专利名称：土壤孔隙度检测方法
技术领域：
本发明涉及农业及计算机图像技术领域，特别涉及一种土壤孔隙度检测方法。
背景技术：
土壤孔隙度及颗粒组成是土壤重要的物理性质参数，是研究土壤最基础的数据资料，尤其是在土壤模型研究和土工试验方面。其中颗粒分布与土壤结构、土壤质地有密切关系，孔隙度直接影响水气二相在土体中的迁移与根系在土壤中的生长。目前，测量土壤孔隙度的方法主要分为两种，一种是传统的实验法，一种是计算机
图形学方法。传统的实验法以烘干法为代表，实验步骤为首先用环刀取所需土样并称重，然后放入烘箱中于105°C下烘干24小时，取出后称重。计算过程如下I、土壤容重的计算 rs=￥^L·)rs表示土壤容重(克/立方厘米)，g表示环刀内湿土重(克)，V表示环刀容积(立方厘米)，w表示土壤含水率(g/kg)(如含水率为200g/kg应写成O. 2)。2、土壤含水率的计算
gW = ——
I + w3、土壤总孔隙度的计算
^ /Js — 、/(%)=-——Xioo
‘ K ds Jds表示土粒密度(一般认为耕地土壤表土的土粒密度为2. 65克/立方厘米，土粒密度与土壤比重的数值相等，密度单位为克/立方厘米，比重无单位)。计算机图形学方法为，首先将图像转化为灰度图像如图I中(a)所示，然后选取阈值将图像转化为二值图像，如图I中(b)所示，阈值以上即为孔隙，最后计算二值图像中孔隙面积与总面积的比值即为孔隙度。土壤颗粒分布的测量方法主要是吸管法，由筛分和静水沉降组成。通过2_筛孔的土样经化学和物理方法处理成悬浮液定容后，根据司笃克斯(Stokes)定律及土粒在静水中的沉降规律，大于O. 25mm的各级颗粒由一定孔径的筛子筛分，小于O. 25mm的粒级颗粒则用吸管从其中吸取一定量的各级颗粒，烘干称量，计算各级颗粒含量的百分数。无相关计算机图形学方法。以上所述方法缺陷分别为传统方法速度慢、试验周期长，烘干法需要10小时左右，吸管法则需数天；操作复杂，对实验员操作水平有较高要求；而且实验结果相对误差较大。通过计算机图形学计算土壤孔隙度的方法最大的限制在于，阈值的选取没有公认的标准，不同的阈值选取会得到不同的孔隙度结果，对研究者的经验依赖较强
发明内容
(一)要解决的技术问题本发明要解决的技术问题是如何快速而又较为准确的测量土壤孔隙度。(二)技术方案为解决上述技术问题，本发明提供了一种土壤孔隙度检测方法，包括以下步骤SI :采集土壤样品的显微图像，并对所述显微图像进行预处理，以将所述显微图像转化成灰度图像并去除噪声；S2 :生成去噪后灰度图像的灰度共生矩阵；S3 :计算灰度共生矩阵的特征值对比度C0N、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT ；S4 :根据事先设定的拟合指标对所述对比度C0N、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT·进行拟合得到孔隙度的拟合方程；S5 :将待测土壤的灰度共生矩阵的对比度C0N、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT代入所述拟合方程得到所述待测土壤的孔隙度。其中，所述步骤SI中对所述显微图像进行预处理包括灰度转化，阈值滤波去除噪声，灰度直方归一化，其中，灰度转化公式为Gray=O. 3Rd+0. 59Grn+0. IlBl其中，Gray为转化后灰度值,Rd为红色通道值,Grn为绿色通道值,BI为蓝色通道值。其中，所述步骤S2中灰度共生矩阵的生成方法如下对于灰度图像中任一个像素点，以该像素点为中心，定义该像素点所在的水平方向为0°，逆时针旋转依次定义为45°、90°和135°，沿该四个角度统计灰度值为i，j，距离为d的像素点对，以得到四个不同的灰度共生矩阵。其中，所述距离d取8 32范围之内的值。其中，所述步骤S3具体计算方式如下对比度
权利要求
1.一种土壤孔隙度检测方法，其特征在于，包括以下步骤 Si:采集土壤样品的显微图像，并对所述显微图像进行预处理，以将所述显微图像转化成灰度图像并去除噪声； 52:生成去噪后灰度图像的灰度共生矩阵； 53:计算灰度共生矩阵的特征值对比度CON、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT ； 54:根据事先设定的拟合指标对所述对比度CON、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT进行拟合得到孔隙度的拟合方程； 55:将待测土壤的灰度共生矩阵的对比度CON、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT代入所述拟合方程得到所述待测土壤的孔隙度。
