1.三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，一是对于海量多分辨率地形图像，采用基于线性四叉树算法的LOD数据模型对DEM数据及DOM数据进行分层分块处理,生成一组LOD瓦片金字塔数据，基于多线程调度算法来加速DEM与DOM数据的分割、入库效率；二是解析基于四叉树的LOD算法渲染地形中形成视觉上的三角形裂缝，优化裂缝解决方案，提升三维GIS地形图像显示效果；图像镶嵌过程自动化，生成各种图像重叠情况下的羽化拼接线,解决传统图像镶嵌羽化需要人工赋予羽化半径并手动拼接的问题，适应各种图像羽化拼接线自动生成，并自动计算合理的羽化半径；三是优化三维GIS地形图像数据的管理组织方式，采用地形树方法进行组织管理；

A‑地形图像分割与入库优化：1)DOM和DEM按先后顺序入库，增加传输的并行线程；2)DOM和DEM同时开启线程,减少传输的并行线程；3)先开DOM查找和传输线程，当DOM查找线程结束，开启DEM查找和传输线程；

B‑地形裂缝优化处理：1)绘制地形节点时,实时增加或减少高程点；2)地形渐进加载，采用马赛克渐进方法；3)地形图像羽化处理，裂缝处平滑过渡；4)地形裂缝修复模型：通过提高数据精度，降低DEM数字高程的误差，减少裂缝；

C‑地形树数据组织：修改数据调度流程，在地形遍历前先通过访问数据库，将所需的包围盒信息和索引ID写进本地xml地形树文件，在调度时实时获取；本地建完地形树后，不再实时访问数据库获取瓦片信息；采用地形树方法进行组织管理，平台在进行场景调度管理时，生成一个地形树，该地形树将地形瓦片都进行编号，同时记录每张瓦片的位置信息，及整个场景中瓦片之间的组织关系，通过场景树快速获取每张地形瓦片的空间位置,无需通过对地形瓦片的解析才获取它们的位置，在调度三维GIS数据时有效提升效率。

2.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，数据管理组织结构：按照四叉树建立金字塔结构，将DEM和DOM按照一对一的方式分割成512×

512的小块数据，方便入库存储和调度，遥感图像文件采用GDAL分割，单个大文件的读取按照地理范围进行分块读取。

3.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，地形影像切割处理流程：针对不同分辨率放在不同文件夹，分割中间需要人工值守，采用以下三种解决方案：方案一：将所有图像放在一个文件夹下处理：DEM和DOM文件夹组织方式不变，但所有分辨率的DOM均放在同一个文件夹中,程序内部处理包围盒、对DOM文件的分辨率进行分类；

方案二：引入工程文件,将不同文件夹下的图像统一管理：引入工程概念，建立工程树，管理场景中所有关联信息；

方案三：引入任务列表，保持原有多文件夹不变，但程序自动按照列表顺序进行处理：

保持现有的模式不变,只是以任务队列的形式对不同分辨率的图像进行自动分割入库每个任务之间只需要程序自动拷贝控制文件即可。

4.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，多线程的自适应引入：打破现有多比例尺的处理流程和金字塔组织方式,任何一个可接受分辨率的图像可划入某一个相应的金字塔Level中，其关联参数信息随即确定，仅与自身分辨率关联，而与上一层次分辨率和包围盒无关，多线程联合多分辨率地形并行分割、多文件并行分割、范围或瓦片并行分割入库；

分割与入库的关系：结合断点续传，如果先分割后入库则需要将进度信息保存在本地；

如果边分割边入库，则进度信息保存在数据库；如果结合多线程，则涉及不同分块分割的进度信息的记录。

5.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，多线程入库方案：

1)DOM与DEM入库线程：将地形的分割与入库分离成独立的线程，与分割线程相同，DOM与DEM入库也独立为两个线程，流程相同，DEM多出计算包围盒的步骤，并将包围盒信息一同入库；

2)查找文件线程：增加查找文件线程；按照分割流程的新文件夹组织方式，依次查找DOM、DEM瓦片文件，避免重复遍历；增加用于存放DOM、DEM瓦片路径的容器，线程开启后不停将文件路径存放至容器中，查找完毕线程自行销毁；

3)地形树入库：待DEM入库线程结束，按照原先地形树入库方法，获取DEM表中包围盒信息，建立地形树文件，更新入库；

4)补入机制：在服务器端做补入，如果出现瓦片入库失败，在服务器上写入缓存文件，并向客户端返回失败，客户端入库结束前判断是否需要补入，如果需要，向服务器发送补入请求。

