自然景观的建模与可视化是虚拟现实领域的研究热点,该技术通过对自然景观要素进行准确、细致的建模构造,可以极大地提升用户的沉浸感和交互体验。对于自然景观对象的简化和抽象面临着艰巨的挑战,具体表现在:自然景观的演化过程中气象环境多变、板块运动漫长、生态系统复杂,这些因素的耦合导致自然景观表现出丰富的异构拓扑与纹理特征,而目前的半自动化方法难以在准确地表达设计者的意图的同时,允许用户对大规模自然景观进行细致的建模。随着大数据与人工智能技术的高速发展,自然景观数据的广泛开源,数据驱动的方法为自然景观生成提供了一种全新的解决思路。本文针对多种典型的自然景观要素,基于前沿的过程化建模及深度学习技术设计了一系列数据驱动的生成算法。本文的主要工作包括:（1）提出了一种数据驱动的多风格地形合成方法,允许用户通过绘制草图来创建具有特定风格的地形。为了最大化地形合成结果的风格差异,该方法使用多判别器组成的生成对抗网络模型,在判别器组对多风格的引导下,生成器能够处理多个地形风格（如山区、平原）。此外,该方法还从全局与局部的多空间尺度来提取地形特征,能够在不同空间尺度上对地形的风格进行混合,并支持对地形风格的细粒度编辑。（2）提出了一种基于深度学习的地形材质建模方法,利用生成器映射地形高度图与材质权重图。为了监督网络生成器,该方法利用可微渲染将地形高度图和材质图渲染为地形图片,然后使用地形卫星图来引导渲染的地形图片。其中,通过随机光照绘制与自适应的地形拉伸算法,保证了渲染地形图与卫星图的匹配优化。（3）提出了一种基于样本的河流场景过程化生成方法,可利用紧凑参数模型对河流的形态进行控制,同时通过样本中的河流网络形态特征指导,能够保证河流网络与地形的一致性。为了使生成的河流场景与样本尽量相似,该方法设计了一种河流场景度量评估指标,并使用模拟退火算法最小化生成场景和样本场景的差异。（4）提出了一种基于样本的地表植被分布生成方法,能够在目标地形上生成植被的分布,并且该分布符合样本场景的风格。该方法利用预训练的网络模型提取地形和植被分布的局部特征,然后使用块匹配算法得到新的特征,最后使用一个卷积神经网络预测目标植被分布。此外,为了训练该模型,本文提出了一种过程化生成植被场景的算法来生成训练数据。以上这些方法分别对多风格地形、地形材质、河流和地形植被进行了研究,运用这些算法可以用较少的交互生成效果逼真的自然景观。大量实验结果验证了本文方法的有效性和实用性。