（广东麦科瑞地理信息工程有限公司，广东 惠州 516000）

坡度图是第三次全国国土调查成果的重要组成部分，尤其是耕地坡度。耕地坡度是耕地资源的重要属性，直接关系到耕地保护政策制定、耕地生产能力评价等工作的开展及其成果质量。坡度图制作的效果及精准度，对第三次全国国土调查的结果具有十分重要的意义。然而，坡度图在制作过程中存在栅格数据矢量化、图斑融合、数据拼接、图斑边界处理等难点，严重影响后期的图形制作。为解决上述问题，提高坡度图的制作效果，笔者利用聚类分析——遗传算法来对前期栅格数据进行矢量处理，以及后期图斑融合和数据拼接，旨在提高坡度图的制作效果与精度。

1 坡度图制作数学描述

坡度图的数据量大，不同的GIS 图片之间需要图斑融合，易出现数据丢失、边界模糊等问题。为了更好地分析坡度图的制作技术，需对上述问题进行数学描述[1]。

（1）假设任意级坡度图为M，其由栅格数据矢量化Si、图斑融合Bi、数据拼接Di、图斑边界Li构成，i为1，2，……，n的自然数。

（2）两个坡度图的接口处分别为i、j两个编号，即Sij、Bij、Dij、Lij。

（3）每一个接口处的数据被赋予ID 号，以便于在GIS 图中被辨识。

（4）当两个接口处的数据处于设定值范围内时，实现数据的匹配，即Si=Sj属于[0，x]，Bi=Bj属于[0，y]，Di=Dj属于[0，z]，Li=Lj属于[0，o]。

（5）坡度图的制作公式如下：

式（1）中，M为坡度图；x为栅格数据矢量化最大拟合值；y为图斑融合最大拟合值；z为数据拼接最大拟合值；o为图斑边界最大拟合值；ξ为干扰调整系数。

2 关键技术的

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