Tôi đang tìm cách chuyển đổi một raster phân loại thành đa giác dựa trên các cụm không gian trong mỗi lớp. Để các cụm được coi là hợp lệ, tôi cần chúng bao gồm tỷ lệ phần trăm tối thiểu của các ô từ một trong các lớp.
Ví dụ: Một khu vực được tạo thành từ 70% (hoặc nhiều hơn) các ô của lớp "1" sẽ được coi là một cụm của lớp "1" mặc dù khu vực đó được trộn lẫn với 30% các ô tin vào các lớp khác. Do đó, phân tích phân cụm nên dựa trên khoảng cách giữa các ô của cùng một lớp.
Một tùy chọn khác có thể là căn cứ vào việc phân cụm trên một số lượng ô tối thiểu trong một lớp nhất định, cùng với định nghĩa về vùng tìm kiếm tối đa.
Ví dụ: Trong một khu vực được chỉ định, cần có 100 ô thuộc "lớp 1" để được coi là một cụm.
Hầu hết các công cụ liên quan đến phân cụm dường như chỉ hoạt động cho các vectơ. Tôi đã xem xét phân tích cụm công cụ SAGA nhưng nó không thực sự phù hợp với mục đích của tôi. Bất kỳ ý tưởng để giải quyết điều này hoặc công cụ nào khác có thể hữu ích?