CN102680474B - 利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置和方法。支柱垂直固定在底座上，两根横梁的一端孔固定在支柱上，环带相机连接杆穿过两根横梁的另一端孔，下端安装全景环带相机和微型激光测距仪探头，探头与激光测距仪主机连接，激光测距仪主机和传动系统分别装在上面横梁上，传动系统中的齿轮与环带相机连接杆侧面齿条的相啮合在底座中心孔中移动，相机与计算机相联。将装置移动到待测土壤的土洞上方，步进电机将相机垂直下移到土洞中待测位置，每上移5cm，通过计算机控制相机拍照；利用线性法方法将全景环带图像展开为矩形图像，用图像纹理特征相关性来度量展开图像与标准土壤类型剖面图像的相似度的大小快速预判土壤类型。

Description

利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置和方法

技术领域

本发明涉及一种土壤类型的装置和方法，尤其是涉及一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置和方法。

背景技术

土壤是指能够产生植物收获的地球陆地表面的疏松层次，是农业生产的基地，是地球表层系统自然地理环境的重要组成部分。由于成土因素的差异，陆地表面分布着不同类型的土壤，正确进行土壤分类和制图是认识土壤的基础，更是进行土地评价、土地利用规划和因地制宜推广农业技术的依据。

常规的野外土壤类型预判方法通常是通过挖掘土壤剖面，对比观察其性状特征和地学背景条件进行综合判断。野外工作条件下，自然裸露剖面可现成利用且挖掘较深、延伸面广、连续性好。但是，人工剖面挖掘过程费时费力，不同情况下对主要剖面的宽度、深度等要求各异，还需要另外设置检查剖面与大量的定界剖面。为保证土壤类型调查成果的质量，必须在一定范围内设置一定数量的土壤剖面，这也直接决定了土壤剖面野外采集必定是一项非常繁重的工作。

最新发展的土壤类型或特性的判别方法主要是利用数字图像处理技术，目前主要是利用土壤切片和CT（计算机X线断层扫描技术）、SEM（扫描电子显微镜）等数字图像进行土壤孔隙分形特征（何娟,刘建立,吕菲.基于CT数字图像的土壤孔隙分形特征研究.土壤，2008，(04):662-666）、土壤微观特征（张瑞,张小珑,汤辉,黄英.土体SEM图像定量分析系统及应用.江西师范大学学报(自然科学版),2011，5(2):165-169.）。中国科学院南京土壤研究所李德成等利用挖掘的土壤切片和数字图像方法研究土壤孔隙度在剖面垂直方向上的变异（李德成，VELDE B，DELERUE J F，张桃林.利用土壤切片和数字图像方法研究土壤孔隙的垂直空间变异性.土壤与环境，2000，9（2）：135-138.）。但是，在这些研究中，土壤的切片必须首先要挖掘取样，然后要进行固化等二次处理，研究过程较为复杂，所用图像成像设备昂贵、研究周期较长。利用的环带摄影方法是基于360°视角凝视全景成像系统的、应用新型柱面/平面投影成像原理获得的、能够实现360°环带空间成像的方法，其视场为半球甚至超过半球，该方法目前在航空、国防、医学、地质勘探等领域有着广泛的应用前景。

在上述研究中，对利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的方法及装置的研究尚未见报道。

发明内容

为了克服现有土壤类型判别费时、费力、周期长的缺陷，本发明的目的在于提供一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置和方法。

本发明采用的技术方案是：

一、一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置：

在圆形的底座上开有中心孔，支柱垂直固定在底座上，底座下面安装固定螺钉和调节螺钉并为等边三角形布置，玻璃水平泡固定在底座上面，第一横梁和第二横梁的一端孔从下至上分别固定在支柱上，第一横梁和第二横梁的另一端分别开有孔，两孔与底座中心孔同轴，环带相机连接杆穿过第一横梁和第二横梁的另一端孔，环带相机连接杆下端安装全景环带相机，全景环带相机外装有朝下的微型激光测距仪探头，微型激光测距仪探头通过电缆与带显示屏微型激光测距仪主机连接，环带相机连接杆上端开有安装延长杆的凹槽，带显示屏微型激光测距仪主机和传动系统分别装在第二横梁上面，传动系统中的齿轮与环带相机连接杆侧面齿条的相啮合，使环带相机连接杆带动全景环带相机在底座中心孔中作垂直方向的上、下移动，全景环带相机通过电缆与计算机相联。

