石质山区土壤砾石特征检测方法与流程

1.本发明涉及土壤砾石技术领域，具体涉及一种石质山区土壤砾石特征检测方法。


背景技术：

2.土壤中的砾石根据其尺寸和外形在不同的分类系统中有不同的定义，通常认为直径≥2mm、相对独立且不易破碎的矿物质颗粒为砾石，含砾石的土壤称作石质土壤。砾石的含量、大小以及空间分布等特征不仅影响土壤的物理、化学和生物特性，而且会改变土壤的孔隙率、导水性、入渗和限制根系生长等，进而影响土壤水文和侵蚀过程以及土壤的蓄水能力和土壤肥力。因此，客观、精确地检测土壤砾石特征对于土壤管理、土壤调查和分类、土壤养分储量和持水能力评估至关重要。
3.挖掘
‑
测量法是测定砾石特征最直接和最普遍使用的方法。一般情况下会挖掘一个规则的圆柱形或立方体型的土坑，保证坑壁竖直并且底部平整，通过尺子测量各部位维度计算得到挖出石质土壤体积，然后人工筛出直径≥2mm的砾石并利用排水法测定砾石体积，最终计算出土壤砾石含量。但是由于坑壁上会有突出砾石，很难保证所挖的圆柱形或立方体型坑规则，会影响计算坑中挖取石质土壤的总体积从而严重影响砾石体积含量计算结果。另外石质土壤大多处于山地林区，采样点远离道路，大型挖掘工具难以接近，置换材料等运输较为困难，实地测量过程中挖掘
‑
测量法的最大缺点是破坏原状土壤结构，不能重复测定和校验。除此以外，为了保证采样点的代表性需要增加采样点的数目，为了保证测定精度对于较大尺寸的砾石需要增大坑的体积。这些因素决定挖掘
‑
测量法实际操作费时耗力、劳动强度大、破坏原状土壤结构，在此处添加只能计算砾石含量，无法准确定量描述砾石形状、大小、空间分布等三维特征。
4.近年来已有不少学者提出了测定土壤砾石的新方法。viro开发了一种现场快速测量砾石含量的“棒
‑
穿透法（rod
‑
penetration method）”，但其需要在极短的时间内完成测定以确保测量结果的精度，并且这种方法并不适用在检测直径大于20mm的砾石。eriksson和holmgren使用探地雷达(gpr)测量森林土壤砾石含量，结果发现探地雷达(gpr)受探测器分辨率影响，不能区分直径小于20mm的砾石与其他团聚体。tetegan等人利用电阻率技术在现场测量砾石含量，并获得了相当准确的结果，但是土壤湿度会影响电阻率信号，严重影响测量精度。另外，目测估计法在野外调查中也广泛使用，是一种比较可靠的砾石含量测量方法，其原理是假设砾石在土壤中的体积百分比等于其剖面二维图像中的面积百分比。然而，目测估计法也有一些局限性，因为目测估计法需要目测者具有多年的经验才能得到准确的结果，而结果在不同的观察者之间往往是不同的。因此，客观、精确地检测土壤砾石特征仍然是一个挑战。
5.另外土壤学研究者在石质山区取样经常遇到难题。很难将普通环刀压进石质土壤中，并且在这个过程中，环刀很容易被小的砾石损坏。当环刀遇到砾石时可能无法采集位于环刀边缘的砾石，这一点在砾石体积较大和含量较高时尤其明显。此外，环刀取样的土壤体积有限，石质土壤中样本代表性较差的问题一直存在。


