耕層構造的土壤結構質量-徑級數字圖像分析

丁啟朔，董盛盛，李毅念，邱　威，薛金林，何瑞銀（南京農業大學工學院， 南京210031）

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耕層構造的土壤結構質量-徑級數字圖像分析

丁啟朔，董盛盛，李毅念，邱威，薛金林，何瑞銀
（南京農業大學工學院， 南京210031）

摘要：為了探討以土壤結構體為單元的耕層構造定量方法，該文利用犁耕生成的土壤結構體2D圖像計算其質量-徑級分布。分別以30°、45°、60°及90°拍攝獲取土壤結構體的數字圖像，計算土壤結構體各徑級區間的幾何指標，擬合質量-徑級分布模型。結果表明土壤結構體的棱角性和形狀指數隨徑級增大而增加，但矩形度隨之減小；以60°拍攝所得的土壤結構體質量-投影面積關系的擬合精度最高，各粒徑區間R2均不低于0.89；數字圖像篩分與手工測量所得的土壤結構體質量-徑級分布無顯著差異（P＞0.05），表明數字圖像篩分是從2D投影面信息獲取土壤結構體質量-徑級分布的準確方法；相對于Weibull和Rosin-Rammler模型，用Gaudin-Schuhmann模型擬合獲得的土壤結構體質量-徑級分布效果較優，用該模型擬合數字圖像篩分所得的土壤結構體質量-徑級分布，R2為0.98；相對于干篩法，數字圖像篩分方法的劃分的徑級區間更精細，所得的模型擬合精度更高。

關鍵詞：土壤；模型；圖像處理；耕層構造；土壤結構體；數字圖像；質量-徑級分布

丁啟朔，董盛盛，李毅念，邱威，薛金林，何瑞銀. 耕層構造的土壤結構質量-徑級數字圖像分析[J]. 農業工程學報，2016，32（2）：134－140.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.020http://www.tcsae.org

Ding Qishuo， Dong Chengsheng， Li Yinian， Qiu Wei， Xue Jinlin， He Ruiyin. Digital image processing of mass-size distribution of soil structures in plough layer[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering （Transactions of the CSAE）， 2016，32（2）: 134－140. （in Chinese with English abstract）doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.020http://www.tcsae.org

0　引　言

合理的耕層構造是土地高產出的重要保障，能夠通過調控土壤的水、肥、氣、熱等環境要素促進農作物生長發育[1-6]。已有針對耕層構造的研究多集中在其肥效、土壤水以及耕層構造模式對作物產量的影響等方面[6-13]。耕層構造的“虛、實”等狀態多進行定性的描述，如全實耕層、虛實并存等[1，5-6]，耕層構造的定量方法多用土壤的硬度、容重、導水率、持水率等指標[7，13-18]。然而對于多數黏性土壤的耕作而言，耕層構造多以土壤結構體的形式存在。以土壤結構體為基本結構單元的耕層構造屬性未能得到準確的界定和定量的描述，耕層的土壤結構體單元及由結構單元磊結的耕層構造定量方法缺乏。

土壤結構體的感官評價是土壤物理學的常規分析方法[19]。相關學者提供了土壤結構體的外觀評價指標與方法[20-22]，但是目前感官評價法仍存在主觀性大、統一性差等狀況。相對于土壤結構體的感官評價存在的主觀因素而言，用于土壤團聚體及土壤孔隙的定量方法較多，包括土壤切片、計算機斷層掃描（computer tomography，CT）和核磁共振波譜法（nuclear magnetic resonance spectroscopy， NMR）[23-25]。然而這些用于土壤結構分析的定量方法主要涉及土壤的微形態特征分析[26]，并不適用于耕層構造的土壤結構體定量分析。

