随着我国工农业的发展,对钾盐的需求量也随之增长。为确保我国的粮食安全,钾盐已被列为重点短缺矿种。罗布泊盐田矿床是我国最重要的含钾卤水矿床之一,科学规划盐田年度的采收方案、保证盐矿的含钾品位,对合理开发不可再生盐田资源、实现其可持续发展具有重要意义。本文首先对大规模卤水下矿床点云数据的去噪与精简算法进行了研究,并分别设计了基于栅格法与双边滤波相结合的去噪算法和一种基于拟合基准平面的点云简化算法。由于点云规模较大,为了提高算法效率,故采用了多线程的并行处理方式对算法进行改进。在此基础上,分别实现了基于多核CPU的多线程并行和基于GPU的多线程并行,并且对两种异构并行进行了对比分析。然后,本文对预处理后的特征点云进行了三角网格剖分三维建模,并对构网过程进行了并行研究。根据矿床点云投影到水平面不会相互遮挡的特点,首先对点云数据进行了降维,在平面内对特征点集进行Delaunay三角剖分。在构建三角网格的过程中,充分考虑到航道间点云数据的相互独立性,设计并实现了基于非耦合区域分解与子网合并的三角剖分的并行算法,得到了完整的Delaunay三角网格模型,满足矿床模型精度要求的同时大大提高了建模的速度。本文还针对矿量计算的问题进行了研究。考虑到不同高程的盐矿品位受不同深度卤水的影响而不同,为使矿床中的矿量计算尽可能准确,提出了一种矿床的分层模型,每一层均可独立反应矿床上对应高程的盐矿信息。另外,针对矿床矿量的计算,提出了一种基于克里金插值的矿量计算的多线程并行算法,并且对该算法的准确率和运行效率进行了实验对比分析。最后,结合上述研究成果,设计并实现了一个盐池矿量估算与配矿可视化系统。系统能够按层显示矿床的多种三维模型,并且能够与模型进行漫游交互;另外,系统能够对矿床总矿量进行计算,同时也能够计算指定区域的矿量,具有实用价值。