摘要：针对现有月球地形自动识别算法的识别率和精确度较低的问题，提出一种结合CCD图像和DEM数据信息，自动识别月球地形的动态分块迭代算法，实现了识别率和识别精度的双重提高。新算法提取CCD和DEM数据中月表地形的不同特征来构建图像子块的特征向量，再对特征向量聚类区分月球地形。算法根据输入图像的精度决定初始子块尺寸，提取子块的特征向量后聚类区分月海、月陆。每轮输出分类可信度高的子块结果后，会对分类结果可信度较低的子块进行细分，对细分后的子块重新提取特征向量并再次聚类分类，直到迭代算法终止。新算法已在三个典型的月面区域：虹湾（SI）、H010和危海（Crisium）区域进行了测试，试验结果与现有的地形分块识别算法相比，新算法的识别率和相关kappa系数均优于已知的自动识别算法结果。

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