Identificar con precisión el límite de los clústeres urbanos es un aspecto crucial del estudio del desarrollo de las aglomeraciones urbanas. Este proceso es esencial para comprender y optimizar el desarrollo urbano inteligente y compacto. Los estudios existentes a menudo se basan en una sola categoría de datos, lo que puede resultar en límites de identificación imprecisos, falta de precisión en los detalles y ligeras discrepancias entre la cobertura y las condiciones reales. Para identificar con precisión la extensión de los clústeres urbanos, este estudio propone y compara los resultados de tres métodos para identificar áreas urbanas densas de tres importantes aglomeraciones en China: Beijing-Tianjin-Hebei, el Delta del Río Yangtsé y el Área de la Gran Bahía de Guangdong-Hong Kong-Macao. El estudio luego integra los resultados de estos métodos para obtener un enfoque de identificación más efectivo. El método socioeconómico implicó extraer un umbral de densidad basado en la densidad nuclear fusionada de datos de vitalidad socioeconómica, incluyendo población, PIB y POI, mientras que el método de teledetección evaluó índices de características basados en imágenes de teledetección, incluyendo el índice de densidad, índice de continuidad, índice de gradiente e índice de desarrollo. El método de red de tráfico utiliza redes de transporte terrestre y velocidades de viaje para identificar la ruta de costo mínimo y delinear el límite mediante círculos isocronos de 20-30 minutos. Los resultados obtenidos de los tres métodos se combinaron, y se identificaron puntos críticos utilizando análisis de superposición GIS y análisis de autocorrelación espacial. Este método integra la información multicapa de los tres métodos anteriores, lo que refleja de manera más completa las características y la morfología de los clústeres urbanos. Finalmente, se verifica y compara la precisión de cada resultado de identificación. Los resultados revelan que la precisión general promedio (OA) de las tres áreas delineadas por los primeros tres métodos es del 57.49%, 30.88% y 33.74%, respectivamente. Además, los coeficientes Kappa promedio de estas áreas son 0.4795, 0.2609 y 0.2770, respectivamente. Después de realizar la fusión de datos, la precisión general promedio (OA) resultante fue del 85.34%, y el coeficiente Kappa promedio fue de 0.7394. Estos hallazgos sugieren que el método de fusión de datos puede delinear efectivamente áreas urbanas densas con mayor precisión que los tres métodos anteriores. Además, este método puede reflejar con precisión el alcance de los clústeres urbanos al representar su contorno general y la distribución de detalles internos de manera más científica. El estudio propone un método y un camino factibles para la identificación de clústeres urbanos. Puede servir como punto de partida para formular políticas de planificación espacial para aglomeraciones urbanas, ayudando en el control preciso y científico del crecimiento de los límites. Esto puede promover la asignación racional de recursos y la optimización de la estructura espacial al proporcionar una referencia confiable para la optimización del espacio de aglomeraciones urbanas y el desarrollo de políticas espaciales regionales.