地形是最重要的自然地理要素之一,地形信息科学研究及技术应用得到了充分的发展,传统地形图曾因基础设施建设、国防建设等用途被大量生产并积累,早期主要以纸质形式进行存储,数字地形图的出现和扫描数字化技术的成熟使得历史地形图有了更加科学的管理。传统地形图是早期地形信息的主要记录方式,其中蕴含的大量历史高程信息可以有效延长地形研究的时间序列,有利于对地形变化长期规律的深入挖掘。然而,高程错误降低了矢量高程数据的数据质量,制约着高程信息的实际应用。实现矢量高程数据的质量改善需要投入大量的人力与时间,历史高程数据的挖掘研究及数据整合均对矢量高程数据质量改善的自动化程度提出了更高的要求,高效率高精度的解决矢量高程数据质量问题是对历史高程数据挖掘及研究工作的重要支持。本文选取覆盖重庆市酉阳县的数字地形图进行矢量高程数据提取,针对等高线和高程点数据中存在的高程错误进行统计与梳理,分析错误的分布特征和数量特征,作为算法设计的基础,并从中选择了部分图幅的数据作为算法精度的验证数据。在分析结果的基础上利用层次格网索引分别创建了图幅接边处层次格网索引模型和图幅内部层次格网索引模型,减少了数据的重复计算,算法效率得到显著提升。通过进一步细化错误类型,结合矢量高程数据要素的空间特征及空间位置关系更具针对性的进行错误识别修正算法的设计,完成了等高线图幅接边处高程冲突识别、等高线图幅内部高程冲突识别以及高程点点线高程冲突识别工作,同时,基于图幅接边处等高线空间有序性强的特点,本文利用等高线空间位置标签及快速排序算法构建强空间位置关系,解决了图幅接边处等高线匹配的准确性问题,并以高程冲突位点为驱动因子进行逻辑判断,实现了等高线高程错误的修正。本文的主要研究成果如下:（1）对矢量高程数据高程错误的空间分布特征和数量特征进行了统计和分析,为质量改善工作提供了依据。（2）将层次格网索引应用到矢量高程数据高程错误的识别修正过程中,并分别构建了适用于图幅内外的索引模型,有效减少了计算过程中的数据重复运算问题,降低了运算耗时,算法运算效率得到显著提升。（3）完成了等高线高程冲突的识别以及高程点点线高程冲突的识别工作,同时对接边处等高线高程错误的修正进行了尝试,并通过构建强空间位置关系实现了图幅接边处等高线高程错误的准确定位及修正。研究结果表明:矢量高程数据中等高线数据的高程错误主要集中在图幅边界附近,图幅内部的高程错误相对较少,错误数量占比不足五分之一,高程点中存在的高程错误在空间分布上随机性较强;层次格网索引的应用有效的缩短了算法的运算耗时,显著提升了运算效率;本文方法能够有效识别修正图幅接边处等高线高程错误,有效识别图幅内部等高线高程冲突及高程点点线高程冲突,与现有方法相比,本文方法在精度和效率上具有更好表现,为矢量高程数据质量的改善提供了新的思路及方法支持。