从纸质地图发展到电子地图，电子地图的交互性和易读性得到极大改善，地图的阅读与操作变得更加便捷。然而当前电子地图的初始比例尺设计不尽合理，地图在平移过程中比例尺保持静态无法根据周围的地理信息空间分布变化作出相应调整，从而导致用户大量的比例尺缩放操作，降低了地图的阅读效率。针对电子地图的初始比例尺合理设置问题，本文展开如下研究。（1）介绍了研究思路与粗糙集基本理论。粗糙集理论研究问题的最大优势是直接从现实实例数据出发，不需要专家知识，挖掘出其中隐含的且能被验证的规则知识，而知识就是人们可以理解的关联规则，更符合人类的认知经验。考虑到粗糙集理论在解决不确定性问题上的优势，本研究提出通过评价邻近区域内道路网的空间分布，基于粗糙集理论研究地图初始比例尺与道路网空间分布之间的关系，并建立二者之间的对应规则，最终实现道路网空间分布驱动下的智能初始比例尺地图设计，改善地图的阅读效率。（2）研究了道路网空间分布的评价方法。道路网是地图上重要的地理要素，是城市架构的主要部分。本文提出首先提取道路网节点数据，基于节点建立Delaunay三角网，然后基于空间邻近模型划定评价范围，最后通过计算空间分布指数（邻近范围内单位面积道路网节点数目）来评价道路网密度。（3）研究了道路网空间分布与地图初始比例尺关系规则抽取方法及应用。首先建立道路网空间分布与地图初始比例尺关系决策表，然后对决策表进行离散化和属性约简处理，最后对约简后的决策表抽取决策规则。为了使得到的规则具有更大的覆盖度，剔除了覆盖度小于15%的决策规则，对于没有覆盖到的道路网空间分布指数区间，采用近邻规则算法对规则进行完善。利用抽取得到的决策规则建立智能初始比例尺地图模型，该模型可以实现道路网空间分布驱动下的地图初始比例尺的自动输出，减少用户的缩放操作，有效改善了地图阅读效率。（4）实验结论。为了验证方法的可行性，利用ArcGIS Engine9.3和VisualStudio2008C#开发了专门的实验系统并进行了测试。实验地图数据采集自谷歌地图，范围为郑州市城区及郊区。实验中以道路网浏览为主要目的，基于用户50个不同位置的初始比例尺选取数据抽取初始比例尺规则，然后将该规则植入系统，主动为用户提供初始比例尺，并让用户进行满意度评价。实验结果表明智能初始比例尺地图模型可以根据道路网的空间分布自适应地、动态地调整地图显示比例尺，显著减少了地图缩放操作次数，地图的易读性得到明显改善。