所述的延长杆侧面有齿条，延长杆的一端凸起插入安装延长杆的凹槽内锁紧成一体。

所述的传动系统由步进电机、安装在步进电机轴上的齿轮和棘轮棘爪机构组成。

二、一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的方法，该方法的步骤如下：

1.1）装置定位：将装置移动到待测土壤的垂直圆形土洞上方，将装置底座中心孔与土洞顶端完全对准，调节装置底座的调节螺钉，使装置底座水平；

1.2）全景环带相机定位：微型激光测距仪读数清零；施放棘轮棘爪制动装置，步进电机通过齿轮齿条传动装置，驱动环带相机连接杆带动全景环带相机作垂直向下移动，当微型激光测距仪主机显示的距离读数比全景环带相机机身长度和镜头长度之和刚好大1cm时，关闭步进电机电源，此时全景环带相机所处位置为拍照起始位置；从此处开始，全景环带相机每垂直上移5cm为一个拍照位置，通过施加在步进电机上的脉冲信号自动控制全景环带相机的垂直上移到待拍照位置。

1.3）拍摄图像：在每个拍照位置，通过计算机控制全景环带相机拍摄全景环带图像，以BMP格式存储在计算机硬盘中。

其数据处理的步骤如下：

2.1）图像展开：将计算机中存储的全景环带图像，运用线性化方法，展开为矩形图像，以BMP格式存储在计算机中；

2.2）图像拼接：按拍照位置，从土洞顶端的第一张图像开始，按从上到下的顺序，将每四个拍照位置的展开后的矩形图像共四张，在Photoshop CS5中采用图像自动拼接功能，按从上到下的顺序拼接成一张大的图像，拼接后的图像以BMP格式存储在计算机中；

2.3）图像相似度计算：利用图像纹理特征相关性度量拼接后的图像与标准土壤类型图像的相似度，存储在计算机中；

2.4）土壤类型快速判别：根据拼接图像与标准图像的相似度,相似度越大，则拼接图像对应的土壤类型就越接近标准图像所对应的土壤类型，从而实现土壤类型的快速判别；

2.5）整个计算采用Matlab编程实现。

本发明具有的有益效果是：

本发明是利用全景环带摄影技术能一次性将一个垂直的、直径很小的圆柱形土洞内处在同一高度的洞壁成像为全景环带图像，将全景环带图像展开、拼接后，通过计算拼接图像与标准土壤类型的相似度，不用挖掘很大的土壤剖面，能快速判别土壤类型。

附图说明

图1是本发明的立体结构图。

图2是延长杆立体图。

图3是图1的平面结构图。

图4是一个拍照位置的环带图像。

图5是全景环带图像切线方向展开原理图。

图6是全景环带图像示意图。

图7是全景环带图像切向展开俯视图。

图8是一个拍照位置的全景环带图像的展开图。

图9是相邻4个拍照位置的4张展开图的拼接图。

图10是4幅种标准土壤类型图。

图中：1、底座，2、支柱，3、第一横梁，4、传动系统，5、第二横梁，6、紧固螺钉，7、凹槽，8、调节螺钉，9、玻璃水平泡，10、中心孔，11、全景环带相机，12、微型激光测距仪探头，13、带显示屏微型激光测距仪主机，14、环带相机连接杆，15、延长杆、16、固定孔，17、凸起，18、固定螺钉。

具体实施方式

下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。

如图1、图2、图3所示，在圆形的底座1上开有中心孔10，支柱2垂直固定在底座1上，底座1下面安装固定螺钉18和调节螺钉8并为等边三角形布置，玻璃水平泡10固定在底座1上面，玻璃水平泡10位于两个调节螺钉8圆心连线的中间位置，第一横梁3和第二横梁5的一端孔从下至上分别固定在支柱2上，第一横梁3和第二横梁5的另一端分别开有孔，两孔与底座1中心孔10同轴，环带相机连接杆14穿过第一横梁3和第二横梁5的另一端孔，环带相机连接杆14下端安装全景环带相机11，全景环带相机11外装有朝下的微型激光测距仪探头12，微型激光测距仪探头12通过电缆与带显示屏微型激光测距仪主机13连接，环带相机连接杆14上端开有安装延长杆15的凹槽7，凹槽7侧面开有三个孔，带显示屏微型激光测距仪主机13和传动系统4分别装在第二横梁5上面，传动系统4中的齿轮与环带相机连接杆14侧面齿条的相啮合，使环带相机连接杆14带动全景环带相机11在底座1中心孔10中作垂直方向的上、下移动，全景环带相机11通过电缆与计算机相联。

