近年来,随着移动互联网、GPS定位技术的快速发展和VGI(Volunteered Geographic Information,志愿者地理信息)的兴起,使得普通大众可以自由地在开放地图平台上编辑和创建地图,或将自己创建的地理信息发布于互联网以提供给其他用户,形成了众源地理空间数据,这些数据具有数据量大、内容丰富、现势性强、可免费获取等特点,广泛应用于数据集成与更新、灾后止损与救援、LBS(Location Based Service,基于位置服务)等诸多领域。但是,由于非专业和不规范生产,众源地理空间数据与传统专业测绘数据在几何、语义、拓扑等方面表达差异较大,如何快速、有效地集成专业测绘数据与众源地理空间数据成为地理信息科学领域面临的一个巨大挑战。由于城市道路建设步伐的加快,导航、智慧城市、智能交通等领域需要及时更新路网信息,而实体匹配是道路合并与更新的基本途径,因此道路数据的匹配有着重要的研究意义和应用价值。本文选取多源、多尺度的道路数据作为实验对象,针对现有道路匹配方法存在匹配精度低、依赖于缓冲区半径、通用性差等不足,对多尺度道路网的匹配问题展开研究,主要工作成果体现在:(1)分析了道路网匹配的研究背景和现状,指出了当前存在的问题。介绍了实体匹配的基本概念和基本过程,以及常用的相似性指标和匹配质量评价方法。(2)研究了道路Voronoi图的构建方法。介绍了普通Voronoi图和广义Voronoi图的概念,根据已有广义Voronoi图理论,研究了道路Voronoi图算法。(3)设计了道路网匹配的相似性评价指标。从人类认知的角度出发,分析了相近尺度和多尺度同名道路的差异性,并以此为依据,对相近尺度道路数据,选取和设计了长度、形状、拓扑相似性指标;对多尺度道路数据,选取和设计了形状、封闭曲线围成的面积相似性指标,并运用于同名道路的匹配确认。(4)提出了基于Voronoi图的多尺度道路网匹配框架与策略。研究了以道路Voronoi图筛选初始候选匹配集的方法,设计了基于有向Hausdorff距离依次组合要素的匹配策略,以及顾及邻域相似的组合匹配策略,构建了基于Voronoi图的多尺度道路网匹配方法。(5)利用多尺度道路网数据,在Microsoft Visual C#.NET开发环境下结合ESRI的ArcGIS Engine 10.2组件搭建了匹配实验平台并进行了实验。实验结果表明:该方法可行,通用性强,不仅能够识别1:1的匹配关系,同时也能够较好地识别1:N和M:N匹配关系,当匹配数据存在较大非一致性偏差时,也能获得较高的查全率和查准率。