6.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，地形优化接缝：基于LOD的金字塔算法产生裂缝的根本原因是相邻不同层级的地块邻边高程点数的不同，从根本上解决有以下两个方案：方案一：在右边低层级的地块增加绘制多出的高程点，相当于提高低层级地块边界的精度：一个高程点对应增加绘制一块三角面，将改变绘制链表结构；

方案二：绘制左边高层级的地块时跳过多出的高程点，相当于降低高层级地块边界的精度：与方案一相比,不增加绘制量；

方法1：采用方案一，绘制地形节点时，实时增加高程点：

1)绘制当前地块前，先与周围四个地块的层级进行逐个比较，标记是否需要添加相应高程点，逐个判断RightPatch、UpperPatch和LowerPatch；

2)找到增加的高程点的位置：相邻两个地块的层级相差不超过1，增加高程点即为遍历原边界相邻两点依次添加中点；

3)增加的高程点的绘制：采用加入地块原有高程点的集合中统一绘制，或者等原有高程点绘制完毕再单独绘制；

方法2：采用方案二，与方案一相对，绘制地形节点时，实时减少高程点：

1)绘制当前地块前，先与周围四个地块的层级进行逐个比较，标记是否需要添加相应高程点，逐个判断RightPatch、UpperPatch和LowerPatch；

2)找到增加的高程点的位置：相邻两个地块的层级相差不超过1，增加高程点即为遍历原边界相邻两点依次添加中点；

3)跳过高程点的绘制：绘制时，判断循环变量若满足高程点位置的特征值，则跳过该点不绘制；

方法3：双重的静态LOD，采用方案一思路增加高程点，在预处理中为地块四边建立单独的LOD层级，将地形块的中部与边界剥离，划分为5个独立部分，中间部分不参与接缝处理，预先计算中间网格的顶点索引表供绘制时采用，而4个边界部分的三角条带需预先将所有可能出现的链接顶点情况另建索引表,供查询用；

当目标地形块在某一边界上与不同细节层次的地形块相邻时，在该边界上选择与相邻地块层次相同的三角形带作为边界进行组合，实现接缝。

7.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，地形渐进加载：基于马赛克渐进式方法，以n*n个像素组成的像素块为单位替换原有图像的像素值，即降低分辨率后再放大至原图大小，模糊图像，为简化像素值计算结果,取每个像素块可取左上角的像素值作为均值，简化像素值计算结果；

当载入图像跳跃较大的目标图像时,先按马赛克效果从强至弱依次载入处理过的目标层，层层递减，直至载入原始的目标图像。

8.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，地形图像羽化：将图像跳跃较大的图像进行边缘模糊化处理，即目标图像与上一层低精度图像在边界上的透明叠加；

地形边界羽化流程依照执行顺序分为静态羽化和动态羽化，静态羽化是在分割入库时进行的羽化预处理，动态羽化是在地形实时绘制时完成羽化处理；若地形瓦片支持透明通道，羽化处理简单，仅需将图像边界上的透明度进行渐进处理即可，3DVP的瓦片格式不支持透明通道,羽化处理需要将高低两个分辨率的图像像素值依照羽化的规则进行融合。

9.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，地形裂缝修复模型：

1)分割修改：将DEM保存格式修改为double型，避免精度损失；

2)坐标放大和偏移：DEM数据采用double型存储，OpenGL只支持float类型的坐标，在数据加载时对DEM象元坐标进行两步处理：第一步：坐标放大：减少小数点位，避免小数位的精度损失；

第二步：坐标偏移：坐标放大后将得到一个较大的坐标值，不利于OpenGL的绘制、计算，以及防抖动，在放大后的坐标基础上进行一定的偏移，得到值相对较小的坐标，保证坐标值随时换算回来的同时，避免大坐标的出现。

10.根据权利要求1所述三维GIS地形图像可视化智能组织管理方法，其特征在于，地形树优化组织：

1)地形树结构简化：简化包围盒信息6个数值，只保留2个高度值，其余4个坐标值通过实时计算得到；

2)流程优化：1‑获取子结点：其中Calculate BoundingBox以MetaData值为起算点,根据PlotLocation(Layer,Col，Row)来计算每个结点的包围盒平面坐标，再加上从地形树文件读取的最大、最小高度，从而得到所需包围盒信息；2‑获取包围盒高度：由原先的直接从地形树文件获取包围盒6个坐标值改为获取最大、最小2个高度值,每个瓦片节省float*4的空间；

3)地形树线程创建和销毁：创建地形树线程，在地形遍历开始前开启，按照首次遍历顺序从顶开始建立地形树文件,这样建完一层地形树地形便可往下刷新一层，且前几层的瓦片数少，所需时间短。