矢量居民地多邊形多級圖劃分聚類方法

作者：金澄,安曉亞,陳占龍,馬嘯川

摘要：針對復雜居民地多邊形的信息挖掘問題,提出了一種多級圖劃分聚類分析方法,構造居民地多邊形的圖模型,并通過對圖模型進行粗化匹配與重構、初始化分和細化得到聚類結果。首先構建研究區域內居民地建筑物的Delaunay三角網,生成包含研究對象之間的鄰接信息圖;然后結合空間認知準則和人類認知的特點,采用形狀狹長度、面積比、凹凸性、距離和連通性5個指標度量鄰接圖的相似性;最后應用多級圖劃分方法,得到聚類結果。采用中國上海地區的居民地建筑物矢量數據進行聚類分析實驗,并對比了改進的k均值算法(k-Means++)、具有噪聲魯棒性的基于密度的空間聚類算法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)和最小生成樹(minimum spanning tree, MST)聚類算法得到的輪廓系數以及視覺效果。實驗結果表明,基于多級圖劃分的居民地多邊形聚類分析的結果更加符合人類認知。

發文機構：西安測繪研究所 地理信息工程國家重點實驗室 中國地質大學（武漢）地理與信息工程學院

關鍵詞：居民地多邊形相似性度量多邊形聚類分析多級圖劃分方法residential area polygonsimilarity measurementclustering analysis of polygonsmulti-level graph-partition method

分類號： P208[天文地球—地圖制圖學與地理信息工程]