現有的耕層構造土壤結構體定量方法及相關國家標準使用篩分操作[27-28]，所得到的數據是土壤結構體的徑級-質量分布信息。然而用于原位快速測試的數字圖像分析方法通常提供土壤結構體的2D平面信息[29]，因此需要探討使用2D信息獲取土壤結構體質量信息的方法。本文在高雅等[29]工作的基礎上，研究從土壤結構體2D數字圖像轉換為土壤結構體質量信息方法，與此同時，推斷耕后土壤結構體的徑級分布，并結合土壤結構體的外觀幾何指標描述水稻土犁耕處理后耕層構造及土壤結構體的狀態信息。

1　材料與方法

1.1土壤樣本的獲取方法

田間試驗于2014年11月19日水稻收獲后進行，試驗地點位于南京市浦口區江浦農場（118°59′E，31°98′N），土壤類型是黏性水稻土，該區常年稻麥輪作。土壤pH值7.6，土壤砂粒、壤粒、黏粒、有機物質量分數分別為21.3%、39.84%、38.85%和3.18%，液限47.33%，塑限26.67%。

使用田間原位綜合耕作試驗臺[30]掛接鏵式犁進行測試，單鏵犁工作幅寬21 cm，控制耕深為15 cm，牽引速度為0.2 m/s，耕作測試的有效行程3 m，試驗過程中測取0～15 cm土層的含水率、容重分別為30.79%、1.61 mg/m3，試驗隨機重復3次。原位自然風干2天后緩慢地取出耕作范圍內大徑級土垡并放置在海綿墊上，同時集取耕作范圍內的較小的土壤結構體。所得土壤結構體粒徑分主要布于4～180 mm范圍內，其中小于4 mm粒徑的土壤結構體質量占總質量6.6%，3次試驗土壤結構體粒徑在128～180 mm數量較少，分別為6個、7個、7個。

1.2 土壤結構體的圖像采集與篩分

土壤結構體的數字圖像采集、標定及預處理參照高雅等[29]的方法，圖像采集設備如圖1所示。將土壤結構體隨機平鋪于尺度為80 cm×80 cm的淺色背景板上，三腳支架上安裝的數碼相機型號為Cannon A 3300，拍攝時光圈焦距調至F3.2。俯視角拍攝時，相機與土壤結構體垂直距離為1 m，與背景板中心水平距離為80 cm（圖1）；90°拍攝時，相機位于背景板中點正上方，與土壤結構體垂直距離為1 m。所有拍攝的圖片以JPEG格式保存。

數字圖像采集完成后，對3次試驗樣本分別進行手工測量，采用2倍頻徑級劃分區間，為了較少地破壞土壤結構體，手工測量使用不同徑級機加工的圓環逐個測量土壤結構體，記錄其質量與相應徑級。手工測量與干篩法采用2倍頻徑級劃分區間，徑級區間為＞4～16 mm、＞16～32 mm、＞32～64 mm、＞64～128mm、＞128 mm，在試驗取樣中發現＞128 mm土壤結構體數量占樣本總量的6‰，將＞64～128mm、＞128 mm土壤結構體劃分至＞64 mm徑級區間。

圖1　圖像采集裝置Fig.1　Image acquisition device

1.3土壤結構體的數字圖像篩分及徑級分布

數字圖像分析方法已應用于土壤結構數量-徑級分布[29]，但從2D圖像計算土壤結構體的質量信息尚沒有系統研究，而且拍攝2D圖像的角度不同轉換得到的質量信息也不相同，因此在預備試驗中分別按照俯視角0°、15°、30°、45°、60°、75°及90°對土壤結構體進行拍攝，計算單個土壤結構體質量與該土壤結構體圖像面積的對應關系。考慮到田間耕作的在線檢測過程較難使用小角度拍攝（0°及15°），而且預備試驗也發現75°拍攝得到的結果與90°拍攝非常相近，因此，本文研究時僅使用30°、45°、60°及90°的拍攝結果進行對比。

