| 基于K-means聚类和图像分割的紫色土发生层边界识别 |
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| 引用本文： | 杨 凯,慈 恩,刘 彬,陈洋洋,谢 宇.基于K-means聚类和图像分割的紫色土发生层边界识别[J].土壤学报,2024,61(4). |
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| 作者姓名： | 杨 凯 慈 恩 刘 彬 陈洋洋 谢 宇 |
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| 作者单位： | 西南大学资源环境学院,西南大学资源环境学院,西南大学资源环境学院,西南大学资源环境学院,西南大学资源环境学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41977002）和中央高校基本科研业务费专项资金项目（XDJK2020B069） |
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| 摘 要： | 土壤学始于对土壤剖面及其形态特征的观察，剖面发生层的划分与发生层边界特征的描述是土壤调查的基础。实地划分发生层需要丰富的土壤学实践经验，存在主观和缺乏统一划分标准的问题。以紫色土剖面图像为研究对象，采用K-means聚类和图像分割技术，结合图像的颜色特征（CIE Lab色彩空间）和纹理特征（Entropy）识别紫色土剖面发生层边界，并与实地划分的结果进行比较。结果表明：（1）CIE Lab色彩空间的a、b通道和Entropy纹理特征，可以划分出供试剖面的主要发生层（A、B、C）和基岩（R）；（2）聚类识别的发生层数量和发生层深度与实地识别的结果基本一致；除Z2剖面的C层和Z6剖面的Ap层聚类识别与实地识别的发生层下边界深度相差较大（分别为13 cm和8 cm）外，其余发生层下边界深度相差均在3 cm以内；（3）聚类识别的发生层边界形状更为不规则，明显度更为模糊。K-means聚类和图像分割技术实现了紫色土剖面发生层边界的客观识别，可为土壤剖面智能辨识系统的开发提供科学参考。
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| 关 键 词： | 剖面图像 发生层 K-means聚类 图像分割 颜色 纹理 |
| 收稿时间： | 2023/2/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/10/11 0:00:00 |
Boundary Identification of Purple Soil Horizon Based on K-means Clustering and Image Segmentation |
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| YANG Kai,CI E,LIU B,CHEN Yangyang and XIE Yu.Boundary Identification of Purple Soil Horizon Based on K-means Clustering and Image Segmentation[J].Acta Pedologica Sinica,2024,61(4). |
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| Authors: | YANG Kai CI E LIU B CHEN Yangyang and XIE Yu |
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| Institution: | College of Resource and Environment,Southwest University,College of Resource and Environment,Southwest University,College of Resource and Environment,Southwest University,College of Resource and Environment,Southwest University,College of Resource and Environment,Southwest University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Profile image Horizon K-means clustering Image segmentation Color Texture |
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