我对Mapbox及其GL JS库相对较新，但是到目前为止，它的功能确实给人留下了深刻的印象。
我目前正在使用大约100,000个点的数据集，正在尝试设计一种方法来快速生成/可视化我拥有的数据集凸包内的连续插值曲面（本质上是尝试生成速度/响应速度一样快的东西。作为热图函数，但希望从点数据值而不是空间密度进行插值）。
documentation for the heatmap functionality讨论了这种确切的情况：
您会在网络上找到的地图中，有两种常见的类别热图：那些鼓励用户探索密集点数据的图，以及那些在连续表面上内插离散值的值，在这些点之间创建平滑的渐变]。后者少常见且最常用于科学出版物或现象以可预测的方式分布在一个区域中。 对于例如，您的城镇可能只有几个气象站，但是您的最喜欢的天气应用程序显示整个温度的平滑梯度您城镇的整个区域。对于您当地的气象服务，合理地假设，如果两个相邻电台报告不同温度，它们之间的温度将逐渐转变从一个到另一个。
但是随后解释这种情况并不常见，并且没有针对此类应用程序的文档/示例。
在这个阶段，我尝试将这些点转换为voronoi细胞多边形，并通过数据值（最接近的可视化方法）对颜色进行编码，但是在较低的缩放级别（0到8）下，渲染似乎要处理100,000个点。有谁知道是否可以根据点值创建快速渲染表面插值？任何例子都很棒。
Mapbox Delaunator library是一个非常快速的JavaScript库，用于2D点的Delaunay三角剖分。 d3-delaunay和d3-delaunay都基于此库。您可以使用这些库，然后通过d3-geo-voronoi在地图上显示结果。