3DGIS中近些年来一个热点问题就是3D地形渲染算法的研究，目前主流的地形渲染算法有Linstorm96、Lindstorm2001、ROAM、PM，但这些算法都是通过CPU计算，用最优化的三角形来表达地形，逐点计算LOD。实现这样的算法必须达到两个条件，足够大的内存和足够快的CPU。如果地形数据量很大，内存不足以装载这些数据，而CPU的处理速度又不能在足够短的时间内处理完所有这些数据，那么这些算法就不再适用。 本文主要提出了一种大数据量地形渲染算法，该算法相对简单，是一个基于静态的LOD很有效的地形渲染技术。与其它的更复杂的算法则相反，目的不是获得最优化的三角形，而是尽量通过增加三角形吞吐，来减少CPU使用率。当然，LOD还是需要的，但是要在一个非常粗泛的水平上。本文的做法就是，依赖视点相关的LOD，但不是对每个顶点去做，而是对于比较大的一块几何体。首先通过对Lindstorm96、Lindstorm2001、ROAM，ChunkLOD等地形渲染算法的进行深度剖析，然后利用了ChunkLOD地形分块渲染思想，把LindStorm96的思想融合到ChunkLOD算法之中，但是由于ChunkLOD裂缝处理有缺陷，本文摒弃了其裂缝处理的方法，提出了一种新的处理裂缝的方法。最终本算法实现了海量地形数据的实时渲染。