叠置分析的核心任务是解决由多个图层生成的新数据中，每个新生成的对象是由哪些输入对象“叠置”生成出来的问题。即所谓的对象标记。栅格叠置分析的标记非常简单，矢量对象的对象标记算法相对来说就要复杂很多。接上文，当输入要素建立了对象模型与拓扑模型的关联，构建拓扑模型后，本文介绍一种拓扑面标记算法,以解决叠置分析结果的标记问题。
1.输入数据
1）同一图层要素相互不压盖。 叠置分析的输入为多个专题“图层”数据。每一个区域（对应图层中的一个要素）对应一种特定的专题属性，比如在省级行政区划图中，一个区域属于山西，则不会属于河北或者其他省份。因此，输入数据的特征之一是，同一个图层内，要素不存在相互压盖的情况，对应的结果数据上，至多只对应一种要素的同一个ID。
2）多个图层的叠置分析最终会分解为多组两个图层之间的叠置分析。好比\(A\cap B\cap C\ = A\cap (B\cap C)\)一样，叠置分析（运算）满足结合律等计算规律，使得多个图层的叠置分析最终会被分解为两个图层之间的叠置。当然，这不是意味着多个图层之间的叠置是完全的两两叠置构成的，这样会造成计算效率的极大降低，而是，我后面提到的面标记算法是建立在两两图层基础上的。我们在设计算法的时候，也可以只考虑二个图层的情况。
以下图作为例子引入我们的问题，两个图层分别为图层r(red),图层b(blue)。
2.拓扑模型
叠置分析首先将red blue两个图层构建拓扑，及将两个图层的几何要素构建成为DCEL描述的图结构。在geos中，这个结构称为planargraph 平面图。所有的线要素在相交处打断，并且按照规则构成拓扑面。
上图中构成各拓扑面（以绿色小写字母标识）的有向边并未标出。顺便说一下，这里用了四种颜色对上述图形信息填充，这是在图论里有名的“四色填图”，只用四种颜色，就可以给复杂的镶嵌图进行填色。
可以看到 对象1 构成了拓扑面 a,b,c,d,e 。对象B构成拓扑面c,f,i。拓扑面d 由 对象1,C构成。值得注意的是，拓扑面b由对象1，A构成；拓扑面h由对象4,D构成。可以看到，对象与拓扑面的关系为1:N；拓扑面与对象的关系为1：1或者 1:2 。原因同“输入数据”一节描述。
1）red,blue二元操作。
2）red,blue中同一层要素互相不压盖。
像在叠置分析(3)：算法-对象模型到拓扑模型的关联 中的描述，建立对象模型与拓扑模型关联的方法是“标边”，即在弧段上记录label (由1到多个topolocation 构成)方法使得“线”代表“面”。
因此，与部分DCEL数据结构稍有区别，我们需要单独的Edge数据结构。其上聚合 label。有向边DirectedEdge的属性包含 Edge,bDirect(用于标识有向边是否与Edge同向)，symEdge(对向边)。这种设计可以避免Label 被在双向DirectEdge上记录两次。
可以看到Edge不仅是建立对象模型与拓扑模型的桥梁，而且也是拓扑模型的核心。
3.拓扑面标记算法
为了求取两个图层的 交/并/差 集或者进行更广泛的 spatial join ,或者进行空间关系查询等叠置分析应用，需要对拓扑构建后的拓扑面进行标记。借助拓扑关系，我提出一种拓扑面标记方法，优点是不需要进行几何关系运算（相对于geos）,效率非常高。
输入：构建了拓扑关系的拓扑(geos 称为geomgraph/planargraph ,CGAL称为DCEL,GIS平台中多以拓扑相称)数据，其中Edge上记录了Label信息。
输出：对于拓扑数据每个face，均标记其原始归属面id。因此Face上设置两个标记 red_id,blue_id ，缺省值为 -1。
算法思想：
1)建立数组 red[id] = edge* blue[id] = edge*；用于保存 与 red,blue图层每个要素关联的任意一个edge的指针。因为我们假设red,blue图层都是由多边形构成的，每个polygon仅含有一个联通区域 ，因此只需要记录任意一个edge的指针就够了。
2)对于每一个id,取出edge* ，查询label 中对应id内部（INTERIOR）的一侧（左侧或者右侧）并且取出这一侧的face，将red_id或blue_id 置为 id,放到 队列 queue中。
3)对每条边，根据 弧段 Edge 与 面Face 的关系，获得一个内部面后，向内进行“增长”,如果内部面邻接其他面的公共边不是内部面的边界，那么邻接面也是内部面，依次进行增长，直到增长到所有邻接的内部面。
while(!queue.empty())
{
Face* face = queue.front();
vector<DriectedEdge*> deEdges = face->getEdges();
for(int i=0;i<deEdges.size();++i)
{
DriectedEdge* deEdge = deEdges[i];
//如果deEdge代表id的边界，则不继续增长
if(deEdge->m_edge->m_label.get(id)[LEFT] == INTERIOR && deEdge->m_bDirect)
continue;
if(deEdge->m_edge->m_label.get(id)[RIGHT] == INTERIOR && !deEdge->m_bDirect)
continue;
//获取邻接面
Face* neighbourFace = deEdge.m_bDirect ？ deEdge->m_edge->getRightFace():
deEdge->m_edge->LeftFace();
//根据实际情况，可能是red_id或者 blue_id
if(neighbourFace->red_id != id)
{
neighbourFace->red_id = id;
queue.push_back(neighbourFace);
}
}
queue.pop();
}
举例：
以对象1为例，含有对象1的label的Edge共有四段，可以从任意一段出发，比如从左上角一段出发，可以确定面a为内部面。标记a，并且加入队列中。
取队首a,对于a,的四条边，其中一条为1的边界面外，其他三个面为c,b,d，分别标记并加入队列。移除a。
取c的四条边，除一条为1的边界外，其他边邻接 a,b,e,因为 a,b已经标记，将e入队列。将c出队列。此时队列数据为 b,d,e。
取b的四条边，邻接面为a,c,d，均以标记。b出队列。
取d,没有新加入的内部面，d出队列。
取e,没有新加入的内部面，e出队列。对象1的标记结束,标记为1的面为a,b,c,d,e。
总结和对比：
采用内部面“增长”的方法充分利用了弧段-拓扑面的关系，发挥了拓扑数据模型的最大优势。对象模型的缺点就是查询对象间的拓扑关系需要实时计算得到，如果对于类似于空间分析这样需要反复大量查询拓扑关系的应用，不采用拓扑模型实现的效率是非常低下的。拓扑模型这样的数据结构建立后，面标记算法就是在数据结构基础上的算法，在这个算法的基础上，负责的地图叠置应用得以建立起来。
本节所描述的拓扑面标记算法，以及其他拓扑模型上的算法，是构建应用算法的基础。我认为应用算法，拓扑算法，拓扑模型三者的层次关系如下：
拓扑面标记算法是所有叠置算法必须实现的，对于geos，其采用了对象的边界对应的面确定一部分内部面，如对象1的边界邻接的 a,c,d,e面可以通过查询弧段直接得到，但是对于内部的面b却不是由拓扑面通过邻接关系增长出来的，而是通过了几何计算的方式确定b在A中，这样的效率就很低了，因为通过几何计算确定空间关系是比较耗时的。geos之所以采用这样的方法，也是因为 geos的拓扑模型没有 拓扑面的概念！因此拓扑面支持的操作就要用其他的方法来“绕路”了。