技术实现要素：

6.本发明要解决的技术问题是提供一种石质山区土壤砾石特征检测方法，以解决传统土壤砾石含量检测所采用的挖掘测量法费时费力、劳动密集并且破坏性极强的技术问题。
7.本发明利用高分辨率微计算机层析成像技术(μct)以及lysimeters采样系统并结合fiji软件完成石质山区土壤砾石大小及含量的测定并实现砾石的空间结构特征三维可视化。
8.为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：设计一种石质山区土壤砾石特征检测方法，包括以下步骤：（1）原状土芯获取：在u
‑
pvc管底端套上不锈钢刀头，顶端套上不锈钢盖，砸入土中，待整个u
‑
pvc管全部砸入土中之后将其挖出，两端用u
‑
pvc堵头进行密封和封堵，得到原状土芯；（2）ct扫描：将原状土芯平放于ct扫描设备进行扫描；（3）图像阈值确定：
①
从样地另外采集若干砾石样品，清洗干净后用自封袋保存；
②
将自封袋中砾石样品放于ct扫描设备进行扫描；
③
将扫描后的dicom医学图像导入fiji软件中，经过图像增强处理，利用fiji中image
→
adjust
→
threshold 选取适当阈值进行二值化处理，之后利用3d objects counter插件计算砾石体积，通过不断调整阈值大小，并根据当前阈值下所测得的砾石体积与排水法所测得的实际砾石体积对比，直到所测体积与实际体积的误差小于1%，得到阈值；（4）图像增强：将ct扫描图像导入fiji软件中，利用process
→
noise功能消除噪音，增强图像质量；（5）roi选取与二值图像转化：通过fiji中edit
→
selection
→
specify选取感兴趣区域（roi）；将阈值过程获得的阈值应用于整个土壤样品，获得土壤砾石的二值化图；（6）土壤砾石三维结构可视化：
①
首先利用fiji中process
→
filters功能筛选出粒径≥2mm的矿物质颗粒；
②
利用fiji中process
→
filters
→
3d gaussian blur消除图像颗粒感；
③
利用fiji中3d script插件实现土壤砾石的三维可视化，并查看每个砾石的位置；（7）土壤砾石三维结构定量分析：
①
通过fiji软件中process
→
filters功能筛选不同粒径大小的砾石；
②
通过fiji软件的3d
→
objects counter插件计算土壤中砾石的数量、体积、表面积、等效直径；
③
通过fiji软件的bone j插件计算土壤中砾石的体积分数。
9.优选的，所述u
‑
pvc管的外径160mm，内径150mm，管厚6mm，管长400mm，pn 1.0mpa。
10.优选的，所述不锈钢盖的内径160mm，壁厚6mm，顶厚2cm，总长5cm。
11.优选的，步骤（2）、（3）中，ct扫描设备的电压为140kv，电流为300ma，扫描间距为0.625mm，扫描生成的图片像素数为1024
×
1024。
12.优选的，步骤（5）中选取roi后使用image
→
crop、edit
→
clear outside 清除边缘。
13.优选的，步骤（6）中步骤
①
通过image properties查看图像比例尺关系并计算2mm所对应的像素（pixels），然后使用process
→
filters
→
minimum筛选直径大于2mm的部分。
14.优选的，步骤（6）中步骤
①
中使用process
→
filters
→
minimum 3d。
15.优选的，步骤（6）中步骤
③
中，实现三维可视化的同时并生成视频。
16.优选的，步骤（6）、（7）中使用process
→
filters功能筛选之后均要使用3d gaussian blur消除图像颗粒感，增强图像质量。
17.优选的，步骤（7）中使用plugins
→
bone j
→
fraction
→ꢀ
area/volume fraction计算体积分数。
18.优选的，步骤（7）中等效直径通过体积换算过来。
19.与现有技术相比，本发明的有益技术效果在于：1. 本发明基于石质山区特殊的地理位置和土壤特性选择高压力标准以及大尺寸u
‑
pvc管材，基于石质山区特殊的土壤特性所特别改进的取样方法，即在底部套钢制环刀头、顶部使用加厚钢制堵头砸进土壤，深度还原土壤砾石的分布特征并提高工作效率减小环境破坏。
20.2. 本发明利用专业原状土壤采样仪器采样减少原状土采集过程中的扰动，ct扫描仪器与三维分析软件相结合采用最合适的阈值分割方法实现对土壤砾石空间结构的三维量化分析。
