CN115372281A - 一种土壤物理结构和化学构成的监测系统及方法 - Google Patents

一种土壤物理结构和化学构成的监测系统及方法 Download PDF

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潘明
杨飞宏
莫志鹏
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Abstract

本发明公开了一种土壤物理结构和化学构成的监测系统及方法，包括信息采集单元、信息处理单元和数据展示单元；所述信息采集单元包括用于采集土壤信息并传输的传感终端和用于搭载所述传感终端的移动采样平台，所述传感终端包括用于采集土壤图像的多光谱镜头和用于采集土壤中伽马量子信息的伽马量子接收端；所述信息处理单元包括用于处理分析土壤图像以获取土壤物理结构数据的图像处理模块和用于处理分析伽马量子信息以获取土壤化学构成数据的伽马能谱仪；所述数据展示单元用于展示所获取的土壤物理结构和化学构成数据。本发明综合检测土壤的物理结构和化学构成的性质，提高监测效率和数据准确度，便于追踪土壤性质的动态变化。

Description

一种土壤物理结构和化学构成的监测系统及方法
技术领域
本发明涉及土壤监测技术领域，尤其涉及一种土壤物理结构和化学构成的监测系统及方法。
背景技术
土壤作为重要的农业资源和生态资源，其质量直接决定着作物产量、影响着生态环境安全。检测、展示、分析和评价土壤质量是土壤管理的先决条件，也是数字土壤的数据基础。目前，土壤监测普遍通过破坏性采样，然后利用实验室仪器对田间土壤进行检测。这种采样和检测方法费时费力，时效性差，且破坏性采样无法准确追踪土壤性质的动态变化、也忽视了土壤性状的空间分布异质性，导致获取的数据存在较大偏差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种土壤物理结构和化学构成的监测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种土壤物理结构和化学构成的监测系统，包括：
信息采集单元，其包括用于采集土壤信息并传输的传感终端和用于搭载所述传感终端的移动采样平台；所述传感终端包括用于采集土壤图像的多光谱镜头和用于采集土壤中伽马量子信息的伽马量子接收端；
信息处理单元，其包括用于处理分析土壤图像以获取土壤物理结构数据的图像处理模块和用于处理分析伽马量子信息以获取土壤化学构成数据的伽马能谱仪；
数据展示单元，其用于展示所获取的土壤物理结构和化学构成数据。
进一步地，所述多光谱镜头设置有标准比色卡，以对比识别土壤图像的颜色。
一种土壤物理结构和化学构成的监测方法，包括以下步骤：
(A)信息采集：所述移动采样平台搭载所述传感终端移动至采样区，所述多光谱镜头采集土壤图像，所述伽马量子接收端采集土壤中的伽马量子信息，所述传感终端并将所采集的土壤信息同步传输至所述信息处理单元；
(B)信息处理：所述图像处理模块对土壤图像进行处理分析以获取所述土壤物理结构数据，所述伽马能谱仪处理分析伽马量子信息以获取土壤化学构成数据；
(C)数据展示：所述数据展示单元展示所获取的土壤物理结构和化学构成数据，以进行监测。
进一步地，所述步骤(A)中，所述多光谱镜头在采集土壤图像之前先预设采集次数和采集间隔时间。
进一步地，所述步骤(B)中所述图像处理模块对土壤图像的处理分析包括以下步骤：
(B1)图像预处理，以增强图像识别度；
(B2)图像分割，以确定分析对象；
(B3)图像识别分析，对所述图像分割结果进行识别分析，以获取土壤物理结构数据。
进一步地，所述步骤(B1)包括图像除噪、图像灰度变换、图像对比度调节和图像滤波。
进一步地，所述步骤(B3)中获取的土壤物理结构数据包括土壤质地、土壤结构稳定性、含水量、有机质含量、土壤水分含量动态变化特征、土壤生物学特征和土壤中微生物活性。
进一步地，所述步骤(B)中所获取的土壤化学构成数据包括基本化学性质、营养元素含量和重金属元素含量。
进一步地，所述步骤(C)中，所述数据展示单元将土壤的物理结构和化学构成数据以多图层的数字地图形式进行展示。
本发明的有益效果在于：本发明综合检测土壤的物理结构和化学构成的性质，提高监测效率和数据准确度，便于追踪土壤性质的动态变化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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为本发明中土壤物理结构和化学构成的监测系统的结构示意图。
图2为本发明中土壤物理结构和化学构成的监测方法的流程示意图。
图3为本发明中土壤物理结构和化学构成的监测方法的步骤(B)中图像处理模块对土壤图像处理分析的流程示意图。
需要说明的是，附图并不一定按比例来绘制，而是仅以不影响读者理解的示意性方式示出。
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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本发明及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“第一”、“第二”等主要是用于区分不同的装置、元件或组成部分(具体的种类和构造可能相同也可能不同)，并非用于表明或暗示所指示装置、元件或组成部分的相对重要性和数量。除非另有说明，“多个”的含义为两个或两个以上。
