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与流程

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：

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力入渗计法。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。

技术实现要素：

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。

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：

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；

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；

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、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；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。

优选的，所述PVC管一的管长为50cm，内径10cm。

优选的，所述PVC管二的直径为2cm。

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。

进一步的，步骤S6中，实现三维可视化的同时并制作视频。

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。

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

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回填土柱的结构示意图；

图2是根据本发明实施例所述的PVC管二的结构示意图。

其中：

1、回填土柱；2、PVC管二；3、凹槽；4、实际距离。

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。

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：

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：

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；

S3.2、将回填土柱1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；

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；

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、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

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。

所述PVC管一的管长为50cm，内径10cm。

所述PVC管二的直径为2cm。

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。

步骤S6中，实现三维可视化的同时并制作视频。

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。

lysimeters采样系统是目前国际上最近研制的一种专门的土壤采样系统，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。

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。