矢量居民地多边形多级图划分聚类方法

• 作者: 金澄 安晓亚 陈占龙 马啸川
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 居民地多边形 相似性度量 多边形聚类分析 多级图划分方法
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 地图学与地理信息
• 页码范围: 19-29
• 页数: 11页
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20190358

摘要

针对复杂居民地多边形的信息挖掘问题,提出了一种多级图划分聚类分析方法,构造居民地多边形的图模型,并通过对图模型进行粗化匹配与重构、初始化分和细化得到聚类结果.首先构建研究区域内居民地建筑物的Delaunay三角网,生成包含研究对象之间的邻接信息图;然后结合空间认知准则和人类认知的特点,采用形状狭长度、面积比、凹凸性、距离和连通性5个指标度量邻接图的相似性;最后应用多级图划分方法,得到聚类结果.采用中国上海地区的居民地建筑物矢量数据进行聚类分析实验,并对比了改进的k均值算法(k-Means++)、具有噪声鲁棒性的基于密度的空间聚类算法(density-based spatial clustering of applica-tions with noise,DBSCAN)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)聚类算法得到的轮廓系数以及视觉效果.实验结果表明,基于多级图划分的居民地多边形聚类分析的结果更加符合人类认知.