CN110793898A - 一种定量分析土柱中不同大小3d孔隙空间分布的方法 - Google Patents

一种定量分析土柱中不同大小3d孔隙空间分布的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110793898A
CN110793898A CN201911006134.3A CN201911006134A CN110793898A CN 110793898 A CN110793898 A CN 110793898A CN 201911006134 A CN201911006134 A CN 201911006134A CN 110793898 A CN110793898 A CN 110793898A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pores
soil
different sizes
spatial distribution
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201911006134.3A
Other languages
English (en)
Inventor
於修龄
卢升高
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN201911006134.3A priority Critical patent/CN110793898A/zh
Publication of CN110793898A publication Critical patent/CN110793898A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/08—Investigating permeability, pore-volume, or surface area of porous materials
    • G01N15/088—Investigating volume, surface area, size or distribution of pores; Porosimetry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/08—Investigating permeability, pore-volume, or surface area of porous materials
    • G01N2015/0846—Investigating permeability, pore-volume, or surface area of porous materials by use of radiation, e.g. transmitted or reflected light
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，属于土壤结构探究技术领域，包括：(1)获取土壤土柱的CT数字图像，去除不包含土柱信息的多余图像，得到土壤土柱图像；(2)将土壤土柱图像进行分割，区分出图像中的孔隙部分；(3)通过最大内切球法，使用不同尺寸的内切球球对土壤孔隙的局部结构进行拟合，计算出土壤孔径大小；(4)筛选出不同大小的孔隙；(5)对不同尺寸孔隙空间分布信息进行提取和可视化处理。具有操作简单，分析精度高的特点，且能够实现不同大小孔隙的3D空间分布的可视化。使用本发明，无需编写复杂代码。只需熟悉相应的软件操作，具有使用方便，易于推广的优势。

