CN113390905A - 一种基于ct扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，包括首先通过土壤筛选取不同粒级的土壤团聚体样品；将样品放置于CT扫描设备进行扫描；界定团聚体边界；划分出团聚体中心部位和边缘部位；选取孔隙阈值；通过Interactive Thresholding工具，将选取的孔隙阈值，应用于掩膜Mask1、Mask2和Mask3下的团聚体样品，获得团聚体及其中心和边缘部位孔隙的二值图；通过Avizo软件的体积渲染工具进行图像三维可视化；再通过Avizo软件的计算模块得到三维孔隙结构特征参数。本发明通过将CT扫描仪器与专业三维分析软件相结合，实现对团聚体边界的提取以及对团聚体中心部位和边界部位的划分，采用最合适的阈值分割方法，实现对土壤团聚体孔隙空间结构的三维量化分析。
Description
技术领域
本发明涉及农业工程技术领域，具体来说，涉及一种基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法。
背景技术
迄今为止，在团聚体尺度上对土壤孔隙度进行完整的测量是实验无法达到的。传统的技术，如树脂浸渍土块的薄切片非常耗时，因此只能提供有限的(相当厚的)截面。x射线计算机断层(CT)已被提出作为一种可行的方法来测量完整的土壤孔隙系统，它是快速和无损的，利用CT图像可以直接观察孔隙度和孔隙形态。目前，国际上一些科研工作者已经将CT扫描法作为土壤空间网络结构研究的前沿方法，但是由于扫描成本，这一方法并未广泛应用，在国内土壤学中的应用更是少之又少。在国际上，虽然这一方法已经得到应用，但是团聚体边界的确定以及内外部划分的方面尚存未解决问题。另外，在国内虽然有学者开始利用CT扫描研究土壤大孔隙结构，但主要是对土柱尺度的分析，很少对土壤团聚体内部结构进行三维量化分析；在分析软件方面主要借助于CT扫描仪的自带软件或者Image J等开源软件，Avizo等专业软件的使用较少。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，能够克服现有技术方法的上述不足。
为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，包括以下步骤：
S1: 首先选取样品，通过土壤筛选取不同粒级选取土壤团聚体；
S2: 将选取好的样品放置于CT扫描设备进行扫描；
S3: 扫描完成后，界定团聚体边界；
S4: 然后划分出团聚体中心部位和边缘部位；
S5: 选取孔隙阈值；
S6: 通过工具(Interactive Thresholding)，将选取的孔隙阈值，应用于掩膜Mask1、Mask2和Mask3下的团聚体样品，获得团聚体及其中心和边缘部位孔隙的二值图；
S7: 通过Avizo软件的体积渲染工具，实现团聚体及其中心和边缘部位孔隙的三维可视化；
S8: 再通过Avizo软件的计算模块得到三维孔隙结构特征参数。
进一步地，步骤S3中，界定边界包括以下步骤：
S31：将扫描好的团聚体样品的图片导入Avizo软件中；
S32：然后用Volume Edit工具将团聚体外的杂点去掉；
S33：在segmentation模块进行掩膜提取，使用Avizo软件中的魔棒工具选中土壤基质，再用Fill工具将其中的空隙填满，获得团聚体掩膜Mask1/土壤边界。
进一步地，步骤S4中，划分出团聚体中心部位和边界部位包括以下步骤：
S41：使用shrink工具，将团聚体边界向内收缩一部分体素；
S42：再通过膨胀收缩3-5个体素，得到团聚体的中心部位及其掩膜Mask2；
S43：将步骤S33获得的掩膜Mask1去除步骤S42获取的掩膜Mask2，即得到团聚体边界部位的掩膜Mask3；
S44：在掩膜Mask2的基础上，通过渲染步骤S33后的团聚体图像，即得到整个团聚体三维图像。
S45：在掩膜Mask2的基础上，通过渲染步骤S32后的团聚体图像，即得到团聚体中心部位三维图像。
S46：在掩膜Mask3的基础上，通过渲染步骤S32后的团聚体图像，即得到团聚体边缘部位三维图像。
进一步地，步骤S5中，选取孔隙阈值包括以下步骤：
S51：使用Histogram工具，得到步骤S31后的团聚体图像的灰度直方图，途中有明显的双峰，分别代表土壤基质和孔隙部分；
S52：基本确定出Min部分为孔隙，Max部分为土壤基质，Mix部分为阈值混合区；
S53：针对阈值混合区Mix，提取这部分阈值的图像，通过大律算法，进一步计算孔隙Min’和土壤基质Max’的阈值划分；
S54：最终团聚体孔隙阈值为0- Min’。
进一步地，步骤S6中，孔隙阈值分割包括以下步骤：
S61：在掩膜Mask1的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，将S44后团聚体进行孔隙阈值分割，利用S54得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体孔隙的二值图；
S62：在掩膜Mask2的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，将S45后团聚体进行孔隙阈值分割，利用S54得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体中心部位孔隙的二值图；
