复杂网络理论在遥感图像检测中的应用是近年来地理信息系统与计算机视觉领域研究的热点。根据所提供的文件内容，我们可以归纳出以下几个关键知识点：
1. 遥感图像检测的重要性：遥感图像检测技术在环境监测、灾害预防、资源勘察等众多领域有着广泛的应用。例如，文件中提到青岛附近海域每年6到8月间频繁爆发的绿潮灾害，这种现象严重影响沿海渔业和旅游业的发展，通过遥感图像检测技术可以有效地监测和识别绿潮现象，从而为防治工作提供科学依据。
2. 复杂网络理论的适用性：复杂网络理论能够有效表达许多现实世界复杂系统的结构，它能够通过网络模型揭示出系统中个体间的相互作用关系。在遥感图像处理中，复杂网络能够将图像转化为由节点和边组成的网络结构，进而对图像内容进行分析和解释。
3. 网络建模方法：文件中指出，对遥感图像进行复杂网络建模是研究的第一步。这一过程通常涉及将遥感图像中的像素或特征作为节点，根据像素之间的空间关系或其他特征相似性定义节点间的边。通过这种方式，可以将遥感图像的二维数据转换为复杂网络模型。
4. 社团发现与阈值确定：在复杂网络模型中，社团指的是网络内部紧密连接的节点子集。在遥感图像检测中，社团发现可以用来识别图像中的特征聚集区域，这对于检测图像中的特定目标或模式十分关键。文件中提到使用Newman的CNM算法对复杂网络模型划分社团，并提出了确定阈值的两种方法：反复测算法和抽样计算法。反复测算法中又提出了覆盖率和精确度两个指标作为衡量社团划分好坏的指标，以此确定阈值。
5. 遥感图像检测方法的应用与推广：文件说明了提出的基于复杂网络的遥感图像检测方法的可行性，说明了该方法可以有效地在遥感图像中检测出有用信息。这一研究成果对于地理信息系统、环境监测、农业估产等多个领域具有潜在的应用价值。
6. 研究的前沿性与挑战：文件指出，尽管复杂网络技术在计算机视觉的许多主题中都可以应用，但这一领域的研究仍然是有待深入探索的。目前相关的文献并不多，这一研究方向具有跨学科的性质，涉及图论、统计力学等多方面的知识。
7. 科研合作与资金项目：论文提及了海洋灾害大数据分析的系统模型研究及应用，这一国家自然科学基金项目为该研究提供了资金支持，并指出了课题组成员的研究方向和联系方式，体现了学术合作与科研项目的重要性。
8. 作者背景信息：论文作者李程、邵峰晶及其研究方向分别为数据挖掘与复杂网络、网络系统复杂性、数据仓库与数据挖掘技术，展现了研究人员的背景与专业能力。
综合以上知识点，可以看出，基于复杂网络的遥感图像检测研究正处于不断发展和完善的阶段，通过结合复杂的数学模型、计算方法以及实际应用场景，有望在未来的遥感技术应用中发挥重要作用。同时，这一研究也展现了计算机科学与遥感技术相结合的巨大潜力，为其他领域的科学发现与技术创新提供了可借鉴的路径。
