本文进行了大数据量地形可视化技术的研究。地形可视化的概念是在60年代以后随着地理信息系统(Geographical Information System，GIS)的出现而逐渐形成的。它属于计算机图形学的一个分支，除了计算机图形学外，计算几何也是它重要的基础知识。如何管理大范围虚拟地形场景数据和实时动态建模和显示是建立大数据量地形环境的两个关键技术。目前大数据量地形可视化技术的研究中存在两个问题，一个是解决单个问题不彻底，二是仅仅注重一个方面的问题。为了实现大数据量地形可视化这个目标，本文研究重点为大数据量情况下地形数据的组织、调度、LOD算法和实验系统的开发。 在数据组织和调度方面，本文提出了一种基于四叉树的多尺度场景模型，这个模型能够有效的组织场景内数据。为了实现显示时场景的连续，在多尺度场景模型之上，提出了一种新的数据调度方法，这个方法包括两种数据调度模式，一种对应快速浏览的方式，另一种对应缓慢观察的方式，两者的数据调度都应用了多线程技术和数据缓冲区技术。实验证明这种调度方法可以有效解决大数据量地形三维显示实时性的问题。 在LOD算法方面，详细的分析了ROAM算法的基本思路以及它的基本特点，指出了ROAM算法目前在处理大数据量地形显示方面存在的不足，根据这些不足提出了扩展ROAM算法。本文详细的论述了这个算法的核心部分，这个算法除保存原ROAM算法基本基本性能外，扩展了对于大数据量多分辨率地形进行LOD的支持，功能更为复杂，在大场景的LOD中更灵活，通过性能测试和对比分析，证明了该算法的成功。 结合文中提出的技术成功开发实验系统。这个系统基于原型的方式进行开发，集成前面提出的数据组织、调度和LOD算法等关键技术，采用面向对象的思想进行系统设计，对于系统中出现的每个独立的对象都进行了封装，便于扩展功能。对于主要的几个类进行了介绍。并详细分析了这些类之间的关系。对系统运行情况的进行测试，结果表明该系统能够完成大数据量地形三维可视化的应用。 指出本文研究的不足和存在的问题，同时依据这些问题展望了未来的工作。