S63：在掩膜Mask3的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，将S46后团聚体进行孔隙阈值分割，利用S54得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体边缘部位孔隙的二值图。
进一步地，三维孔隙结构特征参数包括孔隙的体积、孔隙数量、孔隙等效直径、孔隙表面积和孔隙长度。
进一步地，将三维孔隙结构特征参数中的孔隙度、孔隙数量密度、孔隙表面积密度和孔隙长度密度分别定义为孔隙体积、孔隙数量、孔隙总表面积和孔隙总长度与Mask1体积的比值。
本发明的有益效果：通过将CT扫描仪器与专业三维分析软件相结合，实现对团聚体边界的提取以及对团聚体中心部位和边界部位的划分，采用最合适的阈值分割方法，实现对土壤团聚体孔隙空间结构的三维量化分析。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法的土壤团聚体解译流程框图。
图2是根据本发明实施例所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法的土壤团聚体内-外部孔隙解译流程框图。
图3是根据本发明实施例所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法的利用灰度直方图选择土壤孔隙阈值示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围，为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
如图1-2所示，根据本发明实施例所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，步骤包括：首先选取样品A，通过土壤筛划分不同粒级选取土壤团聚体样品A，通常选取外形比较规则、砾石含量少的团聚体（除了特殊研究需要）；将选取好的样品A放置于CT扫描设备进行扫描；扫描完成后，界定边界。
所述界定边界步骤包括：将扫描好的样品A的图片导入Avizo软件中；然后用Volume Edit工具将团聚体外的杂点去掉；在segmentation模块进行提取掩膜，使用Avizo软件中的魔棒工具选中土壤基质，再用Fill工具将其中的孔隙填满，获得到团聚体掩膜Mask1/土壤边界。
然后划分出团聚体中心部位和边界部位。步骤包括：使用shrink工具，将团聚体边界向内收缩一部分体素（1/2直径）；再通过膨胀收缩（swell & shrink）3-5个体素，得到团聚体的中心部位及其掩膜Mask2；将掩膜Mask1去除掩膜Mask2，即得到团聚体边界部位的掩膜Mask3；在掩膜Mask3的基础上，通过渲染（用Volume Edit工具将团聚体外的杂点去除）后的团聚体图像，即得到团聚体边界部位。
如图3所示，选取孔隙阈值。步骤包括：使用Histogram工具，得到经过（用VolumeEdit工具将团聚体外的杂点去除）后的团聚体图像的灰度直方图，途中有明显的双峰，分别代表土壤基质和孔隙部分；基本确定出Min部分为孔隙，Max部分为土壤基质，Mix部分为阈值混合区；针对阈值混合区Mix，提取这部分阈值的图像，通过大律算法（Otsu），进一步计算孔隙Min’和土壤基质Max’的阈值划分；将团聚体进行孔隙阈值分割，孔隙阈值分割包括以下步骤：在掩膜Mask1的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，将团聚体进行孔隙阈值分割，利用得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体孔隙的二值图；在掩膜Mask2的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，将团聚体进行孔隙阈值分割，利用得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体中心部位孔隙的二值图；在掩膜Mask3的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，利用得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体边缘部位孔隙的二值图，最终团聚体孔隙阈值为0- Min’。
然后通过Interactive Thresholding工具，将选取的阈值，应用于掩膜Mask1、Mask2和Mask3下的团聚体样品，获得团聚体及其中心和边缘部位孔隙的二值图。
通过Avizo软件的体积渲染模块和表面渲染模块，实现团聚体及其中心和边缘部位孔隙的三维可视化；再通过Avizo软件的计算模块得到包括孔隙的体积、孔隙数量、孔隙等效直径、孔隙表面积和孔隙角度的三维孔隙结构特征参数。将三维孔隙结构特征参数中的孔隙数量密度、孔隙表面积密度、孔隙长度密度、孔隙分枝密度和孔隙节点密度分别定义为孔隙数量、孔隙总表面积、孔隙总分枝长度、孔隙分枝数和孔隙节点数与ROI体积的比值。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过将CT扫描仪器与专业三维分析软件相结合，实现对团聚体边界的提取以及对团聚体中心部位和边界部位的划分，采用最合适的阈值分割方法，实现对土壤团聚体孔隙空间结构的三维量化分析。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1: 首先选取样品，通过土壤筛选取不同粒级选取土壤团聚体；