21.3. 本发明利用ct扫描结合开源软件fiji中强大的3d插件还原石质山区土壤砾石的真实分布特征并实现3d可视化，得到砾石表面积、体积、体积分数以及等效直径等参数，对土壤深度进行划分并得到不同深度的砾石分布特征，对不同粒径大小的砾石进行划分得到不同粒径砾石的分布特征。
附图说明
22.图1为本发明实施例1中特质不锈钢盖的示意图。
23.图2为本发明实施例1中特质不锈钢刀头的示意图。
24.图中，1为特质不锈钢盖，2为特质不锈钢刀头。
具体实施方式
25.下面结合附图和实施例来说明本发明的具体实施方式，但以下实施例只是用来详细说明本发明，并不以任何方式限制本发明的范围。
26.实施例1：一种石质山区土壤砾石特征检测方法，包括以下步骤：（1）原状土芯获取：针对石质山区特殊的土壤物理特性，选取外径160mm、内径150mm、管厚6mm、管长400mm、pn 1.0mpa的u
‑
pvc管，参见图1和图2，在u
‑
pvc管底端套上特质不锈钢刀头，顶端套上内径160mm、壁厚6mm、顶厚2cm、总长5cm的特质不锈钢盖，砸入土中，待整个u
‑
pvc管全部砸入土中之后将其挖出，两端用u
‑
pvc堵头进行密封和封堵，得到原状土芯；基于石质山区特殊的地理位置和土壤特性选择高压力标准以及大尺寸u
‑
pvc管材，基于石质山区特殊的土壤特性所特别改进的取样方法，即在底部套钢制环刀头、顶部使用加厚钢制堵头砸进土壤，深度还原土壤砾石的分布特征并提高工作效率减小环境破坏。
27.（2）ct扫描：将原状土芯平放于ct扫描设备进行扫描，ct扫描设备的电压为140kv，电流为300ma，扫描间距为0.625mm，扫描生成的图片像素数为1024
×
1024；（3）图像阈值确定：
①
从样地另外采集若干砾石样品，清洗干净后用自封袋保存；
②
将自封袋中砾石样品放于ct扫描设备进行扫描；
③
将扫描后的dicom医学图像导入fiji软件中，经过图像增强处理，利用fiji中image
→
adjust
→
threshold 选取适当阈值进行二值化处理，之后利用3d objects counter插件计算砾石体积，通过不断调整阈值大小，并根据当前阈值下所测得的砾石体积与排水法所测得的实际砾石体积对比，直到所测体积与实际体积的误差小于1%，得到阈值；（4）图像增强：将ct扫描图像导入fiji软件中，利用process
→
noise功能消除噪音，增强图像质量；（5）roi选取与二值图像转化：通过fiji中edit
→
selection
→
specify选取感兴趣区域（roi）；选取roi后使用image
→
crop，edit
→
clear outside 清除边缘；将阈值过程获得的阈值应用于整个土壤样品，获得土壤砾石的二值化图；（6）土壤砾石三维结构可视化：
①
通过image properties查看图像比例尺关系并计算2mm所对应的像素（pixels），然后使用process
→
filters
→
minimum筛选直径大于2mm的矿物质颗粒；
②
利用fiji中process
→
filters
→
3d gaussian blur消除图像颗粒感；
③
利用fiji中3d script插件实现土壤砾石的三维可视化的同时生成视频，并查看每个砾石的位置；（7）土壤砾石三维结构定量分析：
①
通过fiji软件中process
→
filters功能筛选不同粒径大小的砾石；
②
通过fiji软件的3d
→
objects counter插件计算土壤中砾石的数量、体积、表面积、等效直径，等效直径通过体积换算过来；
③
通过fiji软件的plugins
→
bonej
→
fraction
ꢀ→
area/volume fraction计算土壤中砾石的体积分数，计算体积分数之前不能使用3d gaussian blur，其原因在于area/volume fraction只能计算二进制图像。
28.实施例1利用专业原状土壤采样仪器采样减少原状土采集过程中的扰动，ct扫描仪器与三维分析软件相结合采用最合适的阈值分割方法实现对土壤砾石空间结构的三维量化分析。利用ct扫描结合开源软件fiji中强大的3d插件还原石质山区土壤砾石的真实分布特征并实现3d可视化，得到砾石表面积、体积、体积分数以及等效直径等参数，对土壤深度进行划分并得到不同深度的砾石分布特征，对不同粒径大小的砾石进行划分得到不同粒径砾石的分布特征。
29.上面结合附图和实施例对本发明作了详细的说明；但是，所属技术领域的技术人员能够理解，在不脱离本发明构思的前提下，还可以对上述实施例中的各个具体参数进行变更，或者是对相关部件、结构进行等同替代，从而形成多个具体的实施例，均为本发明的常见变化范围，不再一一详述。