本文使用MATLAB中NLIN（非線性）程序擬合得到土壤結構體質量-徑級分布統計模型[31-32]，并將干篩法得到的土壤結構體質量-徑級及數量-徑級分布信息與數字圖像分析的結果進行統計學分析。鑒于土壤結構體質量-徑級分布狀態的描述多用模型表達，因此本文選擇3種模型（Weibull模型[33]、Rosin-Rammler模型[34]、Gaudin-Schuhmann模型[34]）描述犁耕后水稻土耕層構造的土壤結構體質量—徑級分布，3種模型的方程列于表1。

表1　土壤結構體質量—徑級分布模型及參數Table 1　Soil structure mass-size distribution models with parameters

2　結果與分析

2.1土壤結構體外觀幾何指標

數字圖像分析能夠按照任意的徑級區間對土壤結構體進行圖像篩分[29]，按8 mm等間距徑級劃分得到土壤結構體的棱角性、矩形度、形狀指數隨徑級變化規律如圖2所示，隨徑級的增大，棱角性呈線性遞增趨勢，矩形度隨徑級增加有下降的趨勢。犁耕處理的耕層構造土壤結構體在不同的徑級范圍具有不同的外觀幾何特性，在一定程度上，數字圖像分析作為一個精細的定量方法能夠為耕層構造的土壤結構體單元提供幾何外觀的模型信息。

圖2　土壤結構體幾何指標Fig.2　Box plots of soil structure geometry indicator

2.2土壤結構體2D投影面積與質量的對應關系

將俯視角30°、45°、60°以及90°的拍攝結果進行處理，所得土壤結構體的2D投影面積與對應的土壤結構體質量進行擬合，發現在不同徑級區間以及用不同拍攝角所得的土壤結構體投影面積與質量的相關性各不相同。在＞4～16 mm徑級區間徑級區間R2表現為，R2（30°）＜R2（90°）＜R2（45°）＜R2（60°），60°擬合效果最好，其R2為0.89。R2在＞16～32 mm以及＞32～64 mm表現一致，為R2（90°）＜R2（30°）＜R2（45°）＜R2（60°），60°擬合效果較好，R2分別為0.91 與0.94，在90°拍攝擬合效果很差，可能是由于在該區間的土壤結構體形狀極其不規則導致的，需要在今后的研究中進一步試驗探討；在＞64 mm徑級區間R2表現為，R2（90°）＜R2（60°）＜R2（45°）＜R2（60°），60°擬合效果較好， R2為0.95。相對于試驗其余拍攝角度，60°拍攝時，土壤結構體質量與投影面積擬合精度最優。與此同時，隨著土壤結構體徑級增大，R2逐漸增大。因此為了較為準確描述土壤結構體質量-徑級分布，本文選擇在俯視角為60°拍攝時的土壤結構體投影面積與質量的函數關系。

不同徑級區間土壤結構體投影面積（s）與質量（m）對應的關系如圖3所示，＞4～16 mm徑級區間：m＝0.8562s?0.199；＞16～32 mm徑級區間：m＝1.7446s?3.4554；＞32～64 mm徑級區間：m＝3.5626s?20.425；＞64 mm徑級區間：m＝7.5087s? 279.12。然而結果也進一步表明構成犁耕耕層構造的土壤結構體在不同徑級范圍的質量分布特征并不完全相同。

圖3　60°拍攝各徑級區間的土壤結構體質量-投影面關系Fig.3　Mass-projection area relation of soil structures in each size range for 60° projection

