倾斜摄影模型优化：根节点合并与压缩技术

"该文档主要讨论了倾斜摄影模型的转换和优化技术，涉及SuperMap的根节点合并、纹理压缩以及Cesium和Cesiumlab在处理大规模三维数据时的策略。" 在倾斜摄影数据处理中，为了高效管理和加载大规模模型，通常会采用分块存储的方式，每个分块由根节点文件和子节点文件组成。SuperMap利用索引文件(*.scp)记录根节点路径以加载模型。然而，当模型覆盖范围广泛且数据量巨大时，多个根节点的加载会降低效率。为了解决这个问题，SuperMap提供了一个"合并根节点"的功能，将相邻的根节点整合为一个，减少根节点数量，从而提升加载速度。每次合并后，根节点数量大约减少至原来的1/4。 在优化模型数据方面，压缩纹理是一种有效的方法。通过对原始OSGB数据进行批量压缩，可以减小数据体积，加快加载速度，减少显存占用，支持在iServer上发布以及在MongoDB中存储，解决碎文件过多的问题。然而，由于不同公司的API差异，如SuperMap、Cesium和Cesiumlab，可能会导致兼容性和功能性的挑战，特别是当SuperMap的JS库基于Cesium进行混淆加密时，可能会影响到原有功能的使用。 Cesiumlab提供了多种优化选项，如纹理格式的调整，可以权衡数据总量、显存占用和处理时间。此外，还有光照处理、三角网压缩（使用draco算法）、zip压缩以及海量模式等技术。其中，无光照选项允许自定义着色器以获得更真实的渲染效果，而三角网压缩和zip压缩则进一步减小数据传输量。海量模式和跨平台模式是Cesiumlab的高级特性，需要会员权限才能使用，它们针对大数据量提供优化，并支持在不同平台上的应用。 倾斜模型转换和优化是一个涉及多步骤的过程，包括数据组织、根节点管理、纹理压缩和利用特定工具如Cesiumlab进行高级优化。理解并合理应用这些技术能够显著提升大规模三维模型的加载和渲染性能。