Description

一种定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法
技术领域
本发明涉及土壤结构探究技术领域，具体地说，涉及一种定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法。
背景技术
土粒与土粒或者团聚体之间以及团聚体内部的孔洞，叫做土壤孔隙。土壤孔隙是容纳水分和空气的空间，也是植物根系伸展和土壤动物，及微生物活动的地方。土壤中孔隙的数量及质量，影响到土壤、水、气、热等诸因素，所以为了满足作物对水分和空气等的需要，有利于根系的伸展和活动，不但要求土壤尤其是土壤耕作层有适量的孔隙。而且大小孔隙的比例也要适宜。
土壤孔隙以数量(孔隙率)和大小分布表示。对于土壤的导水(透水)和持水性来说，孔隙大小比孔隙率更为重要，它还影响土壤通气性、养分释放和移动、微生物活动和热特性等。按孔隙大小，分大孔隙(大于100μm)，亦叫“通气孔隙”或“非毛管孔隙”，有通气、排水作用；中孔隙(100～30μm)，有导水性，毛管水运动快；小孔隙(30～3μm)，有持水性，毛管水运动慢。土壤孔隙决定了土壤质地、团粒化程度、有机质含量，以及耕作、施肥、干湿交替条件等。
土壤孔隙结构是与土壤的众多关键过程如土壤呼吸、植物根系生长、优先流路径等密切相关，是评价土壤质量和生产力的关键指标。不同大小的孔隙结构在土壤中扮演完全不同的角色；如土壤中的小孔隙通常与土壤固碳和保水保肥有关；而土壤中大孔隙通常与土壤水分和养分交换以及微生物的迁移相关。科学研究中无法对整个土壤进行研究；因而对大尺度土壤结构的研究来说，一般通过采集土柱的方式对土壤孔隙结构进行分析。因此，对土壤中不同大小孔隙的空间分布进行定量分析具有极为重要的科学意义。
然而受到图像处理技术的限制，目前国内外公开发表的论文和专利中尚无有效的方法对土柱中不同大小的3D孔隙的空间分布进行定量分析。
发明内容
本发明的目的为提供一种定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，能够完成土壤功能空间变异分析以及土壤结构对环境响应的敏感性等，对土壤结构的研究有重要的促进作用。
为了实现上述目的，本发明提供的定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，包括以下步骤：
(1)获取土壤的CT数字图像，去除不包含土柱信息的多余图像，得到土壤土柱图像；
(2)将土壤土柱图像进行分割，区分出图像中的孔隙部分和固相部分；
(3)通过最大内切球法，使用不同尺寸的内切球对土壤孔隙的局部结构进行拟合，计算出土壤孔径大小；
(4)筛选出不同大小的孔隙；
(5)对不同尺寸孔隙的空间分布信息进行提取和可视化处理。
上述技术方案，具有操作简单，分析精度高的特点，且能够实现不同大小孔隙的3D空间分布的可视化。使用本发明，无需编写复杂代码。只需熟悉相应的软件操作，具有使用方便，易于推广的优势。
作为优选，步骤(2)中，根据CT图像灰度值的不同，对图像中的土柱的孔隙部分进行识别和提取。
作为优选，步骤(4)中，筛选出不同大小的孔隙的方法为：每个像素的点的数值就是该像素所在的孔隙的孔径大小。
作为优选，筛选出不同大小的孔隙的方法包括：
导入已经标定好孔隙尺寸的图像序列，筛选出指定大小的3D孔隙，并将这些孔隙对应的像素值标记为1，其余所有像素均标记为0。
作为优选，步骤(5)中，对不同尺寸孔隙空间分布信息提取包括：
定义一个列向量，用于保存孔隙的空间分布信息；
统计出图像序列中每一张图像中像素值为1的像素数量，并除以每一张图片的像素总和之后存入新建的列向量中。
作为优选，步骤(5)中，对不同尺寸孔隙空间分布信息进行可视化处理包括：绘制不同尺寸孔隙的三维空间分布图及其对应的孔隙随深度变化的定量信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明的定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法可以对任意大小(或任意大小范围内)的孔隙进行三维可视化与空间分布的定量分析，对研究土壤功能的空间变异以及全球气候变化条件下土壤结构对环境和人类活动的响应有极大的促进作用，具有重要的科学意义和实用价值。
附图说明
图1为本发明实施例的一个土柱中的孔隙结构空间分布的可视化结果图，其中(a)(b)(c)(d)(e)分别为不同大小的3D孔隙结构空间分布的可视化结果图；
图2为本发明实施例中的一个土柱中的孔隙结构空间分布的定量分析结果图，其中(a)(b)(c)(d)(e)分别对应为图1中不同大小的3D孔隙结构空间分布的定量分析结果图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合实施例及其附图对本发明作进一步说明。
实施例
本实施例的定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法基于现有软件模块实现，包括以下步骤：
1.孔隙尺寸的标定
在Image J软件中导入土柱图像序列。首先通过crop editor，将不包含土柱信息的多余图像去除，以提高运算速度。
执行图像分割，标记出土柱中的全部孔隙。图像分割是指是根据CT图像灰度值的不同，对图像中的土壤固相部分和孔隙部分进行识别和提取。由于 CT图像中土壤固相部分的灰度值较高，而孔隙部分的灰度值较低。因此，通过选择适合的灰度值，可以对图像中的孔隙和固相两个部分进行区分。
打开局部厚度计算模块，进行土壤孔隙大小分布的计算。厚度计算的原理是通过最大内切球法，对使用不同尺寸的球体对土壤孔隙的局部结构进行拟合，从而计算出某一区域内土壤孔径大小。选定“计算局部厚度”以及“输出图像结果”两个选项，点击确定后标定土柱中所有孔隙的尺寸，并将图像结果导出。
2.不同尺寸孔隙的筛选
厚度计算模块输出的图像结果中，每个像素的点的数值就是该像素所在的孔隙的孔径大小。因此，通过筛选图像序列中像素数值的大小，就可以筛选出不同大小的孔隙。不同大小孔隙筛选过程，在MATLAB软件中使用imread命令，导入已经标定好孔隙尺寸的图像序列，使用if命令筛选出指定大小的3D 孔隙，将这些孔隙对应的像素值标记为1，其余所有像素均标记为0。
3.不同尺寸孔隙空间分布信息提取
在MATLAB软件中定义一个列向量，用于保存孔隙的空间分布信息。使用if和sum命令统计出图像序列中每一张图像中像素值为1的像素数量，并除以每一张图片的像素总和之后存入新建的列向量中。
4.不同尺寸孔隙空间分布的可视化
在MATLAB软件中使用plot命令，绘制不同尺寸孔隙的三维空间分布图及其对应的孔隙随深度变化的定量信息。
实施效果：现有的图像处理方法无法对土柱中不同尺寸的3D孔隙的空间分布进行定量分析。使用本实施例的方法后，可以对任意大小(或任意大小范围内)的孔隙进行三维可视化(参见图1)与空间分布的定量分析(参见图2)，对研究土壤功能的空间变异以及全球气候变化条件下土壤结构对环境和人类活动的响应有极大的促进作用，具有重要的科学意义和实用价值。