2.3土壤結構體徑級分布

2.3.1土壤結構體質量-徑級分布模型

構成犁耕耕層構造的土壤結構體徑級分布模型分別使用Weibull模型、Rosin-Rammler模型和Gaudin-Schuhmann模型進行擬合。為了確定土壤結構體質量-徑級分布模型的適用性，分別使用3種評價指標：相關系數（correlation coefficient， R2）、均方根誤差（root-meansquare error， RMSE）以及Akaike信息準則（akaike information criterion， AIC）評價模型的擬合精度[35]。其中R2值越大表示擬合效果越好，RMSE和AIC越小擬合效果越好。通過對3種模型擬合精度分析表明（表2），對于R2，Gaudin-Schuhmann模型＞Weibull模型＞ Rosin-Rammler模型，Gaudin-Schuhmann模型與Rosin-Rammler模型差異顯著（P＜0.05），與Weibull模型差異不顯著（P＞0.05），Gaudin-Schuhmann模型R2為0.93；RMSE和AIC表現一致，均為Gaudin-Schuhmann模型＜Weibull模型＜Rosin-Rammler模型，Gaudin-Schuhmann模型與Weibull模型、Rosin-Rammler模型差異顯著（P＜0.05）。綜合比較得出Gaudin-Schuhmann模型的擬合效果最好，Weibull模型次之，Rosin-Rammler 模型擬合效果最差。因此用Gaudin-Schuhmann模型表達水稻土耕層構造的土壤結構體質量-徑級分布效果最優。

表2　不同模型的相關系數、均方根誤差和信息準則Table 2　Correlation coefficient， Root-mean-square error and Akaike information criterion of different models

2.3.2土壤結構體的數字圖像篩分

將手工測量所得土壤結構體的質量-徑級及數量徑級分布信息與數字圖像篩分的結果進行統計分析（表3）。在＜8 mm徑級區間內2種方法所得的土壤結構體質量-徑級分布（累積質量分數）差異顯著（P＜0.05），而在＜16 mm、＜32 mm、＜64 mm、＜128 mm 以及＜256 mm徑級區間，手工測量與數字圖像篩分的結果差異不顯著（P＞0.05）。表明8 mm以下的土壤結構體粒徑較小，圖像分析的誤差相對較大，而8 mm以上土壤結構體的圖像分析結果較為準確。土壤結構體的質量-徑級分布的手工測量與數字圖像結果差異不顯著（P＞0.05），說明用數字圖像分析方法得到土壤結構體的2D平面信息能夠準確描述土壤結構體3D（質量）信息。

表3　2種方法的土壤結構體—徑級分布Table 3　Cumulative percentage soil structure distribution of two methods

使用3種土壤結構體質量-徑級分布模型中最優的Gaudin-Schuhmann模型擬合（表2），干篩法以2倍頻獲得的土壤結構體質量-徑級分布模型為F（ d＜ D）＝（ d/252.102）0.77，R2為0.93（圖4a）；數字圖像篩分以4 mm等間距徑級分布獲得的土壤結構體的質量-徑級分布模型為F（ d＜ D）＝（ d /171）1.096，R2為0.98（圖4b）。對于土壤結構體的數量徑級分布而言，干篩法所得模型為w1＝116.95ln（d）＋653.87，R2為0.74（圖4c）；數字圖像篩分得到的模型為w2＝136.93ln（d）＋582.8，R2為0.83（圖4d）。相對于干篩法，數字圖像篩分能夠便捷、精細的劃分區間，所得質量-徑級分布模型與數量徑級分布模型精度更高。

使用模型描述土壤結構體的質量-徑級分布的優點是土壤結構體的形狀參數能夠量化。干篩法和數字圖像篩分所得的模型的形狀參數λ分別為252.102和171，造成這一差異的原因是手工篩分所用的篩孔徑級為2倍頻徑級，間距較大，徑級的上限為256 mm。與此不同，數字圖像篩分按照取樣所得的實際土壤結構體粒徑最大值確定（最大粒徑值為180 mm），因此可見模型的參數λ與土壤結構體的徑級上限相關，Diaz-Zorita[34]等的研究中也得到同樣的結論。土壤結構的質量-徑級分布模型將耕后土壤結構參量化，從而有助于建立更高階的土壤耕作力學模型[28]。試驗發現＞32 mm土壤結構體的質量份額超過樣本總質量的60%（圖4c，d），表明水稻土條件下犁耕的耕層構造質量較差，碎土效果不良。Arvidsson[36]研究發現，在黏性土壤條件下犁耕的耕層構造質量較差，土壤結構體（＞32 mm）質量分數為47%。

