车载移动测量系统获取的空间信息数据量非常大，海量车载数据可视化一直是研究热点之一。虽然现在计算机硬件水平有很大进步，但是计算机硬件水平单位时间处理能力相对于海量数据是杯水车薪的，因此，如何组织管理大规模数据是实现海量数据可视化的关键。本文做了以下研究与改进：　　(1)众所周知，内存中的数据的场景渲染比外存中的数据的场景渲染速度要快，是因为外存数据的场景还需要进行IO操作。如何利用计算有限内存存放更多数据。算术无损流压缩可以解决该问题。传统算术无损流压缩对点数据逐点进行压缩，没有充分利用计算机资源，为此本文利用CPU的SSE指令集、多线程改进算术无损流压缩，提高了压缩效率；　　(2)LOD模型是海量数据可视化关键技术之一，常见LOD模型将生成许多不同层次模型文件，加重存储空间与数据调度负担。本文提出新 LOD模型方案：利用八叉树进行海量数据划分，并将八叉树信息存储到文件中，静动态相结合的LOD算法；　　(3)采用数据调度策略、多线程、文件映射内存技术、VTK等技术；　　(4)最后，使用QT与VTK该方案进行编码并进行实验测试，证实该方案可行性。