Сегментация является одним из важнейших этапов тематической обработки изображений. Наиболее распространенным подходом к сегментации спутниковых снимков являются алгоритмы кластеризации данных, которые можно разделить на две большие группы: иерархические и неиерархические. Характерной особенностью иерархических алгоритмов является их высокая вычислительная сложность (порядка О(N3)), поэтому напрямую они не применяются для обработки спутниковых данных. В докладе представлен вычислительно эффективный иерархический плотностный алгоритм кластеризации CCAH для сегментации спутниковых изображений, основанный на сеточном подходе. При этом подходе группировке подвергаются не исходные данные, а элементы сеточной структуры (гиперкубы). Для гиперкубов вводится отношение эквивалентности, с помощью которого они разбиваются на компоненты связности, соответствующие отдельным локальным модам плотности распределения данных. Они рассматриваются как базовые элементы иерархии. Для построения иерархической структуры между компонентами связности вводится специальная метрика, позволяющая избежать присущих иерархическим методам проблем пересекающихся кластеров. Для повышения устойчивости получаемых результатов используется ансамблевый подход.