传统模糊ISODATA（FuzzyISODATA，FISODATA）算法中，分裂-合并操作需人工选取阈值参数。而不适当的阈值往往使算法陷入局部极值，因而得到错误的类属数并最终影响图像分割结果。为此，在模糊集理论基础上提出一种改进的自适应FISODATA算法。该算法设计了自适应分裂-合并操作，即在每次分裂-合并后，根据该次计算结果改变参数阈值，解决了人为选取参数带来的诸多问题。利用该算法对模拟图像和真实IKONOS图像进行分割实验，均能得到良好的分割结果。