CN106018238A - 土壤剖面孔隙结构的测定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种土壤剖面孔隙结构的测定方法,包括如下步骤:一、采集土柱和土壤样品;二、对土柱进行CT扫描;三、对土壤样品进行总孔隙度测定;四、CT影像处理时阈值确定;五、CT影像大小孔隙个数和孔径的统计;六、不同深度土壤孔隙结构的计算。
Description
技术领域
本发明属于土壤物理学、土壤侵蚀和水土保持技术领域,主要涉及土壤的持水供水特性、土壤孔隙的分布,以及对壤中流的影响,可用于各种自然和人工土壤、平原和坡地土壤剖面孔隙结构的测定。
背景技术
土壤孔隙是土壤体的主要组成要素,是重要的土壤物理参数。土壤剖面孔隙特性、大小孔隙的不同组合对土壤水、肥、气、热的比例以及再分配过程的影响很大。其中土壤中大孔隙是引起土壤水肥渗漏的优先通道,也是土壤污染物优先迁移的通道,其结果造成了地下水的污染、养分的渗漏和灌溉水的浪费。土壤大孔隙在土壤总孔隙中比例的大小,对土壤水、肥、气、热的结构比例和有效性影响很大。
对土壤孔隙结构和大孔隙的研究其前提条件是不破坏土壤本身的结构而保存其原状,以往一些研究学者测试和研究土壤孔隙特征的方法主要可概括为以下几种:(1)染色法和液体石蜡法,这种方法只能测出所取土样的总孔隙度,而不能计算土壤的孔隙结构,以及整个土壤剖面的孔隙结构;(2)切片法和扫描电镜图像的目视解译法,这种方法要将土壤切片,而且只能是小切片,不能对原状土柱进行高密度分层测试,同时目视解译其精度受到影响;(3)水分穿透和张力入渗仪法对土壤有效孔径的测试,这种方法是借助于土壤水分的运动特征来计算土壤的孔隙度,只能求出土壤的平均有效孔径,不能计算土壤的孔隙结构;(4)水银压入法,水银压入要在压力的作用下水银才能压入多孔材料的孔隙,由于需要压力作用,不适合应用于土质较软的土壤,因为可能会导致土样被压力压散。该测试成本较高,而且水银属于有毒化学品,使用不当会对实验人员和环境造成危害;(5)利用测试土壤的粗糙度,计算土壤的孔隙率,这种方法只能计算土壤表层的孔隙率,不能计算土壤的孔隙结构以及整个土壤剖面的孔隙特征;(6)目前,有关利用CT扫描技术对土壤孔隙度以及土壤孔隙空间分布的测试技术,多是人为在所采集的土柱断面插入一个已知直径的钢管,然后再拔出,将其设定为已知直径的大孔隙,以这一设定的孔隙色度,确定图像的解译阈值,其所测定的土壤孔隙都是大孔隙,而且精度较差。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种高精度的土壤剖面孔隙结构的测定方法。
为了解决上述技术问题,本发明提供一种土壤剖面孔隙结构的测定方法,包括如下步骤:一、采集土柱和土壤样品;二、对土柱进行CT扫描;三、对土壤样品进行总孔隙度测定;四、CT影像处理时阈值确定;五、CT影像大小孔隙个数和孔径的统计;六、不同深度土壤孔隙结构的计算。
本发明所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法:在所述土柱和土壤样品的采集步骤中,土柱采集步骤如下:通过圆柱形容器采集深度为Y的土柱,采集完成之后将圆柱形容器两端密封;土壤样品采集步骤如下:在采集土柱的同时,在所采集土柱的相邻剖面等深度用环刀采集土壤样品,共采集等间距的土壤样品X个。
本发明所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法:所述深度Y为50cm-100cm,所述圆柱形容器的内径为10cm-15cm,所述圆柱形容器采用PVC管;环刀直径为5cm-10cm,分层间距为10cm-20cm。
本发明所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法:所述对土柱进行CT扫描的步骤中:采用双层螺旋扫描,每层数据采集率为1000个/秒,每排探测器通道1344个,扫描电压的峰值为120kV,扫描电流为110mA,扫描时间为1s,扫描间距为3cm,扫描层厚为2cm,扫描方向由土柱底部向顶部,每个土柱共扫描图像n幅。
本发明所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法:所述土壤样品进行总孔隙度测定步骤如下:首先测算环刀的体积,并将环刀土样称重,然后放入到烘箱,经过12小时烘干,再次称重烘干土,反复多次,直到恒重;通过以上步骤实测获取土壤容重数据后计算土样的总孔隙度;总孔隙度=(1-(容重/密度))×100%。