圖4　土壤結構體徑級分布Fig.4　Soil structure size distribution

3　討　論

耕層構造是耕層土壤的三相搭配及壘結[37]，土壤結構體（土垡、土塊）由機械耕作生成，是構成耕層構造的基本結構單元。對耕層構造的土壤結構的研究主要采用土壤團聚體的組成以及穩定性等指標[38]。多數研究認為土壤結構的基本單元是土壤團聚體[26，39-40]，因此土壤團聚體的形成和變化過程、團聚體穩定性以及影響因素等是土壤結構研究的主要內容，其中干篩法、濕篩法是土壤學中定量描述土壤團聚體的常用方法[26，41-42]。在試驗預處理中，人們通常將大土塊按自然裂痕手工剝離為1 cm3左右的土壤結構體并進一步篩分[11，41，43]，但是這樣獲得的團聚體顯然不是機械耕作創建的（塊狀）土壤結構體。丁啟朔[37]對機械耕作生成的土壤結構體徑級進行了界定，耕層構造的徑級范疇在cm-dm水平[37，44]，高出土壤結構一個徑級量級以上，可見現有的針對耕層構造的土壤結構體定量方法存在欠缺，限制了人們對耕層構造的定量描述。

機械耕作的耕層構造多為土壤結構體的磊結體，高雅[29]等的研究中，提出了棱角性、矩形度、形狀指數3個幾何指標，但是沒有在特定的土壤耕作條件下推廣應用，本文將3個指標應用于水稻土犁耕的土壤結構體，反映了田間水稻土的真實的幾何特征。周虎[24]認為：土壤結構的定量研究一直受到方法和理論的困擾，常規的描述土壤結構體的指標是篩分指標，體現的是‘質量-徑級’信息。孔令德[45]研究表明旋耕后的塊狀土壤結構體徑級分布符合分形特征。Fernlund[46]提出3D圖像分析方法的必要性，通過獲取兩個互相垂直投影面的圖像分析土壤結構體徑級徑級分布，但該方法繁瑣且難于消除水平拍攝的誤差。高雅等[29]的研究中，體現了“數量-徑級”信息，沒有對“質量-徑級”信息深入研究。本文使用數字圖像分析技術，通過不同角度拍攝的土壤結構體的2D圖像信息獲取土壤結構體質量-徑級分布，對比手工測量與數字圖像篩分所得土壤結構體質量-徑級分布，表明數字圖像分析方法能夠較為準確得描述土壤結構體質量-徑級分布。

耕作機械的國家和行業標準[27-28]以及人們在研發新型耕作機械過程中對碎土質量的測定和評價都使用碎土率[47-48]指標，然而碎土率指標既不能反映土塊的徑級分布也無法定量土塊的幾何外觀特征，從而導致人們在描述耕層構造時缺少相應的定量手段。土壤結構數字圖像分析是準確評價耕作機具的作業性能的保障，進一步的系統開發可以實現田間無損在線檢測，如耕層構造的實時原位在線檢測[49]，不過該技術的系統集成尚需進一步完善。

4　結　論

1）犁耕處理的耕層構造土壤結構體在不同的徑級范圍具有不同的外觀幾何特性，土壤結構體的棱角性和形狀指數隨徑級增大有增大的趨勢，而矩形度隨徑級有減小的趨勢。

2）犁耕耕層構造的土壤結構體在不同徑級范圍的質量分布特征并不完全相同。60°拍攝獲得的土壤結構體質量-投影面積的擬合精度較之其他拍攝角度更高；通過比較數字圖像篩分與手工測量得到的土壤結構體的質量-徑級分布，在＜8 mm徑級區間內2種方法所得的土壤結構體質量-徑級分布差異顯著（P＜0.05），而在＜16 mm、＜32 mm、＜64 mm、＜128 mm以及＜256 mm徑級區間，手工測量與數字圖像篩分的結果差異不顯著（P＞0.05）。

