随着地球空间信息技术的发展，构建具有海量空间数据的大规模地形场景变得十分重要。地形渲染是场景渲染中的核心部分，也是图形学领域关注的重点。在地形渲染中，目前面临的主要是复杂的地形模型与有限的计算机硬件绘制能力之间的矛盾，因此如何快捷有效地组织、调度海量地形数据，同时如何有效简化海量的地形数据，是解决这一问题的关键。主要途径有:对地形数据采取适当组织方式，并提高数据的调度效率;另外一方面是采用加速渲染算法，提高单位时间地形数据的处理量。作者完成的主要工作如下:　　(1)研究地形简化算法的并行化。在DEM三维渲染中，需要采用LOD算法对地形数据进行简化处理，本文基于四叉树LOD地形简化算法，结合多核CPU，采用生产者消费者模型来进行任务调度，通过数据队列来缓存待处理的数据，实现多线程处理海量数据，从而实现三维地形的快速渲染。　　(2)研究大规模DEM地形数据的调度策略。大规模DEM数据由于数据量非常庞大，很难一次性载入内存当中，否则会因为地形渲染计算量过于庞大，无法流畅渲染。本文采取的方法是先对数据进行分块，然后以DEM数据块作为基本单位进行组织调度，通过设置内存缓冲区以及数据更新机制，为渲染系统实时稳定的提供DEM数据。　　(3)构建完整的并行计算系统，在个人计算机平台上实现了大规模地形场景的渲染。本文基于并行化四叉树LOD算法，通过三维图像引擎在微机端实现了大规模地形数据调度和渲染，并对这一系统进行了试验和性能测试，得出了较为理想的结果。　　本文基于LOD技术简化地形，结合多核CPU并行计算的方法，实现了海量地形数据的并行渲染系统，并分析对比了非并行和并行情况下的实验结果，验证了海量地形数据并行LOD算法有效提高了地形渲染效率。本文可为大规模场景渲染提供理论参考与实际应用价值。