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随着计算机性能的日益提高,人们开始不满足于缺乏生动表现力的二维地图而转向三维地形;随着遥感技术、卫星技术以及如今测量技术的不断发展,人们又开始不满足于小规模的三维地形而转向三维的“数字地球”。如今,大规模三维地形在飞行仿真、地理信息系统以及三维游戏都有着非常重要的应用,因此如何有效地组织大规模三维地形数据、如何快速而真实地绘制地形便成为一个非常重要的研究问题。本文所说的大规模是指地形几何数据与纹理数据之和超出当前普通PC机内存容量(2GB)的一种规模。针对大规模三维地形本文实现了一个有效的可视化框架:将地形数据分为几何数据与纹理数据分别进行处理,地形几何数据来源于数字高程模型(DEM),而纹理数据则来源于遥感图像,对几何数据与纹理数据分别进行多分辨率组织,并且根据一定的误差测度,选取适当的分辨率进行绘制,主要贡献包括以下几点:1、在地形几何数据连续LOD(层次细节)模型的构建方面,本文首先将原始地形进行分块并进一步将每一地形块划分成若干个三角形,再将这些三角形组织成二叉树的结构,然后根据误差测度的结果调度相应的三角形简化算法以便根据当前视点位置及方向动态调整当前帧地形的多分辨率层次。在三角形简化算法方面,本文实现了基于指针的简化算法以及基于编码的简化算法,并将两种算法与经典ROAM算法进行了比较。2、在out-of-core(基于外存的)数据调度方面,本文采用了基于外存的数据重组以及基于多CPU的数据预取策略来实现out-of-core数据调度。基于外存的数据重组在预处理阶段对原始地形数据进行重组并存放于外存中;基于多CPU的数据预取策略实现了数据预取线程以及绘制线程调度到独立的CPU上运行的方法,提高了CPU使用率及数据调度的效率。3、在大规模地形的实时纹理映射方面,首先对每一个地形块的纹理数据在外存中建立其多分辨率的组织结构,然后在out-of-core数据调度的预取过程中预取下一帧可能落在视域内的低分辨率纹理数据,最后是将纹理数据映射到几何三角形上。本文的可视化框架将地形的几何数据和纹理数据都进行了多分辨率组织,其特征是尽管数据规模远远超出内存容量,但是系统仍然能对大规模地形进行快速的绘制。