地科学院硕士生敖竞成在遥感领域期刊《Remote Sensing》发表题目为“Construction and Visualization of Levels of Detail for High-Resolution LiDAR-Derived Digital Outcrop Models”的研究论文（SCI二区，影响因子4.1）。长江大学地球科学学院为论文第一署名单位，硕士研究生敖竞成为论文第一作者，其导师刘远刚副教授为通讯作者。

论文链接：https://www.mdpi.com/2072-4292/17/22/3758

针对高分辨率LiDAR数字露头模型数据量巨大、超出普通计算机渲染与内存负载能力的难题，研究团队通过融合基于纹理图像的瓦片分割、伪四叉树瓦片构建以及特征保持简化等技术，构建了针对数字露头的自动化自适应多细节层次（LOD）构建与可视化工作流 。

该方法的创新之处在于提出了一种适应露头狭长形态的自适应瓦片金字塔构建策略，并改进了传统的QEM简化算法，引入顶点尖锐度约束和边界冻结策略，在大幅压缩数据的同时有效保持了关键地质构造特征与纹理连续性 。基于OpenSceneGraph (OSG) 引擎开发的动态多尺度可视化框架实现了海量模型的实时调度，在实验验证中，模型加载时间和内存占用减少了90%以上，平均显示帧率达到60 FPS左右，较直接加载原始模型显著提升 。该方法为海量LiDAR数字露头模型的高效管理与可视化提供了切实可行的技术方案，特别适用于桌面端的精细化多尺度地质解译与分析应用，对提升地质勘探与教学效率具有重要意义 。

图1 高分辨率LiDAR数字露头模型的LOD构建与可视化技术路线图

图2 论文首页