详解cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案

概述

随着互联网和移动设备的普及，地理信息系统(GIS)以及地理数据的使用越来越广泛。在GIS应用开发中，矢量数据展示常常使用散点图，而在数据量较大的情况下，需要对散点进行聚合来达到优化效果。在本文中，我们将详细介绍如何使用cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案。

cesium点位聚合原理

常见的点位聚合算法有网格聚合、距离聚合、叶子节点聚合以及图标合并等。cesium中的点位聚合采用了叶子节点聚合的算法。其核心思想是将屏幕范围内的所有点位进行树形聚合，一直到达叶子节点。在这个过程中，会对相邻的聚合节点进行合并，从而实现了大规模点位聚合的效果。

渲染优化方案

1.使用3D Tiles进行大规模点位聚合

3D Tiles是一种开放标准的瓦片数据格式，其可以将大规模数据按照广义瓦片的概念进行分割。在使用3D Tiles进行大批量POI点位的渲染优化方案中，我们可以将POI数据进行分块，将每一块数据存储为一个3D Tiles瓦片。当cesium加载3D Tiles瓦片时，可以将其上的POI点位根据屏幕范围进行叶子节点聚合，从而实现大规模数据的渲染。

2.使用图标合并进行大规模点位聚合

当3D Tiles的使用条件不具备或者需要一些定制化的效果时，可以考虑使用图标合并的方式进行大规模点位聚合。具体来说，可以将所有需要聚合的图标合并为一个大图标，然后在屏幕中绘制该大图标，再根据屏幕范围对其进行聚合。

示例说明

1.使用3D Tiles进行大规模点位聚合

在使用3D Tiles进行大规模点位聚合的场景中，我们需要将POI数据进行分块，并生成相应的3D Tiles瓦片。具体示例请参考下面的代码块：

var tileset = new Cesium.Cesium3DTileset({
    url : 'http://localhost:8080/tilesets/test'
});
viewer.scene.primitives.add(tileset);

在上述代码块中，我们使用Cesium.Cesium3DTileset加载生成好的3D Tiles瓦片，并添加到场景中。

2.使用图标合并进行大规模点位聚合

在使用图标合并进行大规模点位聚合的场景中，需要将所有需要聚合的图标合并成一个大图标，并在合适的时机绘制该大图标。具体实现示例请参考下面的代码块：

var mergedIcon = new Cesium.BillboardCollection();
mergedIcon.add({
    image : 'image_url',
    position : Cesium.Cartesian3.fromDegrees(longitude, latitude)
});
viewer.scene.primitives.add(mergedIcon);

在上述代码块中，我们新建了一个Cesium.BillboardCollection并添加了一个大图标，然后将该绘制对象添加到场景中。

总结

本文详细讲解了如何使用cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案。其中，我们介绍了cesium的点位聚合原理，并详细阐述了使用3D Tiles和图标合并进行大规模点位聚合的方案。希望对于大规模数据展示的场景有一定的帮助。