Claims (6)

1.一种定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取土壤土柱的CT数字图像，去除不包含土柱信息的多余图像，得到土壤土柱图像；
(2)将土壤土柱图像进行分割，提取出图像中的孔隙部分；
(3)通过最大内切球法，使用不同尺寸的内切球对土壤孔隙的局部结构进行拟合，计算出土壤孔径大小；
(4)筛选出不同大小的孔隙；
(5)对不同尺寸孔隙的空间分布信息进行提取和可视化处理。
2.根据权利要求1所述的定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，其特征在于，步骤(2)中，根据CT图像灰度值的不同，对图像中土柱的孔隙部分进行识别和提取。
3.根据权利要求1所述的定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，其特征在于，步骤(4)中，筛选出不同大小的孔隙的方法为：每个像素的点的数值就是该像素所在孔隙的孔径大小。
4.根据权利要求3所述的定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，其特征在于，筛选出不同大小的孔隙的方法包括：
导入已经标定好孔隙尺寸的图像序列，筛选出指定大小的3D孔隙，并将这些孔隙对应的像素值标记为1，其余所有像素均标记为0。
5.根据权利要求4所述的定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，其特征在于，步骤(5)中，对不同尺寸孔隙空间分布信息提取包括：
定义一个列向量，用于保存孔隙的空间分布信息；
统计出图像序列中每一张图像中像素值为1的像素数量，并除以每一张图片的像素总和之后存入新建的列向量中。
6.根据权利要求4所述的定量分析土柱中不同大小3D孔隙空间分布的方法，其特征在于，步骤(5)中，对不同尺寸孔隙空间分布信息进行可视化处理包括：绘制不同尺寸孔隙的三维空间分布图及其对应的孔隙随深度变化的定量信息。
CN201911006134.3A 2019-10-22 2019-10-22 一种定量分析土柱中不同大小3d孔隙空间分布的方法 Pending CN110793898A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911006134.3A CN110793898A (zh) 2019-10-22 2019-10-22 一种定量分析土柱中不同大小3d孔隙空间分布的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911006134.3A CN110793898A (zh) 2019-10-22 2019-10-22 一种定量分析土柱中不同大小3d孔隙空间分布的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110793898A true CN110793898A (zh) 2020-02-14