本发明所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法:所述CT影像处理时阈值确定步骤中:根据光学原理,土柱扫描图像通过确定孔隙度的灰度值来转化为二值化黑白图像进行解译;采用由实际土柱不同深度总孔隙度的实测值作为确定阈值;通过与土柱剖面相对应的土壤剖面等间距实测的土壤样品的总孔隙度值,通过拟合模拟计算得到相应土柱剖面总空隙度随深度变化的函数关系式,根据此关系式计算出CT各个扫描深度处的土壤总空隙度;
根据每个层面的总孔隙度确定出各个CT扫描影像的阈值(RGB值)。所述的RGB值是根据CT扫描影像的灰度而设置的灰度值,灰度值的范围为0-255(白色为255,黑色为0)。根据不同的灰度值来确定土壤的孔隙(黑色)和固体介质(白色)。
本发明所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法:所述CT影像大小孔隙个数和孔径的统计步骤如下:根据各层所确定的阈值,将CT扫描图像转换为二值化黑白图像进行孔隙个数和孔径的统计;然后根据研究精度要求进行孔隙直径的分级和孔隙数量的统计。
本发明所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法:所述不同深度土壤孔隙结构的计算步骤如下:根据各级孔隙个数计算不同等级的孔隙所占的百分数,即孔隙结构。
鉴于现有技术所存在的不足之处,本发明设想借用无损检测和探伤的计算机断层扫描技术(CT),与传统的实验室总孔隙度测定相结合的方法,利用ArcGIS软件进行图像处理,进而实现土壤剖面孔隙结构的高精度测定。以期为斜坡土体降雨入渗过程、壤中流水流特征的研究提供基础参数,为土壤改良和水肥调控提供科学数据。
本发明的这种土壤剖面孔隙结构的测试方法,最大的优点在于:
(1)不破坏土壤体,采用计算机断层扫描技术(CT),分层精度能达到2cm-3cm,在精度的提高上有了巨大的突破。
(2)由土壤总孔隙度的大小控制设定图像解译的(RGB)值,优越于人为的设定已知孔径作为解译阈值,其精度也高于由目视确定解译阈值的方法。这种方法能真实反映土壤的孔隙度,最大程度的消除了人为偏好的误差。并能统计出土壤各层不同孔径的所有孔隙,进而可以根据要求进行孔径等级的划分,求出土壤不同层次的孔隙结构,进而揭示土壤剖面的孔隙分布特征。这种总孔隙度控制结合ArcGIS软件解译和CT扫描图像的方法,在土壤孔隙结构的测试历史上还是首创。
(3)在解译阈值控制的前提下,采用ArcGIS软件,解译CT扫描图像,具有直观性和高精度的优点。
(4)这种方法可以测试各种土壤剖面的孔隙结构,坡地土壤可行,平原土壤还行。既可以测试表土层,也可以分析土壤的整个剖面,能完成构建所测试土壤的孔度剖面。
(5)本发明实现了土壤孔度剖面的构建,突破了土壤孔隙结构只能理论讨论而无法实现的限制。能为土壤水运动、地表径流入渗、土壤中溶质运移的深入和高精度研究提供技术支撑,能为土壤分类提供新的指标和依据,对完善土壤分类理论具有理论意义。
本发明获得了国家自然科学基金项目(41471221)资助。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。
图1是本发明的土柱的结构示意图;
图2是本发明的采样土壤的结构示意图。
具体实施方式
实施例1、一种土壤剖面孔隙结构的测定方法,一方面是针对目前土壤剖面孔隙度的测定方法精度低,另一方面是针对土壤剖面孔隙结构测定难度大而无法实现的难题,提供的一种利用计算机断层扫描技术(CT)、ArcGIS的黑白二元色图像解译技术,与传统的实验室总孔隙度测定相结合的土壤剖面孔隙结构的高精度测定方法。
该方法的实现是通过以下步骤进行的:
(1)根据所要测试的土壤类型和要求,采用一定直径(10cm-15cm)的圆柱状土壤原状土采样装置采集土柱,根据土壤厚度和分析要求,采集的土柱深度一般应在50cm-100cm之间,土柱采集完成之后,将采样装置的两端密封保持土柱不破坏,用于计算机断层CT扫描技术。在采集土柱的同一土壤剖面,用直径为5cm-10cm的环刀等间距分层(10cm-20cm)采集土壤样品,用于土壤总孔隙度的实验室测试。
(2)将所采集的原状土土柱,采用CT扫描仪进行高密度(2cm-3cm)双层螺旋扫描,形成断面扫描图像,备用于孔隙结构解译。
(3)将用环刀采集的土壤样品,采用传统的土壤总孔隙度的测试方法,在实验室测试土壤的容重,然后根据公式,土壤总孔隙度=(1-(容重/比重))×100%计算。
(4)将土壤剖面各层所测试的土壤总孔隙度(步骤3中的相关公式计算获得)进行拟合,求出与CT扫描厚度相同层位的总孔隙度。
(5)根据各层次求出的总孔隙度,作为对应的CT扫描图像的解译阈值(即RGB值),采用ArcGIS软件,根据设定的阈值将其转化为黑白二元色图像,黑色视为孔隙,白色视为固体基质。然后统计每个黑色阴影的面积。
(6)对每个CT扫描图像所统计的每个黑色阴影的面积换算成孔隙直径,然后根据研究要求对孔径的大小进行分等(如:<1mm,1mm-3mm,3mm-5mm,5mm-7mm,>7mm)。
