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利用基于偏微分方程的图像滤波技术研究土壤孔隙结构
引用本文:华 珊,陈 研,梁露焘,任图生. 利用基于偏微分方程的图像滤波技术研究土壤孔隙结构[J]. 农业工程学报, 2014, 30(3): 78-85
作者姓名:华 珊  陈 研  梁露焘  任图生
作者单位:中国农业大学资源与环境学院植物-土壤相互作用教育部重点实验室,北京 100193;中国农业大学资源与环境学院植物-土壤相互作用教育部重点实验室,北京 100193;中国农业大学资源与环境学院植物-土壤相互作用教育部重点实验室,北京 100193;中国农业大学资源与环境学院植物-土壤相互作用教育部重点实验室,北京 100193
基金项目:公益性行业(农业)科研专项(编号:201303130-03);循环农业科技工程项目(编号:2012BAD14B01-01)
摘    要:利用自主研发的土壤切片数字图像处理分析系统软件,采用3种滤波方式,即BMO滤波(boundary mean oscillation有界平均振荡模型)、PM滤波(Perona-Malik偏微分方程模型)和中值滤波,对免耕、翻耕和旋耕3种耕作方式下不同深度土壤切片的数字图像进行去噪增强,并对处理后的图像进行了孔隙特征参数提取与统计。在此基础上,探讨了几种图像滤波技术的效果以及耕作方式对不同土层土壤孔隙形态结构的影响,以期找到适用于土壤切片数字图像的滤波技术,为后期土壤孔隙信息的提取与统计提供工具。结果表明,采用BMO滤波后,从土壤切片数字图像得到的土壤孔隙度与试验结果最为接近;其中,孔径5μm的孔隙度显著大于其他图像滤波技术的结果,而5~50μm与50μm孔径的孔隙度与其他图像滤波技术的结果没有显著差异;与免耕相比,翻耕与旋耕提高了表层土壤的孔隙度,增加了传导孔隙的比例。

关 键 词:土壤;图像处理;模型;有界平均振荡模型;土壤孔隙度;孔隙分布;图像滤波技术
收稿时间:2013-06-17
修稿时间:2013-12-24

Studying soil pore structure by using image filtering technology based on partial differential equation model
Hua Shan,Chen Yan,Liang Lutao and Ren Tusheng. Studying soil pore structure by using image filtering technology based on partial differential equation model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2014, 30(3): 78-85
Authors:Hua Shan  Chen Yan  Liang Lutao  Ren Tusheng
Affiliation:Key Laboratory of Plant-Soil Interactions, Ministry of Education, College of Resources and Environment, China Agricultural University, Beijing 100193, China;Key Laboratory of Plant-Soil Interactions, Ministry of Education, College of Resources and Environment, China Agricultural University, Beijing 100193, China;Key Laboratory of Plant-Soil Interactions, Ministry of Education, College of Resources and Environment, China Agricultural University, Beijing 100193, China;Key Laboratory of Plant-Soil Interactions, Ministry of Education, College of Resources and Environment, China Agricultural University, Beijing 100193, China
Abstract:
Keywords:soils   image processing   models   bounded mean oscillation   soil porosity   pore size distribution   image filter
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