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如图1所示，一种土壤物理结构和化学构成的监测系统，包括：
信息采集单元，其包括用于采集土壤信息并传输的传感终端和用于搭载传感终端的移动采样平台；传感终端包括用于采集土壤图像的多光谱镜头和用于采集土壤中伽马量子信息的伽马量子接收端；
信息处理单元，其包括用于处理分析土壤图像以获取土壤物理结构数据的图像处理模块和用于处理分析伽马量子信息以获取土壤化学构成数据的伽马能谱仪；
数据展示单元，其用于展示所获取的土壤物理结构和化学构成数据。
进一步地，多光谱镜头设置有标准比色卡，以对比识别土壤图像的颜色。具体的，多光谱镜头在采集土壤图像时同步采集同种环境条件下的标准比色卡照片，图像处理模块通过将目标区域的色彩与标准比色卡进行对比，输出与标准比色卡色彩相同的色号，以识别出目标区域的颜色。相对于人工对比识别的方法，降低主观性判断，提高识别准度。
如图2所示，一种土壤物理结构和化学构成的监测方法，包括以下步骤：
(A)信息采集：移动采样平台搭载传感终端移动至采样区，多光谱镜头采集土壤图像，伽马量子接收端采集土壤中的伽马量子信息，传感终端并将所采集的土壤信息同步传输至信息处理单元；
(B)信息处理：图像处理模块对土壤图像进行处理分析以获取土壤物理结构数据，伽马能谱仪处理分析伽马量子信息以获取土壤化学构成数据；
(C)数据展示：数据展示单元展示所获取的土壤物理结构和化学构成数据，以进行监测。
需要说明的是，移动采样平台可根据实际条件选用无人机或农机等设备，搭载传感终端快速移动至土壤采样区域进行采样。首先，多光谱镜头采集目标采样区域的土壤图像，伽马量子接收端优选在距离地表1m处扫描土壤，采集土壤中自然存在的放射性元素钍Th-232，铀U-238，钾K-40和铯Cs-137等裂变放射出的伽马量子信息，传感终端然后将所采集的土壤信息同步传输至信息处理单元进行处理分析。其次，图像处理模块通过对土壤图像进行识别土壤的结构和形态表征，以分析出土壤的物理结构数据；伽马能谱仪通过建立伽马量子信息与各种化学组分之间的关系数据模型，然后将采集到的伽马量子信息输入到关系数据模型中，即可输出土壤的化学构成数据。最后，数据展示单元将所获取的土壤物理结构和化学构成数据进行系统展示，以供工作人员进行实时监测和评价管理。本发明的监测方法通过图像采集和伽马能谱扫描技术结合的土壤信息采样方式替代破坏性采样，综合检测土壤的物理结构和化学构成的性质，提高监测效率和数据准确度，便于追踪土壤性质的动态变化。
进一步地，步骤(A)中，多光谱镜头在采集土壤图像之前先预设采集次数和采集间隔时间。以自动进行多次土壤图像采集。
进一步地，如图3所示，步骤(B)中图像处理模块对土壤图像的处理分析包括以下步骤：
(B1)图像预处理，以增强图像识别度；
(B2)图像分割，以确定分析对象；
(B3)图像识别分析，对图像分割结果进行识别分析，以获取土壤物理结构数据。
需要说明的是，步骤(B2)中的图像分割采用基于对象的分割方法，例如阈值法、区域增长细分法、边界确定法等。相对于基于像素的分割方法，基于对象的图像分割在计算量相对小、节省时间和运算内存的同时，可避免过度分割图像，减少出现将一个目标物体分为多个物体的误差。
进一步地，步骤(B1)包括图像除噪、图像灰度变换、图像对比度调节和图像滤波。
进一步地，步骤(B3)中获取的土壤物理结构数据包括土壤质地、土壤结构稳定性、含水量、有机质含量、土壤水分含量动态变化特征、土壤生物学特征和土壤中微生物活性。
需要说明的是，在步骤(B3)中，图像处理模块根据图像分割的结果，通过分析土壤图像中粒子的大小、颜色和分布的形态特征，以判断土壤质地；通过计算土壤图像中团聚体的数量和粒级分布，以评价土壤结构的稳定性；通过标准比色卡对比识别土壤颜色，并根据土壤颜色和多光谱信息，分析土壤含水量和有机质含量；通过识别土壤图像中的铁锰斑纹，以判断土壤水分含量的动态变化特征和土壤的构成；通过识别土壤中的植物根系和秸秆含量，以判断土壤的生物学特征；通过近红外波段检测土壤中的微生物活性。
进一步地，步骤(B)中所获取的土壤化学构成数据包括基本化学性质、营养元素含量和重金属元素含量。
需要说明的是，本实施例中，伽马量子信息的处理分析方法为，通过建立伽马量子信息与各种化学组分之间的关系数据模型，获得人工智能算法模型，并通过大量实验训练提高模型的准确度；然后应用模型，在人工智能算法模型中输入采集到的伽马量子信息，即可输出土壤的化学构成数据。
进一步地，步骤(C)中，数据展示单元将土壤的物理结构和化学构成数据以多图层的数字地图形式进行展示。通过将获取的结果数据分布于多图层进行展示，直观显示土壤综合性质的空间分布特征，方便工作人员对各个结果数据进行系统分析和评价，以实现数字化、精准化监测。
对于本发明的实施例，还需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合以得到新的实施例。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (9)