Family

ID=69440631

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911006134.3A Pending CN110793898A (zh) 2019-10-22 2019-10-22 一种定量分析土柱中不同大小3d孔隙空间分布的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110793898A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111781163A (zh) * 2020-07-22 2020-10-16 中国农业大学 土壤粒度对离散近红外波段检测土壤参数影响的消除方法
CN114565658A (zh) * 2022-01-14 2022-05-31 武汉理工大学 基于ct技术的孔隙尺寸计算方法及装置
CN117218437A (zh) * 2023-09-18 2023-12-12 中国科学院南京土壤研究所 一种ct技术结合机器学习原位定量土壤颗粒有机质的方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140270393A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for improving direct numerical simulation of material properties from rock samples and determining uncertainty in the material properties
CN106525680A (zh) * 2016-10-10 2017-03-22 中国石油天然气股份有限公司 岩心孔隙度参数场的获取方法
CN107817199A (zh) * 2016-09-14 2018-03-20 中国石油化工股份有限公司 一种致密砂岩多尺度孔隙模型的构建方法和应用
CN109387468A (zh) * 2017-08-09 2019-02-26 中国石油化工股份有限公司 页岩储层纳米孔隙结构特征参数测试分析方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140270393A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for improving direct numerical simulation of material properties from rock samples and determining uncertainty in the material properties
CN107817199A (zh) * 2016-09-14 2018-03-20 中国石油化工股份有限公司 一种致密砂岩多尺度孔隙模型的构建方法和应用
CN106525680A (zh) * 2016-10-10 2017-03-22 中国石油天然气股份有限公司 岩心孔隙度参数场的获取方法
CN109387468A (zh) * 2017-08-09 2019-02-26 中国石油化工股份有限公司 页岩储层纳米孔隙结构特征参数测试分析方法及系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHENGGAO LU等: "Nano-microscale porosity and pore size distribution in aggregates of paddy soil as affected by long-term mineral and organic fertilization under rice-wheat cropping system", 《SOIL AND TILLAGE RESEARCH》 *
吴运强 等: "数字岩心重建与孔隙参数分析", 《太赫兹科学与电子信息学报》 *
於修龄: "土壤团聚体/铁锰结核的三维结构、形成过程及其环境意义", 《中国博士学位论文全文数据库 业科技辑》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111781163A (zh) * 2020-07-22 2020-10-16 中国农业大学 土壤粒度对离散近红外波段检测土壤参数影响的消除方法
CN111781163B (zh) * 2020-07-22 2021-05-14 中国农业大学 土壤粒度对离散近红外波段检测土壤参数影响的消除方法
CN114565658A (zh) * 2022-01-14 2022-05-31 武汉理工大学 基于ct技术的孔隙尺寸计算方法及装置
CN117218437A (zh) * 2023-09-18 2023-12-12 中国科学院南京土壤研究所 一种ct技术结合机器学习原位定量土壤颗粒有机质的方法
CN117218437B (zh) * 2023-09-18 2024-03-01 中国科学院南京土壤研究所 一种ct技术结合机器学习原位定量土壤颗粒有机质的方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Bonfante et al. Refining physical aspects of soil quality and soil health when exploring the effects of soil degradation and climate change on biomass production: an Italian case study
Jia et al. Regional temporal persistence of dried soil layer along south–north transect of the Loess Plateau, China
CN110793898A (zh) 一种定量分析土柱中不同大小3d孔隙空间分布的方法
CN111598045B (zh) 一种基于对象图谱和混合光谱的遥感耕地变化检测方法
CN102645444B (zh) 一种利用Photoshop软件定量表征烤后烟叶细胞形状特征的方法
Khosla et al. Spatial variation and site-specific management zones
Song et al. Impacts of environmental heterogeneity on moss diversity and distribution of Didymodon (Pottiaceae) in Tibet, China
Inamov et al. Application of GIS technologies in quality management of land accounting in Uzbekistan
Wu et al. Spatial distribution of soil organic carbon and its influencing factors at different soil depths in a semiarid region of China
CN110596008A (zh) 基于地块的中国洪积平原农业区土壤养分数字制图方法
Jackson et al. Inferring local to regional changes in forest composition from Holocene macrofossils and pollen of a small lake in central Upper Michigan
CN111222536A (zh) 一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法
qizi Olimova THEORETICAL BASIS FOR THE USE OF MODERN GIS TECHNOLOGIES IN THE CREATION OF NATURAL CARDS
Kvamme Geographic information systems and archaeology
CN114169161A (zh) 一种土壤有机碳时空变异和固碳潜力估计方法和系统
Jones et al. Mapping soil slaking index and assessing the impact of management in a mixed agricultural landscape
Miao et al. Measurement method of maize morphological parameters based on point cloud image conversion
Bouadi et al. A data warehouse to explore multidimensional simulated data from a spatially distributed agro-hydrological model to improve catchment nitrogen management
CN113570273A (zh) 一种灌溉耕地统计数据的空间化方法及系统
Baojun et al. GIS-based quantitative analysis of orientation anisotropy of contaminant barrier particles using standard deviational ellipse
CN115310719B (zh) 基于三阶段k-means的农田土壤采样方案设计方法
Tanaka et al. Elevational patterns of fern species assemblages and richness in central Japan
Ramos et al. DEFINING MANAGEMENT ZONES BASED ON SOIL ATTRIBUTES AND SOYBEAN PRODUCTIVITY1
Dazzo et al. CMEIAS bioimage informatics that define the landscape ecology of immature microbial biofilms developed on plant rhizoplane surfaces.
Nabi et al. Spatial distribution of pH in the soil profiles of representative soil series from rice producing area, district Sheikhupura

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200214

RJ01 Rejection of invention patent application after publication