设定不同的阈值就会得到不同的复杂网络模型，那么得到的社团结构也就不同，那么如何选取阈值成了一个将一幅遥感图像转化成一个复杂网络模型的关键问题。
4 提出阈值选取的两种方法
4.1 反复测算法
对选定区域的遥感图像计算dij得到一个取值范围[dmin,dmax]，在这个区间内从dmin到dmax以步长为1选取阈值，即阈值可选为为dmin，dmin+1，dmin+2，…，dmax，不同的阈值对应不同的复杂网络模型，然后针对这些复杂网络进行社团划分，本文所采用的社团划分方法是Newman的针对大规模网络的基于模块度的CNM算法。
在这里本文提出两个指标来作为衡量阈值选取的好坏的标准，设集合A为匹配到的赤潮节点集合，集合B为社团划分检测到的赤潮节点集合，集合C为实际的赤潮节点集合，rate为覆盖率，即匹配到的赤潮节点个数与社团划分检测到的赤潮节点个数之间的比值，
P为精确度，即实际的赤潮节点个数与社团划分检测到的赤潮节点个数之间的比值，
当覆盖率最高精确度也最高的情况下对应的阈值就是用来做社团划分最好的阈值选择。
实验结果：本文选取了一块区域的遥感图像（图1）为例，图像中包含1862个像素点，针对本图像用第2部分中提到的复杂网络建模的方法建立复杂网络模型，计算节点之间的相似度的取值区间在[1,60]，采用CNM算法对每一个复杂网络模型进行社团划分，得到如表1的结果
由表1可以看出，在阈值选取过小的情况下，网络连边过于稀疏，网络中存在多个连通片，所以划分出的社团个数较多，只有在阈值取到[5,59]的时候可比较符合实际情况的划分出两个社团。
计算不同阈值情况下的覆盖率rate和精确度p，得到结果如图2（覆盖率）图3（精确度）：
由图2和图3可以看出，在阈值的取值范围内，覆盖率都在93%以上，而精确度却在阈值取37的时候达到最大值65%，因此可以通过计算不同阈值情况下的覆盖率和精确度来确定阈值在选37的时候最好，也就是在阈值为37的时候进行社团划分得到的结果最接近实际情况，如下图4：
4.2 抽样计算阈值法
在遥感图像中选取一定数量的海洋图像的像素点S(B1i,B2i,B3i)和赤潮像素点C(B1j,B2j,B3j)来计算一个平均阈值：
根据第2部分中的相似度矩阵，取值小于等于阈值的保留，大于阈值的取为0，建立复杂网络模型，然后利用Newman的针对大规模网络的基于模块度的CNM算法进行社团划分。
实验结果如图5。
5 结论
赤潮灾害是近年来在黄海及渤海海域爆发的影响较大的海洋灾害，利用遥感图像，对赤潮灾害进行监测和治理是非常有必要的，本文提出一种新的利用复杂网络社团发现的方法，对遥感图像进行处理，以此检测出遥感图像中可能为赤潮的区域，为赤潮灾害的监测和治理提供有力的依据。
本文所采用的是Newman的针对大规模网络的基于模块度的CNM算法，然后提出了两种确定阈值的方法：（1）反复测算法，（2）抽样计算法；在反复测算法中提出了两个衡量社团划分好坏的指标：（1）覆盖率，（2）精确度，以此作为确定阈值的指标。最后得出了一种可以再遥感图像中利用复杂网络的方法，检测出图像中有用信息的可行方法。
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［责任编辑：汤静］
