Ich suche nach einer Möglichkeit, ein klassifiziertes Raster basierend auf räumlichen Clustern innerhalb jeder Klasse in Polygone umzuwandeln. Damit die Cluster als gültig angesehen werden können, müssen sie aus einem Mindestprozentsatz von Zellen aus einer der Klassen bestehen.
Beispiel: Ein Bereich, der aus 70% (oder mehr) Zellen der Klasse "1" besteht, wird als Cluster der Klasse "1" betrachtet, obwohl der Bereich mit 30% Zellen verwechselt ist, die zu anderen Klassen gehören. Die Clusteranalyse sollte daher auf dem Abstand zwischen Zellen derselben Klasse basieren.
Eine andere Möglichkeit könnte darin bestehen, das Clustering auf einer minimalen Anzahl von Zellen innerhalb einer bestimmten Klasse zusammen mit einer Definition eines maximalen Suchbereichs zu basieren.
Zum Beispiel: Innerhalb eines bestimmten Bereichs sollte 100 Zellen der „Klasse 1“ sein , denn es ist ein Cluster berücksichtigt werden.
Die meisten Tools im Zusammenhang mit Clustering scheinen nur für Vektoren zu funktionieren. Ich habe mir das SAGA-Tool Cluster-Analyse angesehen, aber es passte nicht wirklich zu meinem Zweck. Irgendwelche Ideen zur Lösung dieses oder anderer Tools, die hilfreich sein könnten?