随着信息获取技术的飞速发展，每天都有TB级的数据增加，三维城市模型数据作为三维GIS的重要内容，在数字城市和智慧城市建设过程中具有重要意义，但是由于数据结构复杂，其数据量具有海量性，因此，如何高效的组织和存储海量三维城市模型数据，以满足数据的长效管理及三维GIS系统的快速可视化和空间辅助决策，成为近年来的研究热点。对于大范围三维城市场景，进行空间划分和模型简化是必不可少的技术，以往的数据划分方法区域变化频繁，使得数据更新和管理变得困难，需要寻找一种更为稳定且具有公认性的数据划分方法，本文在前人研究基础上，对数据划分方法和模型简化算法进行了研究，提出了基于拓扑关系模型的大比例尺图幅划分方法及改进边折叠简化算法，并采用非关系数据库进行存储验证。本文主要研究成果如下：1）地形图具有世界公认的分幅方法，以大比例尺标准图幅作为建模单元进行空间数据划分，对于三维模型跨图幅分割现象建立空间拓扑关系模型解决，并对划分后的三维模型进行统一规则的命名编码。2）基于以上划分方法，进行基于规则的批量建模，并建立4个LOD分级。简化算法采用边折叠算法，借鉴小波系数原理，提取矫正系数，对折叠新顶点位置进行修正，获得更趋向于原始曲面的简化模型。3）非关系数据库对于海量数据存储和高并发访问具有强大优势。本文通过构建MongoDB分片集群服务器进行三维模型的存储，该存储方法可以根据数据量大小灵活而增加分片服务器，数据库扩展及更新比较方便，并通过实验验证该方案的效果。