基于低通保边滤波和尺度约束大津法的网格空间多尺度聚类方法

编号 zgly0001694193

文献类型 期刊论文

文献题名 基于低通保边滤波和尺度约束大津法的网格空间多尺度聚类方法

作者 隆玺  桂志鹏  彭德华  吴华意  宋爱红 

作者单位 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室  武汉大学遥感信息工程学院  地球空间信息技术协同创新中心 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2020年01期

年份 2020 

分类号 P208  TP311.13 

关键词 空间聚类  空间多尺度  可塑性面积单元问题  空间层次性  网格聚类  尺度驱动 

文摘内容 现有网格空间多尺度聚类方法未能将尺度因子作为模型参数实现尺度驱动的阈值提取,导致算法调参困难,难以全面挖掘空间数据的分布模式。海量空间点数据蕴含的信息更丰富,层次结构也更复杂,对聚类算法的参数自动化和计算效率提出了更高的要求。针对上述问题,该文从数据尺度和观察尺度提出了一种适用于海量数据的多尺度聚类挖掘方法:分别通过网格多分辨率和低通保边滤波器的尺度拓展机制实现了数据尺度和观察尺度上的尺度变换;将观察尺度层级作为参数引入大津法中,实现了观察尺度的密度阈值自动提取。实验结果表明:相比于传统低通滤波,该滤波方法具有良好的去噪保边效果;多尺度密度阈值提取算法能够有效地捕捉数据集中丰富的多层次信息,且计算复杂度低,可用于快速挖掘各类海量空间点数据中的多层次空间结构。