S2: 将选取好的样品放置于CT扫描设备进行扫描；
S3: 扫描完成后，界定团聚体边界；
S4: 然后划分出团聚体中心部位和边缘部位；
S5: 选取孔隙阈值；
S6: 通过工具(Interactive Thresholding)，将选取的孔隙阈值，应用于掩膜Mask1、Mask2和Mask3下的团聚体样品，获得团聚体及其中心和边缘部位孔隙的二值图；
S7: 通过Avizo软件的体积渲染工具，实现团聚体及其中心和边缘部位孔隙的三维可视化；
S8: 再通过Avizo软件的计算模块得到三维孔隙结构特征参数。
2.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，其特征在于，步骤S3中，界定边界包括以下步骤：
S31：将扫描好的团聚体样品的图片导入Avizo软件中；
S32：然后用Volume Edit工具将团聚体外的杂点去掉；
S33：在segmentation模块进行掩膜提取，使用Avizo软件中的魔棒工具选中土壤基质，再用Fill工具将其中的空隙填满，获得团聚体掩膜Mask1/土壤边界。
3.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，其特征在于，步骤S4中，划分出团聚体中心部位和边界部位包括以下步骤：
S41：使用shrink工具，将团聚体边界向内收缩一部分体素；
S42：再通过膨胀收缩3-5个体素，得到团聚体的中心部位及其掩膜Mask2；
S43：将步骤S33获得的掩膜Mask1去除步骤S42获取的掩膜Mask2，即得到团聚体边界部位的掩膜Mask3；
S44：在掩膜Mask2的基础上，通过渲染步骤S33后的团聚体图像，即得到整个团聚体三维图像。
4.S45：在掩膜Mask2的基础上，通过渲染步骤S32后的团聚体图像，即得到团聚体中心部位三维图像。
5.S46：在掩膜Mask3的基础上，通过渲染步骤S32后的团聚体图像，即得到团聚体边缘部位三维图像。
6.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，其特征在于，步骤S5中，选取孔隙阈值包括以下步骤：
S51：使用Histogram工具，得到步骤S31后的团聚体图像的灰度直方图，途中有明显的双峰，分别代表土壤基质和孔隙部分；
S52：基本确定出Min部分为孔隙，Max部分为土壤基质，Mix部分为阈值混合区；
S53：针对阈值混合区Mix，提取这部分阈值的图像，通过大律算法，进一步计算孔隙Min’和土壤基质Max’的阈值划分；
S54：最终团聚体孔隙阈值为0- Min’。
7.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，其特征在于，步骤S6中，孔隙阈值分割包括以下步骤：
S61：在掩膜Mask1的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，将S44后团聚体进行孔隙阈值分割，利用S54得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体孔隙的二值图；
S62：在掩膜Mask2的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，将S45后团聚体进行孔隙阈值分割，利用S54得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体中心部位孔隙的二值图；
S63：在掩膜Mask3的基础上，通过工具(Interactive Thresholding)，将S46后团聚体进行孔隙阈值分割，利用S54得到的孔隙阈值0-Min’，获得团聚体边缘部位孔隙的二值图。
8.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，其特征在于，三维孔隙结构特征参数包括孔隙的体积、孔隙数量、孔隙等效直径、孔隙表面积和孔隙长度。
9.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法，其特征在于，将三维孔隙结构特征参数中的孔隙度、孔隙数量密度、孔隙表面积密度和孔隙长度密度分别定义为孔隙体积、孔隙数量、孔隙总表面积和孔隙总长度与Mask1体积的比值。
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|---|---|---|---|---|
| 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 |
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|---|---|
| CN113390905B (zh) | 2022-06-24 |
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