1.一种土壤物理结构和化学构成的监测系统，其特征在于，包括：
信息采集单元，其包括用于采集土壤信息并传输的传感终端和用于搭载所述传感终端的移动采样平台；所述传感终端包括用于采集土壤图像的多光谱镜头和用于采集土壤中伽马量子信息的伽马量子接收端；
信息处理单元，其包括用于处理分析土壤图像以获取土壤物理结构数据的图像处理模块和用于处理分析伽马量子信息以获取土壤化学构成数据的伽马能谱仪；
数据展示单元，其用于展示所获取的土壤物理结构和化学构成数据。
2.根据权利要求1所述的土壤物理结构和化学构成的监测系统，其特征在于，所述多光谱镜头设置有标准比色卡，以对比识别土壤图像的颜色。
3.一种土壤物理结构和化学构成的监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(A)信息采集：所述移动采样平台搭载所述传感终端移动至采样区，所述多光谱镜头采集土壤图像，所述伽马量子接收端采集土壤中的伽马量子信息，所述传感终端并将所采集的土壤信息同步传输至所述信息处理单元；
(B)信息处理：所述图像处理模块对土壤图像进行处理分析以获取所述土壤物理结构数据，所述伽马能谱仪处理分析伽马量子信息以获取土壤化学构成数据；
(C)数据展示：所述数据展示单元展示所获取的土壤物理结构和化学构成数据，以进行监测。
4.根据权利要求3所述的土壤物理结构和化学构成的监测方法，其特征在于：所述步骤(A)中，所述多光谱镜头在采集土壤图像之前先预设采集次数和采集间隔时间。
5.根据权利要求3所述的土壤物理结构和化学构成的监测方法，其特征在于，所述步骤(B)中所述图像处理模块对土壤图像的处理分析包括以下步骤：
(B1)图像预处理，以增强图像识别度；
(B2)图像分割，以确定分析对象；
(B3)图像识别分析，对所述图像分割结果进行识别分析，以获取土壤物理结构数据。
6.根据权利要求5所述的土壤物理结构和化学构成的监测方法，其特征在于：所述步骤(B1)包括图像除噪、图像灰度变换、图像对比度调节和图像滤波。
7.根据权利要求5所述的土壤物理结构和化学构成的监测方法，其特征在于：所述步骤(B3)中获取的土壤物理结构数据包括土壤质地、土壤结构稳定性、含水量、有机质含量、土壤水分含量动态变化特征、土壤生物学特征和土壤中微生物活性。
8.根据权利要求3所述的土壤物理结构和化学构成的监测方法，其特征在于：所述步骤(B)中所获取的土壤化学构成数据包括基本化学性质、营养元素含量和重金属元素含量。
9.根据权利要求3所述的土壤物理结构和化学构成的监测方法，其特征在于：所述步骤(C)中，所述数据展示单元将土壤的物理结构和化学构成数据以多图层的数字地图形式进行展示。
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