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原文传递一种提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法

专利名称：	一种提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法
摘要：	本发明涉及一种提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法，属于生态水文学领域，包括：染色图像采集，染色图像标记，染色图像校正，染色图像裁剪，设置每张图像阈值的上下限；对图像进行阈值分割，将每张图像分割为染色区和非染色区得到二值化图像，将二值化图像的整个区域进行矩形等分网格划分，形成Shp文件，统计图像每个矩形网格中黑白属性值的个数，计算优先水流运动特征参数，将计算得到的优先水流运动特征参数值添加到相应含坐标的染色黑白图像中，按照时间顺序重新组合，以视频形式显示优先水流的运动全过程。本方法简便，可操作性强，可以重建荒漠植被根系优先水流运动过程和特征参数的变化过程。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	甘肃;62
申请人：	中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
发明人：	张勇勇;赵春;赵文智;贾昂元
专利状态：	有效
申请日期：	2019-05-06T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-16T00:00:00+0800
申请号：	CN201910371909.0
公开号：	CN110132964A
代理机构：	北京君泊知识产权代理有限公司
代理人：	王程远
分类号：	G01N21/84(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	730099 甘肃省兰州市东岗西路260号
主权项：	1.一种提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，染色图像采集：在荒漠灌丛根区进行染色示踪试验，试验结束后，开挖土壤剖面获取连续性的染色图像数据；步骤2：染色图像标记：将在不同时间点获取的连续性染色图像进行时间标记；步骤3：图像校正：对获得的扭曲染色图像进行几何校正；步骤4：图像裁剪：裁剪染色图像的中心研究区域；步骤5：阈值设置：通过图像全局目视解译，设定每张图像阈值的上下限；步骤6：图像二值化：对图像进行阈值分割，将每张图像分割为染色区和非染色区得到二值化图像；步骤7：图像网格化：将二值化图像的整个区域进行矩形等分网格划分，形成Shp文件；步骤8：图像属性统计：统计图像每个矩形网格中黑白属性值的个数；步骤9：计算优先水流运动特征参数，得到土壤剖面染色百分比、基质流入渗深度、优先流比例、长度指数和优先流运移值；步骤10：组合重建植被根系优先水流的运动过程：将步骤9计算得到的优先水流运动特征参数值添加到相应含坐标的染色黑白图像中，按照时间顺序重新组合，以视频形式显示优先水流的运动全过程。 2.根据权利要求1所述的提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法，其特征在于，步骤1中染色示踪试验结束后，垂向开挖土壤剖面，每隔12h，剖面间隔20cm，逐次挖取并铲平垂直土壤染色剖面，使用相机拍照记录此刻水流染色图像，依次进行拍照，直到48h。 3.根据权利要求2所述的提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法，其特征在于，步骤2中不同时间点分别为0h、12h、24h、36h和48h。 4.根据权利要求1所述的提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法，其特征在于，步骤6中，是在ImageJ1.50e软件中设定每张图像的阈值上下限，将图像分割为染色区和非染色区，其中染色区域是黑色的，而未染色区域是白色的，将HSV染色图像的饱和通道转换成二进制黑白GIF图像。 5.根据权利要求4所述的提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法，其特征在于，步骤8中，黑白GIF图像属性为：0代表白色，1代表黑色，统计图像中每个矩形多边形属性为0,1的个数。 6.根据权利要求1所述的提取荒漠植被根系优先水流运动过程的方法，其特征在于，步骤9中所述优先水流运动特征中：参数基质流入渗深度为染色剖面百分比曲线为80％时所对应的土壤深度值；优先流运移值为最大优先入渗深度与单位面积染色溶液体积的比值；优先流比例(PF％)计算公式如下：其中Udepth是基质流入渗深度(cm)；W是染色宽度(cm)；Sdye是染色面积(cm2)；优先流长度指数(PFLI)计算公式如下：其中DC是研究区域的染色百分比；染色区域划分成i＝1……n个。
所属类别：	发明专利