三维自然场景的渲染是虚拟现实、游戏影视娱乐、地理信息系统等共同的研究舞台，具有广泛的应用前景。而复杂的自然场景中，不仅包括大规模的地形，还包括各种数量庞大的植被等，再加上高分辨率的纹理图片，整个场景需要渲染的数据大得惊人。尽管最近几年，GPU性能的增长继续强于CPU的增长，但对于无限的场景复杂性和有限的图形硬件单位内处理能力之间的矛盾，依然需要图形学者们用合适的模型和算法在它们之间搭一座桥梁，目标是不仅要提高场景显示的速度，还要有视觉上的真实效果。　　 本文通过充分挖掘高性能可编程GPU特性以及图形API的最新性能，尽可能的把图形渲染的工作交给GPU，以减轻CPU负载，使得同一个系统里面的CPU有更多资源去做物理、人工智能等其他计算，以提高整个系统的效率。本文的研究主要是利用可编程GPU来进行自然场景渲染的优化，取得的研究成果主要有以下：⑴结合传统的LOD（层次细节模型）技术，采用实例化技术，利用图形API的最新特性，由传统的CPU判定合适的LOD改进为通过可编程GPU的单pass方法来判定。⑵传统的视域剔除一般是在CPU上进行，而本文利用几何着色器特性以及变换反馈机制，实现了一种多遍绘制技术----第一遍先进行基于GPU的视域剔除，第二遍再绘制那些最终需要显示的实例。⑶在传统的硬件遮挡剔除技术上，通过在深度缓冲区构造Mipmap层次深度图像，实现了一种基于层次遮挡图的图像遮挡剔除算法。由于不需要如传统方法那样预先计算遮挡体数据库，新的算法更适用于动态的场景。⑷最后通过一个室外自然场景演示系统的实现，给出算法改进前后性能上的对比。实验结果表明这些优化的算法，减少了场景渲染的几何复杂度，提高了帧刷新率，CPU使用率也有所下降。演示系统采用简单快捷并且支持OpenGL的SFML库，提高了开发效率。