随着数字地球和全球信息网格的提出和实施，人们对真三维的空间信息的取得、应用及其推广已经从基本的局部和地段发展到城市级、国家和全球范围，科学研究、军事研究、生产应用等都需要建立在海量的空间数据的基础之上。GIS的发展正经历着从二维GIS到三维GIS的深刻转变，正广泛且深刻地影响和改变着人们的生活。三维GIS的发展，能够包含和表达更加丰富的空间数据，突破二维数据对客观真实世界的表达的束缚，能重现人们对真实世界的视觉感受，已作为未来GIS发展的方向，备受企业界、学术界的关注。

在三维GIS系统中，在栅格数据应用方面，Google Earth等三维GIS软件推出了实用化的栅格绘制技术，获得了巨大的成功，但在三维虚拟地球矢量应用方面，由于存在瓶颈问题没有得到解决，离大规模的实用还有较大的差距。例如，目前，三维软件只显示了主要城市的一些大比例尺的矢量数据，数据精度较差，不能直观地进行查询和分析，和DEM数据的结合也需加强。此外，大规模矢量数据的组织、绘制、查询、分析、统计等需要深入研究和技术攻关，才能早日走向实用化。其中，提供一个高效的矢量数据三维数据组织和绘制的解决方案是三维矢量数据查询、分析、统计和辅助决策支持的基础，是三维GIS系统中一个十分重要和具有挑战性的前沿研究问题。

本书提出一种基于遗传算法求取河网主流优解的策略和方法。先将河网结构的问题看作选取主流的问题，将选取主流的问题看作一个全局优的问题，在全局优化的问题中综合考虑拓扑信息和语义信息，提出了使用遗传算法的求解策略。求取河流的主流后，再建立河流的层次结构，实验验证了该方案的有效性。遗传算法能够综合考虑拓扑信息和水文、地形等语义信息，能够更为准确地找到河网的主流,是一种易于扩展、性能稳定的优化求解河网主流优解方案。同时研究和实现了屏幕显示条件下河网数据的快速无级综。在确定了河网的主流之后，使用常用的Horton编码，对水系数据进行分级和结构化，之后通过三维环境下的无级综合的动态分解尺度选取综合化简的要素，运用本书提出的综合算子，终实现了屏幕显示条件下河网数据的快速无级综合。