Актуальность исследования обусловлена необходимостью автоматизации обработки больших объемов геофизической информации, извлекаемой из изображений, получаемых посредством аэрофотосъемки или космического дистанционного зондирования. Основным этапом обработки изображения с целью распознавания объектов является сегментация, состоящая в разделении изображения на две однородные четко различимые непересекающиеся области с известными границами. Простыми, но эффективными и поэтому популярными являются пороговые методы сегментации. Цель: описание результатов экспериментальных исследований применения ранее разработанного авторами робастного метода комплексирования интервалов агрегированием предпочтений для выбора пороговых значений при сегментации объектов на оптических изображениях. Объекты: изображения береговой линии, полученные с помощью спутников дистанционного зондирования Земли. Методы. Анализируемое изображение разбивается на равные полосы. По гистограмме яркости каждой полосы определяются характерный для нее интервал яркости. Для полученных интервалов яркости вычисляется результат комплексирования методом комплексирования интервалов агрегированием предпочтений, который используется в качестве порогового значения яркости при формировании сегментированного изображения. Результаты экспериментальных исследований 100 спутниковых изображений береговой линии показали, что предложенный метод обеспечил корректное разделение областей суши и моря на 84 изображениях, в то время как традиционные методы максимума энтропии, арифметического усреднения и Оцу показали корректные результаты только в, соответственно, 27, 76 и 73 случаях. Оценки метрик Precision, Recall и отклонения вычисленного порога от заведомо правильного значения показали доминирование предложенного метода над остальными протестированными методами по качеству сегментации.