3）相對于Weibull和Rosin-Rammler模型，用Gaudin-Schuhmann模型擬合獲得水稻土條件下犁耕的土壤結構體質量-徑級分布精度更高，用該模型擬合數字圖像篩分所得的土壤結構體質量-徑級分布，R2為0.98。

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Digital image processing of mass-size distribution of soil structures in plough layer

Ding Qishuo, Dong Chengsheng, Li Yinian, Qiu Wei, Xue Jinlin, He Ruiyin
（College of Engineering, Nɑnjing Agriculturɑl University， Nɑnjing 210031， Chinɑ）

Abstract:In many instances the basic structural units of plough layer are soil aggregates which are resulted from tillage operation and packed into layers to form the seedbed. Quantification of plough layer is limited to a few basic soil parameters，including cone index， bulk density and porosity. Soil aggregates are assessed with dry sieving. These parameters do not provide the detailed structural information of plough layer. Precision management of plough layer requires that soil structures be quantified with more parameters that are geometrically quantifiable. Quantitative method for tilled-layer soil structures was adopted; the digital images of soil structures were taken， the aggregate mass was calculated and the mass-size distributions of soil structures sampled from a plowed paddy field were studied. The tilt angle of camera was set to 30°， 45°， 60° and 90°，respectively， when taking the photos of soil structures. Soil structures were also measured manually with dry-sieving method for comparison. During the manual measurement of soil aggregates， a caliper was used and both the long and the short axes of the aggregates were measured. The dry-sieving used the nested sieves with the openings of 4， 8， 16， 32， 64 and 128 mm，respectively. Geometrical parameters of soil structures in each size range were calculated with an image-processing program developed in MatLab， including angularity， shape index and rectangle degree. Collected data for the mass-size distribution of the soil aggregates after plowing were also fitted respectively with 3 models， i.e. Weibull model， Rosin-Rammler model and Gaudin-Schuhmann model. It showed that， along with the increase of size range， both angularity and shape index increased，but rectangle degree decreased， meaning that different effects of mechanical operation were induced by different size ranges of soil structures， even though under the same plowing treatment. Detailed analysis on each size range and each tilting angle showed that photos taken with 60otilting angle yielded the best fitting results compared with other tilting angles. The 60otilting angle was the most suitable for camera when used for on-line soil structure monitoring. No significant difference （P＞0.05） was observed between digital image processing and manual measurement， proving that the digital image processing was an accurate method to acquire mass-size distributions of soil structure. Compared with Weibull and Rosin-Bammler distribution， Gaudin-Schumann model provided the best fitting between aggregate mass and size， with the R2of 0.98. Digital image processing discriminated soil structures in finer scales and provided a higher precision curve fitting for soil structures compared with dry-sieving method. The variation of the acquired results from dry-sieving was significant due to the large size ranges between adjacent sieve sizes. Unlike the limited methods for tilled-layer soil structure quantification， such as dry sieving， image-processing was capable of not only quantifying the geometrical parameters of soil structures， but also distinguishing and separating soil structures in finer scales， such as 5 mm size range or any other arbitrary scales. This fine scale distinction was helpful in providing more precise modeling on soil structures. The results prove that the image-processing is a powerful tool to calculate geometric parameters of soil structures and discriminate soil structural features in detail.

Keywords:soils; models; image processing; soil tilth; soil structure; digital image processing; mass-size distribution

作者簡介：丁啟朔，男，漢族，江蘇邳州人，教授，博導。南京南京農業大學工學院，210031。Email：qsding@njau.edu.cn

基金項目：國家自然科學基金資助項目（41371238）；江蘇優勢學科建設資助項目（PAPD）

收稿日期：2015-09-30

修訂日期：2015-12-10

中圖分類號：S152.4

文獻標志碼：A

文章編號：1002-6819（2016）-02-0134-07

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.020