图斑数据的多密度属性连接聚类方法

图斑面的聚类处理是挖掘图斑空间知识的重要手段。针对当前图斑面大小不一、形态各异、分布不均等导致聚类结果不够准确的问题，同时为满足大规模图斑数据分析的需要，本文引入多密度属性计算指标，提出了一种图斑数据的聚类方法。首先，根据单个图斑内部点位置(包含边界)的不同赋予其多个密度属性；然后，根据图斑间密度低值向密度高值靠拢的趋势建立图斑归属连接，依次生成图斑要素的树状结构连接；最后，依据树状结构连接的结果对各连接进行剪枝或合并，生成多个独立树，完成图斑面的聚类。试验证明，本文方法可以有效识别各类不规则图斑的聚合集群，并在大规模图斑数据的聚合中具有良好的精度表现，满足高密度多边形区域的聚类识别需求。