(7)根据CT扫描图像所统计的孔隙个数与不同尺度孔径进行土壤剖面的孔隙结构计算。进而揭示所测土壤剖面不同层次的土壤孔隙结构,探讨所测试土壤的孔隙结构在土壤剖面的变化规律。
实验1、在本发明具体的实施过程中,我们以坡地土壤为例,在浙江省嵊州市上东水库水土保持监测站的3号径流小区的坡上、坡中和坡底共采集3个土柱。以下以坡上土柱为例详细说明本发明的具体实施。
第一步,供试土柱和土壤样品的采集;
本发明实施所用的土壤样品柱取自浙江省嵊州市上东水库水土保持监测站。该监测站位于浙江省中部偏东,曹娥江上游,土地利用类型为园地,土壤母质为花岗岩风化残积物。土柱样品采集的地貌部位为该监测站3号径流小区坡地上部,土柱采样深度为70cm,所用装载土柱的容器为长70cm、内径11cm的PVC管。并做好标记,土柱取好后,立即将每段土柱两端密封(图1)。在采集土柱的同时,在所采集土柱的相邻剖面等深度(70cm)用环刀采集土壤样品,共采集土壤样品7个(每个10cm),备用于采用传统土壤总孔隙度的测量。
第二步,土柱的CT扫描;
本发明土柱扫描所采用的是德国西门子双排螺旋CT扫描仪,扫描方式为双层螺旋扫描,每层数据采集率为1000个/秒,每排探测器通道1344个,扫描电压的峰值为120kV,扫描电流为110mA,扫描时间为1s,扫描间距为3cm,扫描层厚为2cm,扫描方向由土柱底部向顶部,每个土柱共扫描图像23幅。
第三步,土壤样品的总孔隙度测定;
首先测算环刀的体积(100cm3)并将环刀土样称重,然后放入到烘箱(105℃),经过12小时烘干,再次称重烘干土,反复多次,直到恒重。容重为烘干土重除以环刀的体积;
总孔隙度=(1-(容重/密度))×100%;
计算时土壤容重采用以上所述的实测数据,密度采用的是2.65,2.65这个值是计算土壤总孔隙度和土粒沉降速率时采用的“常用密度值”。
第四步,CT影像处理时阈值确定;
CT扫描影像的处理采用Arcgis10.1软件。根据光学原理,通过确定孔隙度的灰度值来转化为黑白二值化图像进行解译。但在解译的过程中,关键在于阈值的确定,因为它将直接关系到CT扫描影像处理的精度。为了提高测量精度,本发明阈值的确定是采用由实际土柱不同深度总孔隙度的实测值作为确定阈值。通过与土柱剖面相对应的土壤剖面等间距实测的7个土壤样品的总孔隙度值,通过拟合模拟计算得到了相应土柱剖面总空隙度随深度变化的函数关系式,根据此关系式计算出CT各个扫描深度处的土壤总空隙度,因此根据每个层面的土壤总孔隙度就可以确定出各个CT扫描影像的阈值(RGB值)(表1)。
表1 不同深度CT扫描影像解译的RGB阈值
土柱深度(cm) | 0-3 | 3-6 | 6-9 | 9-12 | 12-15 | 15-18 | 18-21 | 21-24 | 24-27 | 27-30 | 30-33 | |
总孔隙度(%) | 45.3 | 43.3 | 42.1 | 41.3 | 40.6 | 40.1 | 39.7 | 39.3 | 38.9 | 38.6 | 38.4 | |
阈值(RGB值) | 95 | 90 | 96 | 89 | 91 | 90 | 90 | 88 | 94 | 88 | 89 | |
土柱深度(cm) | 33-36 | 36-39 | 39-42 | 42-45 | 45-48 | 48-51 | 51-54 | 54-57 | 57-60 | 60-63 | 63-66 | 66-69 |
总孔隙度(%) | 38.1 | 37.9 | 37.7 | 37.5 | 37.3 | 37.1 | 36.9 | 36.8 | 36.6 | 36.5 | 36.4 | 36.2 |
阈值(RGB值) | 91 | 95 | 90 | 91 | 96 | 95 | 93 | 89 | 88 | 88 | 88 | 87 |
第五步,CT扫描影像大小孔隙个数和孔径的统计;
根据各层所确定的阈值,将CT扫描影像转换为二值化黑白图像进行孔隙个数和孔径的统计。然后根据研究精度要求进行孔隙直径的分级和孔隙数量的统计(表2)。
表2、不同深度CT扫描影像不同孔隙等级的孔隙数量统计(单位:个)
第六步,不同深度土壤孔隙结构的计算;
根据各级孔隙个数计算不同等级的孔隙所占的百分数,即孔隙结构(表3)。
表3、不同深度土壤孔隙结构计算(单位:%)
RGB值是图像处理软件的色度调整的三原色协调值。本发明中的图像是灰度系列图像,所以不同的RGB值表示不同的灰度,即本发明的阈值。
最后,还需要注意的是,以上列举的仅是本发明的一个具体实施例。显然,本发明不限于以上实施实例,还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形,均应认为是本发明的保护范围。
Claims (10)
