LOD是实时计算机图形学的一个重要工具，为什么这么说呢，首先，我们期望渲染的场景可能是以指数形式上升的，但是硬件的性能却越来越接近瓶颈，所以在实际应用中，我们需要某种权衡，来达到效果与性能的一个折中点。这个选择折中的过程产生了一个专门的领域，称为Level of Detail(LOD)。
LOD的基本原理或者说想法是很简单的，就是渲染的图片精度有限，我们应该尽可能在需要精细程度高的地方，比如说近景，使用更多的资源进行渲染，而远景，可能只有几个像素可以看见的情况下，我们可以使用更少的资源渲染，达到速度与质量的均衡。对于LOD来说，主要通过简化模型来实现这个过程。比如近处的模型采用100万个顶点的高精度模型渲染，远处的模型使用100个定点的低精度模型进行渲染，即可达到目的。
为了达到这个目的，首先需要对模型进行简化，生成不同精度等级的模型，比如100万顶点的原模型，作为L0精度；10万顶点的模型，作为L1精度；1万顶点的模型，作为L2精度，以此类推。生成模型的过程需要维持几个准则，不同的算法有不同的准则。
在拥有了不同精度模型后，我们需要决定如何使用模型。按照直觉，近处使用高精度模型，随着距离增加，逐渐降低使用模型的精度等级，直到看不见为止。当然这些也有很多算法来实现这个功能。
2003年，有一本专门讲述这方面的书，Level of Detail for 3D Graphics出版了(国外研究的是真的早啊)，这本书对大部分经典的LOD算法进行了介绍，而且很多方法放到现在也不算过时。我阅读它的目的主要是首先了解各个算法的优劣，然后根据我的实际应用，选择一组合适的算法。
这本书首先介绍了关于生成简化后模型的相关知识，随后是在实际应用时，可以采用的框架、算法、优化方法和一些关于地形的实际应用。最后是一些关于LOD的高级话题。下一次会开始介绍一些关于LOD模型生成的知识。