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一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法

阅读:1022发布:2020-06-06

专利汇可以提供一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于CT扫描技术量化 土壤 大孔隙空间网络结构的方法,包括如下步骤:样品采集、CT扫描、选取 阈值 、数据增强、图像切割与二值化、三维 可视化 、三维量化分析。本发明的有益效果: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 器与专业三维分析 软件 相结合,采用最合适的阈值分割方法,实现对土壤大孔隙空间结构的三维量化分析。,下面是一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法专利的具体信息内容。

1.一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,包括如下步骤:
S1、样品采集:将PVC管一缓缓压入土壤,整个PVC管一取出后用PVC盖进行密封和封堵,得到未扰动的土芯;
S2、CT扫描:将样品平放于CT扫描设备进行扫描;
S3、选取阈值,其特征在于:进一步包括:
S3.1、从样地另外采集部分土样,经过2mm筛,回填到PVC管一中,制作成回填土柱,在回填土柱中埋一个两端封闭的PVC管二,在PVC管二管壁上做一个凹槽,将测得的凹槽距离作 为实际距离;
S3.2、将回填土柱平放于CT扫描设备进行扫描;
S3.3、将扫描完后的图片导入Avizo软件,经过图像增强处理,通过调整Avizo提供的灰度histogram图确定一个孔隙阈值,不断调整此阈值的大小,并根据当前阈值下所测得的凹槽距离与实际距离对比,直到测量的凹槽距离与实际距离的误差小于1%,得到阈值;
S4、数据增强:将CT扫描所得的图像导入到Avizo软件中进行重建,并对图像通过FFT filter和Gaussian filter两种滤镜消除图像噪音,增强图像质量
S5、图像切割与二值化:通过Avizo切割工具,选取区域,剔除部分扰动产生的裂隙;将阈值过程获得的阈值应用于整个土壤样品,获得土壤大孔隙的二值图;
S6、三维可视化:通过Avizo软件的体积渲染volume rendering和表面渲染模块isosurface rendering,实现土壤大孔隙的三维可视化;
S7、三维量化分析:
S7.1、通过Avizo软件的体积份数volume fraction得到土壤大孔隙度;和/或S7.2、通过auto skeleton模块可以得到将每个独立的土壤大孔隙看做一个对象,分析每个对象的位置度、配位数、体积、表面积、节点数、节点分布、半径、长度、线段数、端点节点数、分支节点数和独立节点,以及分析整个样品中土壤大孔隙的总体积,总长度,总节点数,总端点节点数,总分支节点数,总独立节点,大孔隙数量,平均长度,平均水力半径,总长度;和/或
S7.3、利用孔隙网络模型Pores Network Model计算土壤大孔隙的孔喉特征。
2.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,其特征在于:所述PVC管一的管长为50cm,内径10cm。
3.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,其特征在于:所述PVC管二的直径为2cm。
4.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,其特征在于:步骤S2中和步骤S3中,CT扫描设备的参数为电压140KV,电流200mA,扫描间距
0.625mm。
5.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,其特征在于:步骤S6中,实现三维可视化的同时并制作视频。
6.根据权利要求1所述的基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,其特征在于:步骤S7.3中,土壤大孔隙的孔喉特征包括孔喉的体积、内表面积、水力半径。

说明书全文

一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法

技术领域

[0001] 本发明属于农业工程技术领域,具体涉及一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法。

背景技术

[0002] 传统测定土壤大孔隙的方法主要有染色法、切片法、标记物穿透曲线法和土壤张入渗计法。这些方法普遍存在问题,主要集中在对原状土造成的破坏以及存在的系统误差方面。目前,国际上一些科研工作者已经将CT扫描法作为土壤大孔隙空间网络结构研究的前沿方法,但是由于扫描成本,以及采样成本方面的限制,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,但是采样方法采用人工挖掘方法扰动性较大;三维可视化和量化方面,阈值分割方法选取以及孔喉的分析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,但主要是基于二维的分析,并没有在实现三维量化分析;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

