1．综合的DLM(数字景观模型)观
因为综合子过程多种多样，我们可把它们“再综合”为两类，DLM类和DCM类。第一类包括信息变换算子；第二类包括图形再现算子(数字/图形转换)，它原则上不涉及信息量的改变。基于这一观点，我们可把核心问题集中于研究改变地图内容及其细节的第一类算子。所谓的模型综合、数据库综合与DLM综合，它们是完全等价的。综合的对象是DLM，而不是表示它们的符号DCM本身。
2．地图数据库对自动综合的支持
地图数据库对自动综合的支持体现在：综合对象的支持——DLM(数字景观模型)，它是地图数据库的用户观点；数据关系支持——语义关系，空间关系和拓扑关系；为综合所需的基于布尔集合运算的多准则数据检索；综合结果(多尺度，多文件)结果的存储与管理。
3．非线性综合思想的提出
非线性综合的思想体现在以下两个主要问题中：(1)在结构化综合中，地图载负量的变化是遵循s形(非线性)模型，它是一种受限生长模型或逻辑斯蒂(Logistic)模型；(2)作者提出了扩展分维模型及其在综合中的应用，其中强调指出了通常分维(线性，常量，单参数和自相似)与扩展分维(s形，函数，双参数和非自相似)的本质差别。作者的观点是，综合在宏观上应遵循非自相似原则，即非线性原则。自相似犹如函数的导数或曲线的切线那样，只存在于函数或曲线的无穷小邻域。关键问题是如何建立多分辨率与多比例尺之间的合理的对应关系。
4．结构化地图综合
GIS与地图信息的结构化综合通过三级结构模式来实现：(1)总体构思子模型，它执行项目的设计任务，遵循国家系列比例尺地图载负量变化的一般非线性(逻辑斯蒂)规律确定地图的载负量，其主要问题是要确定在新设计地图上要表示“多少物体”。(2)结构实施子模型，它的任务是要确定用“哪些物体”来构成已确定的“多少物体”，此处可用的辅助手段是确定和利用必要的语义关系、几何关系和拓扑关系等，即通过结构关系来选定所需数量的物体，或者说这是一个由多种关系来制导的过程。(3)实体塑造子模型，它的任务是以已选定物体个体为对象，对其细节进行综合，把原物体雕塑成具有新面貌的新对象。
5．上述综合原理在四类几何形体综合中的体现
上述综合原理已在下述四类几何形体中得到初步实现：
点群目标综合的实现步骤为：(1)生成凸壳层的多层嵌套；(2)通过层数的减少或合并进行全局结构上的综合；(3)最后对位于各层(多边形)上的点状物体进行取舍，这一步骤犹如进行一般的曲线综合一样，因此，此方法的实现，意味着方法论上的变换，即将点群目标(面状目标)的综合转换为壳层(线状目标)上点状物体(曲线上的顶点)的综合。
线群目标(以河系为例)综合的实现步骤为：(1)建立河系的等级树(非自然树)结构；(2)根据各条河流在树结构中的地位和它所拥有汇水面积来确定它的重要性，汇水面积可作为统计意义上的河系线状目标的Voronoi图来建立。
面群目标(以居民地建筑物为例)综合的实现步骤为：(1)确定两邻近面状物体的重心连线，并以此作为引力方向；(2)根据两相向侧面的形状特点进行不同方式的合并。
地貌形态结构化综合的实现步骤为：(1)生成地貌骨架线(山脊线与谷底线)的等级树结构；(2)犹如河系综合那样，此处对谷底线按其在树结构中的地位和它所拥有的统计汇水面积来确定它的相对重要性，从而决定取舍。因为这里谷底线被看成是谷地的“替身”，所以它的取舍意味着与它相关的一组等高线弯曲的去留。因此，这里发生的是等高线弯曲的成组综合。
最后，作者对下述与空间对象的分析和表达有关的问题也进行了研究：(1)斜轴抛物线光滑插值，它确保曲线的最大曲率点(结构点，转弯点)位于原始数据点上；(2)S形分布的数据拟合数学模型研究；(3)I)TM主要因子生成的密集窗口等高线束方法；(4)保留全部原始数据点的不规则四边形DEM生成方法；(5)二次有理插值与逼近，这里有四种实现途径：最小二乘法、五特征点法、五分段和值法以及基于给定结点的插值法。二次有理方法的优点是：多项式次数低(二次)、计算简单和自由度高(五度)。当然，不可忘记，它是不便于驾驭的。
《GIS与地图信息综合基本模型与算法》可供地理、地质、林业、水利、测绘、石油、环境保护、资源开发、管理与规划等部门的专业人员参考应用，同时，也可作为地图和GIS相关专业的本科生、硕士研究生与博士研究生的学习参考书。当前，各国又在大力上马“数字地球”、“数字城市”等，地理信息的多尺度或多分辨率表达已经成为热点，本书对此也有参考价值。
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网络环境下地图自动综合框架模型研究
GIS与地图信息综合基本模型与算法内容介绍