【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土壤层次测量，特别是涉及一种识别厚层黑土厚度的方法、装置、介质及产品。
技术介绍
1、黑土是一种非常肥沃的土壤类型，由于其腐殖质含量高，质地柔软，非常适合农业耕作。黑土层是黑土的关键诊断层，黑土厚度是研究土壤侵蚀的关键信息，对于土壤有机碳储量估算、黑土形成、作物生产力、农田保护与利用等领域有着重要作用。以准确评估黑土侵蚀为例，由于极端气候条件造成的风蚀、水蚀，以及大规模耕作造成的大量水土流失，黑土肥力开始下降，黑土厚度开始变薄，目前东北黑土区平均侵蚀速率已达2.22mm/a，因此，准确测定黑土的厚度是十分必要的。
2、目前黑土厚度主要的识别方法包括多指标综合判断方法和专家现场识别方法。在全球范围内，不同的国家或机构对于黑土和黑土层判定有着不尽相同的定义，这些方法通常都是通过多指标综合判断识别黑土层，多指标综合判断需要实验室测量多项指标，以下是世界范围内用于识别黑土厚度的主要方法：(1)世界土壤资源参比基础(wrb,worldreference base for soil resources)设定的诊断标准包括土壤团聚体结构、有机碳、蒙塞尔颜色、碱性饱和度，其中有机碳阈值定义为大于0.6％；(2)美国农业部(usda naturalresources conservation service)选定的特征包括结构、岩石结构、n值、颜色、碱性饱和度、soc、土壤温度，其中soc定义的值大于0.6％。(3)联合国粮农组织国际黑土联盟(international network of black soils)于2
3、通过上述分析可知，目前缺乏高精度、高效获取黑土厚度的手段，尤其是存在过渡层的厚层黑土，专家判定方法存在极大的不确定性。高精度、高效地获取黑土厚度至关重要，在野外工作当中，结合实验室测定的土壤有机碳和钻芯照片，是判定黑土厚度的核心思路。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种识别厚层黑土厚度的方法、装置、介质及产品，能够提高黑土厚度识别精度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种识别厚层黑土厚度的方法，所述方法包括：
4、获取待测黑土地块的土壤钻芯的图像数据；
5、获取多个土壤样品的有机碳测定结果；各所述土壤样品为预设深度的土壤钻芯；
6、将所述图像数据进行预处理，得到深度方向上的土壤亮度曲线；
7、对各所述土壤样品的有机碳测定结果进行拟合，得到拟合函数；
8、以所述土壤样品的预设黑土厚度范围为约束条件，以所有所述土壤样品的有机碳误差值最小为目标函数，计算所述待测黑土地块的黑土厚度；其中，所述土壤样品的有机碳误差值为所述土壤样品的有机碳测定结果和对应的拟合函数的拟合值之间的差值。
9、可选地，每10厘米深度的所述土壤钻芯为一个土壤样本。
10、可选地，应用重铬酸钾容量法测定多个土壤样品的有机碳。
11、可选地，将所述图像数据进行预处理，得到深度方向上的土壤亮度曲线，具体包括：
12、将所述图像数据转换为亮度图像；
13、对所述亮度图像在水平方向上进行savitzky-golay滤波，得到滤波后图像；
14、对所述滤波后图像在水平方向上进行求均值，得到均值后深度方向上的土壤亮度曲线；
15、对所述均值后深度方向上的土壤亮度曲线进行savitzky-golay滤波，得到深度方向上滤波后的土壤亮度曲线，并将所述深度方向上滤波后的土壤亮度曲线作为深度方向上的土壤亮度曲线。
16、可选地，所述拟合函数为：
17、
18、其中，soc(x)是拟合的土壤有机碳值，x是土壤样品的深度，soc0是表层土壤的土壤有机碳值，socinf代表在黑土厚度以下残留的土壤有机碳值，即黑土厚度判定的阈值，α是拟合参数，bsd是黑土厚度。
19、可选地，所述约束条件为：
20、lb≤bsd≤ub；
21、0≤α≤1000；
22、1≤soc0≤8；
23、其中，bsd是黑土厚度，lb为黑土厚度预先估计的最小深度，ub为黑土厚度预先估计的最大深度；α是拟合参数；soc0是表层土壤的土壤有机碳值。
24、可选地，所述目标函数为：
25、f(x)＝min∑(ym-yp)2；
26、其中，f(x)为损失函数，ym为土壤有机碳的实测值，yp为土壤有机碳的拟合值。
27、一种计算机装置，包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述任一项所述的识别厚层黑土厚度的方法。
28、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的识别厚层黑土厚度的方法。
29、一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的识别厚层黑土厚度的方法。
30、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
31、本专利技术提供的一种识别厚层黑土厚度的方法、装置、介质及产品，通过将土壤有机碳的拟合函数结果与钻芯照片、土壤亮度曲线相结合，大大提升了黑土厚度的精度和确定效率。此外，本专利技术未使用土壤有机碳固定阈值确定黑土厚度，采用可变阈值提升黑土厚度测定过程中的合理性和科学性，也避免了固定阈值带来的黑土厚度和阈值不匹配的问题。
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1.一种识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，每10厘米深度的所述土壤钻芯为一个土壤样本。
3.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，应用重铬酸钾容量法测定多个土壤样品的有机碳。
4.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，将所述图像数据进行预处理，得到深度方向上的土壤亮度曲线，具体包括：
5.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，所述拟合函数为：
6.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，所述约束条件为：
7.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，所述目标函数为：
8.一种计算机装置，包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述识别厚层黑土厚度的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述识别厚层黑土厚度的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，每10厘米深度的所述土壤钻芯为一个土壤样本。
3.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，应用重铬酸钾容量法测定多个土壤样品的有机碳。
4.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，将所述图像数据进行预处理，得到深度方向上的土壤亮度曲线，具体包括：
5.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，所述拟合函数为：
6.根据权利要求1所述的识别厚层黑土厚度的方法，其特征在于，所述约...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘喜才，乔磊，张佳宝，徐杰男，
申请(专利权)人：中国科学院南京土壤研究所，
类型：发明
国别省市：
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