1.土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是包括如下步骤:
一、采集土柱和土壤样品;
二、对土柱进行CT扫描;
三、对土壤样品进行总孔隙度测定;
四、CT影像处理时阈值确定;
五、CT影像大小孔隙个数和孔径的统计;
六、不同深度土壤孔隙结构的计算。
2.根据权利要求1所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:所述土柱和土壤样品的采集步骤中,土柱采集步骤如下:
通过圆柱形容器采集深度为Y的土柱,采集完成之后将圆柱形容器两端密封;
土壤样品采集步骤如下:
在采集土柱的同时,在所采集土柱的相邻剖面等深度用环刀采集土壤样品,共采集等间距的土壤样品X个。
3.根据权利要求2所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:所述深度Y为50cm-100cm之间,所述圆柱形容器的内径为10cm-15cm,所述圆柱形容器采用PVC管;
环刀直径为5cm-10cm,分层间距为10cm-20cm。
4.根据权利要求2或3所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:所述对土柱进行CT扫描的步骤中:
采用双层螺旋扫描,每层数据采集率为1000个/秒,每排探测器通道1344个,扫描电压的峰值为120kV,扫描电流为110mA,扫描时间为1s,扫描间距为3cm,扫描层厚为2cm,扫描方向由土柱底部向顶部,每个土柱共扫描图像n幅。
5.根据权利要求4所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:所述土壤样品进行总孔隙度测定步骤如下:
首先测算环刀的体积,并将环刀土样称重,然后放入到烘箱,经过12小时烘干,再次称重烘干土,反复多次,直到恒重;
通过以上步骤实测获取土壤容重数据后计算土样的总孔隙度;
总孔隙度=(1-(容重/密度))×100%。
6.根据权利要求5所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:所述CT影像处理时阈值确定步骤中:
根据光学原理,土柱扫描图像通过确定孔隙度的灰度值来转化为二值化黑白图像进行解译;
采用由实际土柱不同深度总孔隙度的实测值作为确定阈值;
通过与土柱剖面相对应的土壤剖面等间距实测的土壤样品的总孔隙度值,通过拟合模拟计算得到相应土柱剖面总空隙度随深度变化的函数关系式,根据此关系式计算出CT各个扫描深度处的土壤总空隙度;
根据每个层面的总孔隙度确定出各个CT扫描影像的阈值。
7.根据权利要求6所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:所述各个CT扫描影像的阈值为RGB值,该RGB值是根据CT扫描影像的灰度而设置的灰度值,灰度值的范围为0-255。
8.根据权利要求7所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:根据不同的灰度值来确定土壤的孔隙和固体基质。
9.根据权利要求8所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:所述CT影像大小孔隙个数和孔径的统计步骤如下:
根据各层所确定的阈值,将CT扫描图像转换为二值化黑白图像进行孔隙个数和孔径的统计;
然后根据研究精度要求进行孔隙直径的分级和孔隙数量的统计。
10.根据权利要求9所述的土壤剖面孔隙结构的测定方法,其特征是:所述不同深度土壤孔隙结构的计算步骤如下:
根据各级孔隙个数计算不同等级的孔隙所占的百分数,即孔隙结构。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107144510A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-09-08 | 北京林业大学 | 探测土壤生物孔隙结构和种类的方法、探测装置 |
CN107436133A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-12-05 | 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 | 在力学加载过程中利用ct扫描技术定量测量冻土试样体积变形的方法 |
CN108896589A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-27 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种含气土样中气泡大小分布均匀性的评价方法 |
