ВВЕДЕНИЕ 3
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 5
ГЛАВА 1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 8
1.1 Изучение цвета, как характеристики почвенного профиля 8
1.2 Исследования форм горизонтов и их границ в пространстве 16
1.3 3d моделирование 20
ГЛАВА 2 ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 23
2.1 Характеристика района работ 23
2.2 Схема полевого эксперимента 23
2.3 Получение цвета и почвенные характеристики 25
2.4 Обработка данных 28
ГЛАВА 3 РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ 34
3.1 Цветовые характеристики влажных почвенных образцов,
использованные в качестве внутреннего стандарта 34
3.2 Построение уравнений линейной регрессии на образцах шкалы
внутреннего стандарта для получения колориметрически точных изображений почвенных слоев 37
3.3 Создание скорректированных изображений почвенных слоев ... 38
3.4 Анализ распределения светлоты (L*) 41
3.5 Анализ распределения красноты и желтизны (a*, b*) 42
3.6 Анализ распределения горизонтов 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 47
Выводы 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 49
ПРИЛОЖЕНИЕ
Почва как природное тело является трёхмерным (объёмным) объектом, поэтому закономерно ее изучение с помощью таких методов, которые дают информацию о распределении почвенных слоёв (горизонтов) в пространстве, что относится к области фундаментальных задач почвоведения. До настоящего времени почвенный покров в основном отображается в виде двумерного картографического объекта (в координатах X, Y). Третье измерение (Z, глубина) в карты таксонов включено семантически - в название таксона, по которому можно восстановить профиль - порядок следования слоёв (горизонтов) по вертикали. Мощность слоя указывается только для точки заложения разреза (точки опробования). В конце XX века Корнблюм Э.А. отмечал, что такой подход не всегда отображает распределение границ горизонтов в пространстве и организацию внутригоризонтной почвенной массы, а также не освещает в полной мере процессы взаимодействия между горизонтами, которые являются необходимыми для решения ряда задач сельскохозяйственной и мелиоративной практик (Корнблюм, 1975).
Современные 3 d-технологии могут дать представление о строении таких сложных объектов, как почвы с горизонтами сложной структуры (мозаичными горизонтами). При этом для создания 3d оптической карты почвы необходимым условием является получение колориметрически точных изображений, для чего в курсовой работе 2019 года был разработан метод внутреннего стандарта.
Цель работы: применение метода внутреннего стандарта в полевых условиях, создание протокола отбора проб с высокой изменчивостью цвета и построение 3d модели освоенной языковатой дерново-подзолистой почвы, имеющей существенные различия в спектральной отражательной способности гумусового, подзолистого и иллювиального горизонтов.
Задачи:
1. Получить серию фотоизображений горизонтов почвенного профиля в полевых условиях.
2. Отобрать образцы в качестве внутреннего стандарта и провести их спектрофотометрирование.
3. Обработать изображения в программе SoColEx с применением метода внутреннего стандарта.
4. Получить серию колориметрически точных изображений срезов в программе SAGA с преобразованием цвета из системы RGB в систему CIE L*a*b*.
5. Провести 3d интерполяцию полученного массива данных в программе Voxler и произвести переход от цветовых характеристик к индексам горизонтов по сочетанию координат, дифференцирующих горизонты.
6. Построить 3d модель распределения горизонтов и провести сравнение 3d и 2d строения почвенного профиля.
По результатам работы сделаны выводы:
1. Разработан протокол получения колориметрически точных изображений влажных почв в полевых условиях, на основании которого сделано 132 фотоснимка.
2. Создана автоматизированная программа обработки фотоснимков и получения скорректированных значений изображения в формате RGB в MS Access.
3. Создан пакетный файл обработки изображений в программе SAGA GIS для получения трёхмерного массива данных по цвету почв в системе CIELAB.
4. В программе Voxler 4 впервые построена 3d оптическая карта цветовых показателей почвы размером 45 cm (X) х 30 cm(Y) х 25 cm (Z) и разрешением 0,5 cm (X) х 0,5 cm(Y) х 2,5 cm с общим объёмом данных (вокселей) 271 534.
5. На основании анализа пространственного распределения цветовых показателей и применения алгоритма пороговых значений проведено выделение горизонтов A1A2, A2, A2B.
6. Показано, что запасы углерода, вычисленные для одного и того же объёма методами 3d моделирования существенно (на 25 %) меньше, чем запасы, рассчитанные по 2d модели.