所述的延长杆15侧面有齿条，延长杆15的一端凸起17，凸起17侧面开有三个固定孔16，延长杆15的一端凸起17插入环带相机连接杆14上端的凹槽7内，用三个紧固螺钉6锁紧成一体。

所述的传动系统4由步进电机、安装在步进电机轴上的齿轮和棘轮棘爪机构组成。

该方法的步骤如下：

1）装置定位：将装置移动到待测土壤的垂直圆形土洞上方，将装置底座圆孔与土洞顶端完全对准，调节装置座两个水平调节螺钉，使装置底座水平；

2）全景环带相机定位：微型激光测距仪读数清零；步进电机通过齿轮齿条传动装置，驱动环带相机连接杆带动全景环带相机作垂直向下移动，当微型激光测距仪显示的距离读数比全景环带相机机身长度和镜头长度之和刚好大1cm时，关闭步进电机电源，此时全景环带相机所处位置为拍照起始位置；从此处开始，全景环带相机每垂直上移5cm为一个拍照位置，通过施加在步进电机上的脉冲信号自动控制全景环带相机的垂直上移到待拍照位置。

3）拍摄图像：在每个拍照位置，通过计算机控制全景环带相机拍摄全景环带图像，照片以BMP格式存储在计算机硬盘中，其中的一幅如图4所示。

在进行拍照时，将带显示屏微型激光测距仪主机13的距离计数清零，将延长杆15的凸起17与环带相机连接杆14的凹槽7配合，用三个个紧固螺钉6通过固定孔16将二者紧固在一起。松开传动系统4中的棘爪，松开传动系统的制动装置，给传动系统4的步进电机施加一个反射脉冲，使步进电机运转时，环带相机连接杆14作垂直向下移动，带动全景环带相机11垂直向下移动，这个过程中，微型激光测距仪的主机13接收探头12传递过来的距离信息，当微型激光测距仪的主机13上的显示屏读数刚好大于全景环带相机11的长度（包括机身和镜头的长度）1cm时，关闭传动系统4步进电机的电源，此时由于重力作用，全景环带相机11、环带相机连接杆14和延长杆15会自由下落，正是由于重力作用，传动系统的棘爪会自动啮合棘轮，产生一个反作用力，阻止全景环带相机11、环带相机连接杆14和延长杆15继续垂直向下移动，此时的位置即进行全景环带摄影的初始位置。

给传到系统4的步进电机施加一个正向电脉冲，使环带相机连接杆14和延长杆15作垂直向上移动，同时带动全景环带相机11向上作垂直移动，移动的距离由脉冲的大小决定。

全景环带相机11在离土洞底部1cm开始，每垂直上移5cm进行一次拍照。全景环带相机11通过电缆与计算机相联，并由计算机控制完成每一次拍照，照片以BMP格式存储在计算机硬盘中。

数据处理的步骤如下：

1）图像展开：采用线性化方法将全景环带图像展开成矩形图像，分切线方向线性化和径向方向线性化两个过程。

①切线方向线性化：环带图像是基于平面圆柱(Flat Cylinder Perspective，FCP)透视法成像的,切线方向展开原理见图5。

因此，根据FCP成像原理，圆柱面上所有平行于光轴的直线在环带图像中会聚于一点，所有的对光轴所成角度为θ的点成像后为半径为ρ的圆，其中：

ρ=kθ    （1）

式中，k为一线性系数，由k＝Δρ/Δθ确定，如图6所示。

在图5中，OO′为系统光轴，O为系统入瞳，对于某线段AB，A、B两点连接O点对光轴所成角度均为θ，若平面ABC与光轴垂直，则圆弧ACB任意一点连接O点对光轴所成的角度均为θ。，其像为圆弧A′C′B′(如图5)，为半径为ρ=kθ的一段圆弧，连接AB，其上任意一点P，连接OP，设其与O O′所成角度为θ′，其成像为图9-2中的P′，则：

