三维城市模型包含丰富、全面的空间信息,能够直观、真实地表达三维城市空间,是智慧城市建设的基础数据来源和重要组成部分。但三维城市模型具有格式多样、数据结构复杂、数据规模大等特点,对三维城市模型的数据处理、场景组织与可视化造成了很大负担,成为限制其应用发展的不利因素。大数据与No SQL技术依靠其高扩展性和高效性,特别是在非结构化和半结构化数据上的分析处理优势,为解决上述问题提供了一个新方案。但当前主流的分布式计算平台Spark无法直接有效地应用于三维城市模型,因此对Spark进行改进优化,并在分布模式下建立合理地三维城市模型处理与组织方法,将是推动三维城市模型有效利用的关键。针对以上问题,本文研究了基于Spark的三维城市模型数据处理框架,并提出针对三维城市模型的Spark分区方案;在此基础上研究了三维建筑物模型的分层分块数据组织结构与Elasticsearch物理组织模型。本文的主要研究工作如下:(1)设计了基于Spark的CityGML数据处理流程。通过分析CityGML文档结构特点,基于Spark实现了三维城市模型数据解析、转换Java对象与输出的一整套流程。(2)提出了针对三维城市模型的分布式空间划分方法与Spark分区方案。在分布模式下提出了基于R~*树的三维城市模型空间划分方法,将叶子节点作为并行化粒度;在此基础上将Hilbert曲线与Range分区方法相结合设计了针对三维城市模型的Spark分区方案。(3)提出了建筑物划分层次模型与建筑物分类策略。建筑物划分层次模型将建筑物模型按照重要性程度划分为四个层次,并通过选取的五类代表性建筑物特征指标设计了建筑物分类策略,在Spark平台中实现了三维城市模型纵向上的数据组织。(4)设计了基于扩展R~*树的三维城市模型数据组织结构和物理组织模型。提出了顾及建筑物划分层次的R~*树扩展方法,实现了建筑物之间的分层分块数据组织结构;基于Elasticsearch设计了层次嵌套组织模型用于三维城市模型的物理组织。最后,针对城市级别的三维城市模型,在Spark平台中进行了三维城市模型处理与组织实验分析,验证了本文所提方法的可行性与有效性。同时设计可视化实现流程,并在浏览器中进行了可视化展示。