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本文在前人的基础上针对地球物理数据的特性提出了等值线绘制过程中的网格化及等值线追踪模型，并编程实现了可视化系统。
讨论了地球物理离散数据点的网格剖分，在现有研究成果的指导下，采用了三角网格和矩形网格剖分。三角网格剖分的关键是三角构网，采用目前最成熟的Delaunay三角剖分。Delaunay三角剖分为最优三角剖分，它剖分后形成的三角形可以保证所有三角形的最小内角和最大，也就是不会形成过于尖锐的三角形，这样在基于三角网的等值线追踪过程中，等值点的插值计算误差可以大大减小。提出将断层和边界信息作为约束条件，加入到三角网中，构建带约束的Delaurlay三角网，这样形成的三角网包含了边界和断层信息，可以直接进行等值线追踪。但是考虑三角构网的复杂性及采样点的数目，不采纳三角剖分进行地震数据的网格剖分。这是冈为地震数据量大，采用三角构网要花费很多额外的存储空间，而且在三角网构网过程中将耗费人量计算机时间。因此，建议对于重、磁等数据量小的数据体采用三角剖分构网。与三角剖分相比，矩形网格剖分相对简单，而且数据可以压缩，节约存储空间，但是它将在网格格点插值时花费一定的计算机时间。目前认为矩形网格剖分后等值线追踪过程中参与等值点位置计算的格点数据不是原始离散数据，会造成一定的精度误差。由于地震数据人体分布在规则测线上，在进行矩形网格剖分时，可以沿测线方向进行网格划分，这样就可以保证尽可能多的点落在网格格点上，即使样点没有落在格点上，也可以保证样点离格点距离尽可能小，从而保证了插值时的数据精度，弥补了一直以来认为矩形网格的不足之处。对于断层、边界数据可以直接加入到矩形网格区域，提前剔除不需要的格点。但是断层对等值线的影响一直将延续到格点插值计算之后。
讨论了趋势面拟合、最小曲率法、距离倒数法和Kriging法，其中重点讨论了距离倒数和Kriging插值方法。距离倒数插值法又分为一般距离倒数法、按方位距离倒数插值以及基于聚类分析的距离倒数插值法。基于聚类分析的距离倒数插值法是对按方位距离倒数方法的改进，此算法在本文中首次提出。它主要是改进了方位的划分方式，基于聚类分析的划分使得划分更加合理，可以提高插值计算的精度。距离倒数插值是一种精确插值，它也是插值速度最快的插值方法，适合大数据量的插值计算。但是它的不足之处是在样点附近产生“牛眼”效应。Kriging法插值计算速度慢，但是可以提高插值精度，况且Kriging法应用广泛，在此有必要讨论。对于大数据体建议采用距离倒数插值法。在插值计算断层附近的网格时，参与计算的样点和格点必须位于断层的同一侧，即格点和样点的连线不能和断层相交。
网格化完成后就可以进行等值线追踪，分别讨论了基于三角网和矩形网的等值线追踪方法，基于目前的成熟追踪算法，提出了带边界、断层等值线追踪时的终止条件，等值线和边界、断层的交点的计算以及等值点位置计算的方法。最后讨论了等值线的标注以及光滑处理。论文最后简要介绍了可视化系统的架构及重要功能。