森林资源大数据可视化是一种将大量的森林资源数据以直观、形象的方式呈现的技术，主要应用于智慧城市建设和环境监测等领域。在《森林资源大数据可视化探索》的PPT中，作者刘斌探讨了处理和展示海量森林资源数据的方法。
森林资源数据具有多样化、大数据量、属性丰富和覆盖范围广的特点。例如，一个省份的森林资源数据可能包含数十万个以上的对象，存储量超过TB，包括遥感影像、地形数据和矢量数据等。这些数据需要有效的管理和存储方案。
处理海量数据时，通常采用大型数据库如Oracle与ArcGIS SDE结合的方式，建立空间索引以提高查询速度。对于栅格数据，可以利用金字塔结构，将数据按规则块划分存储，便于快速检索。而矢量数据则可以利用ARCGIS SDE进行存储和分析。
在存储方面，有三种常见策略：利用大型数据库存储，虽然方便检索但移植复杂；采用散列方式存储，适合网络发布但不便于移植更新；以及采用大文件存储，便于拷贝部署，适合企业用户。报告提出了以打包方式存储的大文件模式，支持属性数据和元数据，以及瓦片数据存储，简化本地应用系统使用和网络发布。
森林资源大数据的可视化效果展示主要包括三维林地浏览、二维和三维数据联动、矢量数据的快速渲染以及专题数据的叠加渲染。为了应对内存限制，采用金字塔结构可以在显示时仅加载视野内的数据，实现数据无缝拼接浏览、任意地点漫游等功能。金字塔结构是分层数据结构，从底层到顶层比例尺递减，有助于高效检索和显示。
此外，地形数据和矢量数据（如森林资源矢量数据）的处理各有方法。地形数据通常需要栅格化处理，形成金字塔结构的影像数据；矢量数据可直接显示，但对大量数据需进行分块和建立空间索引。
在网络部署上，采用分布式管理模式，将不同数据分配到不同服务器，根据区域、业务和数据类型进行管理和存储。数据共享服务通过各个数据服务群（如影像、地形和矢量数据服务群）提供给三维应用系统客户端，支持三维模拟，如林分生长模拟，以动态反映森林资源的变化情况。
总结起来，森林资源大数据可视化涉及到数据的存储、处理、网络部署和共享等多个环节，其核心是有效地管理和展示大规模数据，以支持智慧城市的决策支持和环境监控。随着技术的发展，未来将继续探索更高效、更直观的可视化手段，进一步提升森林资源管理的科学性和精确性。