P′=kθ′    （2）则P′必不在圆弧A′C′B′上。设圆柱半径为r，O₁到AB的距离为d，O₁P₁为l，如图7所示，则：

l＝d/sin(π-arcsin(d/r)-a+γ    （3）

θ′＝arctan(l/h)               （4）

式中，h为OO₂的距离。由h=r/tanθ，把公式（3）代入公式（4），可得：

${\mathrm{\θ}}^{\′}=\arctan \left(\frac{d\tan \mathrm{\θ}}{\mathrm{\γ}\sin (\arcsin (d/r)+\mathrm{\α}-\mathrm{\γ})}\right)$

②径向方向线性化。由于全景环带图像在径向上有时也不是线性的，将①得到的矩形图像在垂直方向上进行伸展，称为径向线性化。

由于FCP投影法遵循f-θ理论，故柱面上等距的环线的全景环带图像为随半径增大间距渐大的圆环。故经过切向展开的图象还需要径向展开。传统成像像高满足f-tanθ关系，故展开后像高h′与原始环带图像像高h满足:

h′=htanθ/θ    (6)

经过径向和切向展开后的矩形图像以BMP格式存储在计算机中，其中一幅如图8。

2）图像拼接：按拍照位置，从土洞最顶端的第一张图像开始，按从上到下的顺序，将每连续四个拍照位置的展开后的矩形图像共四张，在Photoshop CS5中采用图像自动拼接功能，按从上到下的顺序拼接成一张大的图像，如图9所示。拼接后的图像以BMP格式存储在计算机中。

3）图像相似度计算：计算如附图8所示展开图像拼接图与如图10所示4幅标准图像的纹理特征之间的相关性，来度量图像间的相似度。

①计算图像的共生矩阵：

A(i，j)代表着图像中差分距离为(a,b)的两个像素点灰度值分别为i-1和j-1这样像素对的个数。对A(i，j)进行归一化：

式中，P(i，j)是一个256*256的二维共生矩阵的矩阵元素。计算结果存储在计算机硬盘中。

②计算图像纹理特征：

从共生矩阵中提取代表图像纹理的特征值，包括：

A、能量

$E=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}P{(j,j)}^2---\left(8\right)$

B、对比度

$I=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{(i-j)}^{2}P(j,j)---\left(9\right)$

C、信息熵

$S=-\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}P(j,j)\log P(j,j)---\left(10\right)$

D、逆差距

$H=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\frac{1}{1+{(i-j)}^2}P(j,j)---\left(11\right)$

E、相关性

$R=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{ijP}(i,j)-{\mathrm{\μ}}_x{\mathrm{\μ}}_y}{{{\mathrm{\σ}}_x}^2{{\mathrm{\σ}}_x}^2}---\left(12\right)$

式中，μ_x、μ_y为均差， ${\mathrm{\μ}}_x=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}i\underset{j}{\mathrm{\Σ}}P(i,j),$ ${\mathrm{\μ}}_y=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}j\underset{i}{\mathrm{\Σ}}P(i,j),$ σ_x、σ_y为标准差， ${\mathrm{\σ}}_x=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(1-{\mathrm{\μ}}_x)}^2\underset{j}{\mathrm{\Σ}}P(i,j),$ $\mathrm{\σy}=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{(1-{\mathrm{\μ}}_y)}^2\underset{i}{\mathrm{\Σ}}P(i,j).$

以上5个纹理特征组成一个纹理特征向量（E，I,S,H,R），存储在计算机硬盘中，以便进行相关性计算。

③计算相关性

将②中计算所得的一幅拼接图像和4幅土壤类型标准图像的纹理特征向量利用公式（13）分别计算拼接图像与4幅土壤类型标准图像的相关性：

$r=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i{y}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^2+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y_i}^2-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i{y}_i}---\left(13\right)$

