重要的也是所占比例最大的要素之一。由于居民地要素综合的内容比较多,其图形处理也相对复杂,所以居民地要素的自动综合研究一直是整个制图综合研究的一个重点和难点问题。散列式居民地作为居民地的重要组成部分,其自动综合方面的研究却是非常薄弱,这直接影响了整个居民地要素的综合效果。本论文尝试性的把化整为零的思想引入到散列式居民地的自动选取中,对其展开了深入的研究,进行了一系列有益的尝试。本文的主要内容如下:(1)利用化整为零的思想,设计了散列式居民地自动选取的操作流程。(2)开发了一种适合散列式居民地聚类的新算法,此算法无需事先确定聚类中心,并且充分模拟核裂变的链式反应,能快速找出适合聚类的记号房,完成聚类。(3)完善了利用Delaunay三角网寻找边界点的算法,此算法利用最优外围轮廓线来确定边界点,提高了边界点的准确性,并且做到了不遗漏边界点。(4)改善了定额选取模型,使之适合散列式居民地的定额选取。(5)创建了对散列式居民地的边界点和内部点的选取模型。该模型主要利用化整为零的思想,对内部点动态构建Voronoi多边形,舍去分布密度大的点,同时固化相邻点,保证了点密度的动态实时反映和选取的均匀性。对边界点进行了重要性排序,优先选取相对重要的边界点,保持了分布范围的基本轮廓。(6)对本文提出的几个算法进行了相关的实验,实验结果表明了算法的有效性。