KD树（k-dimensional tree; KD tree），理学-计算机科学技术-计算机应用-计算机图形学-真实感图形合成-图形绘制加速技术-空间加速结构，二叉空间剖分树的特殊情况。同一般BSP树不同，KD树的剖分平面都是垂直于空间坐标轴的。同四叉树、八叉树不同，KD树（维度为k）通常被用来组织高维的空间数据。图形学中使用KD树的典型例子包括光线跟踪绘制时作为直线和场景求交的加速结构、光子映射绘制全局光照明效果时用于检索辐照度收集点附近的光子、使用迭代最近点进行三维重建时用于计算最近点等。KD树的构造算法和BSP树类似，在每一步迭代的选择剖分平面，并将数据点或场景多边形根据其与剖分平面的关系分别归入剖分平面两侧的子空间中。对于和剖分平面相交的多边形，需要将其分割成两个部分并分别归入剖分平面两侧的子空间中。KD树加速计算的效果很大程度上取决于剖分平面的选择，而选择策略的优劣由KD树的应用场景决定。