我正在寻找GIS中用于区域化/分区的工具。
到目前为止，我已经能够识别
划分ArcGIS扩展名（现已在线）
REDCAP（当前限于50k个输入多边形）
iRedistrict（尚未发布）
R方法
那里还有其他可用的吗？尤其是在处理相当大的数据集[〜130万个多边形]时不会出现问题的东西？
#1 楼
该问题已转换为社区Wiki，并且维基百科已锁定
，因为它是一个寻求答案列表的问题的示例，并且似乎很受欢迎，可以防止其被关闭。
应该视为特例，不应将其视为此问题或任何Stack Exchange网站上鼓励的问题的类型，但是如果您希望提供更多内容，然后可以通过编辑此答案自由地
。
人们正在开发其他一些非商业性Web应用程序：<佛罗里达州正在推出自己的MyDistrictBuilder网站：http：//www.floridaredistricting.org/（应用程序可能位于http://floridaredistricting.cloudapp.net/MyDistrictBuilder.aspx，网站）声称他们将在三月进行公开测试）。
教授。奥特曼（Altman）和麦当劳（McDonald）正在开发开放源代码的DistrictBuilder：http：//www.publicmapping.org/（演示位于https://demo.publicmapping.org/）。 /fuzzytolerance.info/code/lightweight-redistricting-with-openlayers-part-ii/（此处的演示：http：//maps.co.mecklenburg.nc.us/redistricting/）
开放TerraView软件（http://www.dpi.inpe.br/terraview_eng/index.php）具有一种称为SKATER的区域化方法。可以在以下位置找到其说明：
Assunção，Renato M.等。 “使用最小生成树的社会经济地理单位的有效区域化技术。”国际地理信息科学杂志20.7（2006）：797-811。可在以下网址获得：http://www.dpi.inpe.br/gilberto/papers/assuncao_neves_camara_ijgis.pdf
Python软件包
regionskate（pypi，github）中也提供了相同的方法。Python的PySAL库支持区域化。它使用max-p算法，该算法不会强制用户事先指定区域数（在其他方法中通常是这种情况）。
David Martin（南安普敦大学）的AZTool是另一种选择。该软件在其背后具有可靠的方法论，我认为自从使用以来，它就可以处理大型数据集：
NCRM具有一些涵盖该主题的在线学习资源。 br />