[0003] 针对相关技术中的上述技术问题,本发明提出一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,用以解决上述问题。
[0004] 为实现上述技术目的,本发明的技术方案是这样实现的:
[0005] 一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,包括如下步骤:
[0006] S1、样品采集:将PVC管一缓缓压入土壤,整个PVC管一取出后用PVC盖进行密封和封堵,得到未扰动的土芯;
[0007] S2、CT扫描:将样品平放于CT扫描设备进行扫描;
[0008] S3、选取阈值:
[0009] S3.1、从样地另外采集部分土样,经过2mm筛,回填到PVC管一中,制作成回填土柱,在回填土柱中埋一个两端封闭的PVC管二,在PVC管二管壁上做一个凹槽,在凹槽处测得实际距离;
[0010] S3.2、将回填土柱平放于CT扫描设备进行扫描;
[0011] S3.3、将扫描完后的图片导入Avizo软件,经过图像增强处理,通过调整Avizo提供的灰度histogram图确定一个孔隙阈值,不断调整此阈值的大小,并根据当前阈值下所测得的凹槽距离与实际距离对比,直到测量的凹槽距离与实际距离的误差小于1%,得到阈值;
[0012] S4、数据增强:将CT扫描所得的图像导入到Avizo软件中进行重建,并对图像通过FFT filter和Gaussian filter两种滤镜消除图像噪音,增强图像质量
[0013] S5、图像切割与二值化:通过Avizo切割工具,选取区域,剔除部分扰动产生的裂隙;将阈值过程获得的阈值应用于整个土壤样品,获得土壤大孔隙的二值图;
[0014] S6、三维可视化:通过Avizo软件的体积渲染volume rendering和表面渲染模块isosurface rendering,实现土壤大孔隙的三维可视化;
[0015] S7、三维量化分析:
[0016] S7.1、通过Avizo软件的体积份数volume fraction得到土壤大孔隙度;和/或[0017] S7.2、通过auto skeleton模块可以得到将每个独立的土壤大孔隙看做一个对象,分析每个对象的位置度、配位数、体积、表面积、节点数、节点分布、力半径、长度、线段数、端点节点数、分支节点数和独立节点,以及分析整个样品中土壤大孔隙的总体积,总长度,总节点数,总端点节点数,总分支节点数,总独立节点,大孔隙数量,平均长度,平均水力半径,总长度;和/或
[0018] S7.3、利用孔隙网络模型Pores Network Model计算土壤大孔隙的孔喉特征。
[0019] 优选的,所述PVC管一的管长为50cm,内径10cm。
[0020] 优选的,所述PVC管二的直径为2cm。
[0021] 优选的,步骤S2中和步骤S3中,CT扫描设备的参数为电压140KV,电流200mA,扫描间距0.625mm。
[0022] 进一步的,步骤S6中,实现三维可视化的同时并制作视频。
[0023] 进一步的,步骤S7.3中,土壤大孔隙的孔喉特征包括孔喉的体积、内表面积、水力半径。
[0024] 本发明的有益效果: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扫描仪器与专业三维分析软件相结合,采用最合适的阈值分割方法,实现对土壤大孔隙空间结构的三维量化分析。附图说明
[0025] 为了更清楚地说明本发明实施例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。
[0026] 图1是根据本发明实施例所述的回填土柱的结构示意图;
[0027] 图2是根据本发明实施例所述的PVC管二的结构示意图。
[0028] 其中:
[0029] 1、回填土柱;2、PVC管二;3、凹槽;4、实际距离。

具体实施方式

[0030] 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。
[0031] 如图1-2所示,根据本发明实施例所述的一种基于CT扫描技术量化土壤大孔隙空间网络结构的方法,包括如下步骤:
[0032] S1、样品采集:将PVC管一缓缓压入土壤,整个PVC管一取出后用PVC盖进行密封和封堵,得到未扰动的土芯;
[0033] S2、CT扫描:将样品平放于CT扫描设备进行扫描;
[0034] S3、选取阈值:
[0035] S3.1、从样地另外采集部分土样,经过2mm筛,回填到PVC管一中,制作成回填土柱1,在回填土柱1中埋一个两端封闭的PVC管二2,在PVC管二2管壁上做一个凹槽3,在凹槽3处测得实际距离4;
[0036] S3.2、将回填土柱1平放于CT扫描设备进行扫描;
[0037] S3.3、将扫描完后的图片导入Avizo软件,经过图像增强处理,通过调整Avizo提供的灰度histogram图确定一个孔隙阈值,不断调整此阈值的大小,并根据当前阈值下所测得的凹槽距离与实际距离4对比,直到测量的凹槽距离与实际距离的误差小于1%,得到阈值;
[0038] S4、数据增强:将CT扫描所得的图像导入到Avizo软件中进行重建,并对图像通过FFT filter和Gaussian filter两种滤镜消除图像噪音,增强图像质量;
[0039] S5、图像切割与二值化:通过Avizo切割工具,选取区域,剔除部分扰动产生的裂隙;将阈值过程获得的阈值应用于整个土壤样品,获得土壤大孔隙的二值图;
[0040] S6、三维可视化:通过Avizo软件的体积渲染模块volume rendering和表面渲染模块isosurface rendering,实现土壤大孔隙的三维可视化;
[0041] S7、三维量化分析:
[0042] S7.1、通过Avizo软件的体积份数volume fraction得到土壤大孔隙度;和/或[0043] S7.2、通过auto skeleton模块可以得到将每个独立的土壤大孔隙看做一个对象,分析每个对象的位置、角度、配位数、体积、表面积、节点数、节点分布、水力半径、长度、线段数、端点节点数、分支节点数和独立节点,以及分析整个样品中土壤大孔隙的总体积,总长度,总节点数,总端点节点数,总分支节点数,总独立节点,大孔隙数量,平均长度,平均水力半径,总长度;或
[0044] S7.3、利用孔隙网络模型Pores Network Model计算土壤大孔隙的孔喉特征。
[0045] 所述PVC管一的管长为50cm,内径10cm。
[0046] 所述PVC管二的直径为2cm。
[0047] 步骤S2中和步骤S3中,CT扫描设备的参数为电压140KV,电流200mA,扫描间距0.625mm。
[0048] 步骤S6中,实现三维可视化的同时并制作视频。
[0049] 步骤S7.3中,土壤大孔隙的孔喉特征包括孔喉的体积、内表面积、水力半径。
[0050] lysimeters采样系统是目前国际上最近研制的一种专的土壤采样系统,在国内也有人发明了GEOPROBE采样机,可以用于前期土壤的采样工作。本发明采用CT扫描与Avizo软件相结合的方法,分析土壤大孔隙的空间网络结构。利用Avizo中的全局阈值法与生长法相结合的阈值方法,实现土壤大孔隙空间网络结构的可视化。并结合软件的骨架化方法实现土壤大孔隙空间结构的三维量化分析,这些量化数据包括土壤大孔隙度、土壤大孔隙数量、等效直径、配位数、孔喉数量等。
[0051] 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。
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