基于图斑尺度的耕地细碎化评价及整治有利于耕地布局优化，促进农业规模化与集约化发展。该研究以耕地图斑为基本评价单元，引入聚合分析来量化图斑间空间位置关系，围绕耕地细碎化内涵选取评价指标；运用热点分析和二步聚类算法来对研究区功能分区，在功能分区基础上，基于带轮廓系数的k-means聚类算法，评价耕地图斑的细碎化程度。结果表明：1)根据功能分区的聚类结果，新北区被划分为不显著区、连片规整区、离散复杂区；2)评价结果将新北区耕地图斑分为3类：类别一，离散破碎类，包含图斑17 332块，平均图斑面积过小，连片度低，图斑面积集中在0～10 000 m~2，面积占比21.98%，连片度集中在1～4，主要分布在新北区中心区域；类别二，形状复杂类，包含图斑4 535块，图斑形状复杂不规整，面积占比9.65%，形状指数集中在1.5～2.5，均匀分布在全区；类别三，连片规整类，包含图斑4 091块，图斑集中连片、形态规整，面积占比68.37%，连片度集中在5～10，形状指数集中在1～1.5，主要分布在外围区域；并基于各类别耕地细碎化属性差异，提出相应的优化模式和整治意见。研究结果可以为耕地细碎化整治提供一定参考。