CN108982188A (zh) * | 2018-09-13 | 2018-12-11 | 中南大学 | 一种水泥基材料宏细观孔结构测量试样制备方法 |
CN113763351A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-07 | 深圳大学 | 岩土体孔隙率测量方法、装置及智能终端 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8068579B1 (en) * | 2008-04-09 | 2011-11-29 | Xradia, Inc. | Process for examining mineral samples with X-ray microscope and projection systems |
CN104729971A (zh) * | 2015-04-08 | 2015-06-24 | 中国石油大学(华东) | 一种岩石纳米ct的孔隙标定方法 |
CN104933760A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-09-23 | 中国地质大学(北京) | 一种重构土壤ct图片三维重建及土壤孔隙搜索方法 |
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2016
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8068579B1 (en) * | 2008-04-09 | 2011-11-29 | Xradia, Inc. | Process for examining mineral samples with X-ray microscope and projection systems |
CN104729971A (zh) * | 2015-04-08 | 2015-06-24 | 中国石油大学(华东) | 一种岩石纳米ct的孔隙标定方法 |
CN104933760A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-09-23 | 中国地质大学(北京) | 一种重构土壤ct图片三维重建及土壤孔隙搜索方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
刘勇等: "基于医学CT和工业CT扫描研究土壤大孔隙结构特征的区别", 《中国农学通报》 * |
彭瑞东等: "基于灰度CT 图像的岩石孔隙分形维数计算", 《科学通报》 * |
王凤等: "基于CT 的黄土大孔隙形态三维分形研究", 《计算机工程》 * |
胡霞等: "基于CT 扫描研究青海湖流域高寒草甸不同坡位土壤大孔隙结构特征", 《土壤》 * |
陈超等: "基于CT 扫描技术的土壤孔隙定量表达优化", 《物探与化探》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107144510A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-09-08 | 北京林业大学 | 探测土壤生物孔隙结构和种类的方法、探测装置 |
CN107144510B (zh) * | 2017-06-08 | 2023-06-06 | 北京林业大学 | 探测土壤生物孔隙结构和种类的方法、探测装置 |
CN107436133A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-12-05 | 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 | 在力学加载过程中利用ct扫描技术定量测量冻土试样体积变形的方法 |
CN108896589A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-27 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种含气土样中气泡大小分布均匀性的评价方法 |
CN108982188A (zh) * | 2018-09-13 | 2018-12-11 | 中南大学 | 一种水泥基材料宏细观孔结构测量试样制备方法 |
CN113763351A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-07 | 深圳大学 | 岩土体孔隙率测量方法、装置及智能终端 |
Also Published As
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