城郊聚落景观的集聚特征分析方法选择研究

刘焱序, 王仰麟, 彭建, 袁媛, 马晶, 魏海

Selection of Different Clustering Algorithms for Settlement Landscape Aggregation in Suburb

Yan-xu LIU, Yang-lin WANG, Jian PENG, Yuan YUAN, Jing MA, Hai WEI

表1 不同集聚算法的应用特点

Table 1 Characteristics for the application of the different clustering algorithms

应用特点 景观聚集度指数 核密度指数 局部空间关联指数 Ripley’s系列指数 数据源类型 栅格面 矢量点或线 矢量点、线、面 矢量点、线、面 尺度选择 相对较小的尺度 相对较大的尺度 适中或较大的尺度 连续尺度 突出优势 探测异质景观的邻接边界 识别不同规模的集聚组团 体现某一个要素与周围其他要素的取值关系 给空间定量过程中的尺度选择提供依据 显著劣势 不能计算图层边缘的景观指数 圆形的空间扩散方式不一定完全真实 不能体现空间连续性和渐变性 不易空间化、图形化