式中，r为相关性，r越大，则说明两幅图像越相似，r＝l，说明两幅图像完全一样。相关性计算结果见附表一。

4）土壤类型快速判别：根据附表，可以得出：图9所示拼接图与图10所示中的第1幅标准图像的相关性为0.85，要比其他的大，说明这两幅图像相似性要大于其他的。也就是说，拼接图像对应的土壤类型更接近第1标准图像所对应的土壤类型，从而实现土壤类型的快速判别。

5）整个计算采用Matlab编程实现。

表1相关性计算结果

标准图	相似性
		第1幅	0.85
第2幅	0.64
		第3幅	0.23
第4幅	0.26

Claims (4)

1.一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置，其特征在于：在圆形的底座（1）上开有中心孔（10），支柱（2）垂直固定在底座（1）上，底座（1）下面安装固定螺钉（18）和调节螺钉（8）并为等边三角形布置，玻璃水平泡（9）固定在底座（1）上面，第一横梁（3）和第二横梁（5）的一端孔从下至上分别固定在支柱（2）上，第一横梁（3）和第二横梁（5）的另一端分别开有孔，两孔与底座（1）中心孔（10）同轴，环带相机连接杆（14）穿过第一横梁（3）和第二横梁（5）的另一端孔，环带相机连接杆（14）下端安装全景环带相机（11），全景环带相机（11）外装有朝下的微型激光测距仪探头（12），微型激光测距仪探头（12）通过电缆与带显示屏微型激光测距仪主机（13）连接，环带相机连接杆（14）上端开有安装延长杆（15）的凹槽（7），带显示屏微型激光测距仪主机（13）和传动系统（4）分别装在第二横梁（5）上面，传动系统（4）中的齿轮与环带相机连接杆（14）侧面齿条相啮合，使环带相机连接杆（14）带动全景环带相机（11）在底座（1）中心孔（10）中作垂直方向的上、下移动，全景环带相机（11）通过电缆与计算机相联。

2.根据权利要求1所述的一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置，其特征在于：所述的延长杆（15）侧面有齿条，延长杆（15）的一端凸起（17）插入环带相机连接杆（14）上端的凹槽（7）内锁紧成一体。

3.根据权利要求1所述的一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的装置，其特征在于：所述的传动系统（4）由步进电机、安装在步进电机轴上的齿轮和棘轮棘爪机构组成。

4.一种利用全景环带摄影法快速预判土壤类型的方法，其特征在于，该方法的步骤如下：

1.1）装置定位：将装置移动到待测土壤的垂直圆形土洞上方，将装置底座中心孔与土洞顶端完全对准，调节装置底座的调节螺钉，使装置底座水平；

1.2）全景环带相机定位：微型激光测距仪读数清零；施放棘轮棘爪制动装置，步进电机通过齿轮齿条传动装置，驱动环带相机连接杆带动全景环带相机作垂直向下移动，当微型激光测距仪主机显示的距离读数比全景环带相机机身长度和镜头长度之和刚好大1cm时，关闭步进电机电源，此时全景环带相机所处位置为拍照起始位置；从此处开始，全景环带相机每垂直上移5cm为一个拍照位置，通过施加在步进电机上的脉冲信号自动控制全景环带相机的垂直上移到待拍照位置；

1.3）拍摄图像：在每个拍照位置，通过计算机控制全景环带相机拍摄全景环带图像，以BMP格式存储在计算机硬盘中；

其数据处理的步骤如下：

2.1）图像展开：将计算机中存储的全景环带图像，运用线性化方法，展开为矩形图像，以BMP格式存储在计算机中；

2.2）图像拼接：按拍照位置，从土洞顶端的第一张图像开始，按从上到下的顺序，将每四个拍照位置的展开后的矩形图像共四张，在Photoshop CS5中采用图像自动拼接功能，按从上到下的顺序拼接成一张大的图像，拼接后的图像以BMP格式存储在计算机中；

2.3）图像相似度计算：利用图像纹理特征相关性度量拼接后的图像与标准土壤类型图像的相似度，存储在计算机中；

2.4）土壤类型快速判别：根据拼接图像与标准图像的相似度, 相似度越大，则拼接图像对应的土壤类型就越接近标准图像所对应的土壤类型，从而实现土壤类型的快速判别；

2.5）整个计算采用Matlab编程实现。

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