2.如权利要求I所述的土壤孔隙度检测方法，其特征在于，所述步骤SI中对所述显微图像进行预处理包括灰度转化，阈值滤波去除噪声，灰度直方归一化，其中，灰度转化公式为Gray=O. 3Rd+0. 59Grn+0. IlBl 其中，Gray为转化后灰度值，Rd为红色通道值，Grn为绿色通道值，BI为蓝色通道值。
3.如权利要求I所述的土壤孔隙度检测方法，其特征在于，所述步骤S2中灰度共生矩阵的生成方法如下 对于灰度图像中任一个像素点，以该像素点为中心，定义该像素点所在的水平方向为0°，逆时针旋转依次定义为45°、90°和135°，沿该四个角度统计灰度值为i，j，距离为d的像素点对，以得到四个不同的灰度共生矩阵。
4.如权利要求3所述的土壤孔隙度检测方法，其特征在于，所述距离d取8 32范围之内的值。
5.如权利要求I所述的土壤孔隙度检测方法，其特征在于，所述步骤S3具体计算方式如下 对比度 CON Z1 = Σν: 2 ! 2 Pd JMi-Jl= O)}相关性 COR f2=( Σ i Σ j(ij)p(i，j) μ χ-μ y) / σ χ σ y逆差矩 IDM :f3=( Σ i Σ jP(i, j))/(l+(i_j)2)熵 ENT f4=- Σ i Σ jp(i, j) log(p(i, j)) 其中，μ x，μ y是口,，Py的均值，σ χ, σ y是口,#的标准差,px, py为p(i, j)的边缘概率密度，P(i，j)为灰度值分别为i、j的像素对出现的次数组成的矩阵归一化后得到的灰度共生矩阵，Ng为灰度图像的灰度等级，η取值为O Ng_1; (ij)表示i点乘j。
6.如权利要求I所述的土壤孔隙度检测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括 S4. I :从对比度C0N、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT中任选其一按多元回归方程进行拟合，并计算出测定系数、校正测定系数和标准差三种拟合指标； S4. 2 :加入一种特征值再次拟合，计算拟合指标与前次进行比较，若校正测定系数减小说明新加的特征值与多元回归方程的因变量无关；若校正测定系数增加，说明新加值与因变量有关，改变特征值距离，直到测定系数不再增加；当校正测定系数和测定系数变化不超过5%时选择标准差最小时的一组特征值参与拟合； S4. 3 :继续步S4. 2直到四种特征值都经过拟合，从而得到孔隙度的拟合方程如下F0=O. 00191C0N32+159. 3COR16-51. 055ENT16_3545. 13IDM16+267. 18 其中，Fq 为孔隙度，CON32表示d为32时的灰度共生矩阵的对比度，COR16表示d为16时的灰度共生矩阵的相关性，ENT16表示d为16时的灰度共生矩阵的熵，IDM16表示d为16时的灰度共生矩阵的逆差矩。
7.如权利要求I 6中任一项所述的土壤孔隙度检测方法，其特征在于，步骤S3之后还包括 根据事先设定的拟合指标对所述对比度C0N、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT进行拟合得到土壤颗粒含量的拟合方程； 将待测土壤的灰度共生矩阵的对比度C0N、相关性C0R、逆差矩IDM和熵ENT代入所述土壤颗粒含量拟合方程得到所述待测土壤的颗粒含量。
8.如权利要求7所述的土壤孔隙度检测方法，其特征在于，所述土壤颗粒含量的拟合方程为O,=2. 1232C0N32+22265C0R32+675. 45ENT16+31427IDM32 — 26041D2=-2. 485ICON32 - 26126C0R32 一 748. 06ENT16 一 34964IDMS2+30386D3=O. 36186C0N32+3680. 7C0R32+72. 612ENT16+3537. 2IDM32 一 4245, 其中，D1表示2 0. 05mm颗粒含量，D2表示O. 05 O. 002mm颗粒含量，D3表示小于O. 002mm颗粒含量。
全文摘要
本发明公开了一种土壤孔隙度检测方法，涉及农业及计算机图像技术领域，包括S1采集土壤样品的显微图像，并对所述显微图像进行预处理，以将所述显微图像转化成灰度图像并去除噪声；S2生成去噪后灰度图像的灰度共生矩阵；S3计算灰度共生矩阵的特征值对比度CON、相关性COR、逆差矩IDM和熵ENT；S4根据事先设定的拟合指标对所述对比度CON、相关性COR、逆差矩IDM和熵ENT进行拟合得到孔隙度的拟合方程；S5将待测土壤的灰度共生矩阵的对比度CON、相关性COR、逆差矩IDM和熵ENT代入所述拟合方程得到所述待测土壤的孔隙度。本发明能够更加快速而准确的计算出土壤的孔隙度。
文档编号G01N15/08GK102901697SQ20121036465
公开日2013年1月30日 申请日期2012年9月26日 优先权日2012年9月26日
发明者温维亮, 郭新宇, 王虓, 王传宇, 杜建军 申请人:北京农业信息技术研究中心