1）数据分层
原始数据为了构建饱和金字塔结构，往往要经过数据重采样。在分块过程中对于不足瓦片块的左边和下边的边界，使用空白数据进行补齐，从而保证每一个瓦片块的大小一样，方便数据的统一存储和索引。
在分层分块的整个过程中，首先对DEM数据进行处理，纹理数据则按照DEM数据分块分层的方案，DEM瓦片和纹理瓦片一一对应。保证DEM瓦片块和纹理瓦片块的严格对应［11］。
2）数据的索引和存储
数据分层分块之后，为每一层的瓦片数据块建立索引并存储，所用地形可视化算法的特点，不需要对数据瓦片块进行四叉树编号，每一层数据都是一个独立的绘制单元，只需要使用简单的行列号来标识瓦片块，即瓦片块使用层号、行列号就可以全局唯一标识。(www.xing528.com)
就地形可视化算法本身而言，数据的存储环境在文件管理系统和数据库系统之下都可以使用。在使用文件系统来存储数据时，存储的块数过小，虽然索引和读取的速度快，但是生成的文件数量过多，增加了系统文件操作的负荷。如果单文件存放的瓦片块过多，虽然文件数量变少了，但是瓦片块的索引和读取时，增加了单文件操作以及文件指针操作的负担。因此大数据环境下存储海洋相关数据，需要考虑数据量、动态更新速度、网络环境下多用户操作等方面的因素，必须衡量两者之间的矛盾。
3）纹理压缩技术
在地形可视化中，相比DEM数据，纹理数据量较大。在渲染的过程中，一些提高绘制真实感的技术（如凹凸贴图、法向量贴图）以及更加复杂的技术都需要占用一定的图形存储空间。因此，解决的办法是充分利用云环境提供的存储空间，同时应用纹理压缩技术。可用于纹理压缩的算法有很多，但大多数都比较复杂，且解压缩工作必须实时完成，因此在并行环境下快速实时实现纹理压缩有利于全球虚拟地形环境的渲染。
在创建纹理压缩时，可以利用多种方法，如使用D3D SDK或OpenGL SDK，采用OpenGL SDK，采取离线处理的方式，将原始纹理压缩并重新写入新的瓦片块，以便在可视化框架中使用［12］
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