基于VR法的土体大孔隙三维可视化

(整期优先)网络出版时间:2014-10-20
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基于VR法的土体大孔隙三维可视化

官琦

官琦GUANQi曰王志奇WANGZhi-qi曰任健RENJian

(云南省公路科学技术研究院,昆明650000)

(YunnanHighwayTechnologyResearchInstitute,Kunming650000,China)

摘要:本文利用Volview3.4软件并依据VR法对CT扫描土样进行三维重构,并实现了土体大孔隙的三维可视化。结果表明:运用三维可视化软件Volview3.4对二维CT序列图像进行三维重构,其效果较理想;从图像显示方面来看,CT扫描的层间距对三维重构后的图像的质量有很大的影响,理论上扫描层间距越小其三维重建后显示的效果越好。

Abstract院ThispaperusesthesoftwarenamedVolview3.4whichisusefulforreconstructionandimageanalysisof3DmacroporesspacenetworksofsoilsamplesfromCTdata.TheresultsshowthattheVolview3.4softwareisusefulfor3Dreconstructionfrom2DCTimageseries;TheCTscanninginterlayerdistancehasagreatinfluenceonthedisplayeffectofCTimagesafter3Dreconstruction.Theoretically,thesmallertheCTscanninginterlayerdistanceis,thebetterdisplayeffectof3DreconstructionisfromCTimages.

关键词:土体大孔隙;三维可视化;VR法;Volview3.4Keywords院soilmacropore;3Dvisualization;volumerending;Volview3.4

中图分类号院TP317.4文献标识码院A文章编号院1006-4311(2014)29-0220-04

0引言

随着图像处理技术的快速发展,CT扫描技术作为一种非破坏性的技术对于探究土体的结构(即大孔隙三维网络结构)有着很广阔的发展前景。越来越多的学者将此技术运用土体结构方面的研究中来,土体大孔隙作为土壤中重要的优先流路径对水分、空气以及化学物质的运移有重要的影响[1~3]。进一步研究发现大孔隙的一些相关参数(孔隙率、数量、孔隙长度、孔隙尺寸分布、孔隙的连续性、弯曲率和连通性)对在大孔隙中存在的水流和溶质运移有重要的作用[4~8]。不同种类的大孔隙其三维形态也千差万别,并引起大孔隙功能的差异[9]。土壤的类型和土地利用方式是上述大孔隙特征差异的主要影响因素[10~13]。不同土地利用方式下的大孔隙物理、化学和生物功能不同,然而我们可以通过对大孔隙三维网络系统的进行三维重构、可视化和定量化的技术处理,最终将大孔隙的特征与其功能联系起来。本文针对土体大孔隙三维可视化的方法进行初步的探讨,早期的CT图像三维可视化可以分为面绘制和体绘制两大类,经过几十年的不断发展,无论从绘制方法的计算精度还是运算的速度方面都产生了质的飞越,在医学上逐渐形成以下主流的三维可视化方法:实时多平面重建(MPR)、曲面重建(CPR)、最大密度投影(MIP)、最小密度投影(MIN-IP)、X—线模拟投影、透明化X—线模拟投影、表面重建、容积重建(Volumerending,简称:VR法)、MSCT仿真内窥镜(VE)等。上述各种方法各有利弊,根据所研究区域内组织的性质与特点,选取适当的方法进行CT扫描图像的三维重构,本文运用容积重建法(VR)并结合三维可视化软件Volview3.4来实现土体大孔隙的三维可视化。

1研究区域概况

本次研究试验地点设置在云南省昆明市呈贡县段家营流域马卡山斜坡区,位于段家营西侧,东经102毅52忆04义~102毅52忆20义,北纬24毅51忆34义~24毅51忆55义,试验地距昆明理工大学呈贡校区2.5km(如图1所示)。气候属北亚热带低纬高原季风气候类型,并受滇池小气候调节,冬暖夏凉,四季如春;年平均温度14.7益,1月平均气温7.7益,7月平均气温19.9益,年平均无霜日285天,年平均日照2200h。年平均降雨量789.6mm,干湿季分明,降雨集中在4-10月,其间降雨量占全年的80%,盛行西南风。研究区域基岩为玄武岩,土层厚度在500mm左右,随着土壤剖面发育,在深度达到500mm时,即有大量玄武岩腐岩出露。土壤主要以黄棕壤为主,成土母质为玄武岩风化的残积物和坡积物。表层有较厚的枯枝落叶层(30~80mm)和腐殖层,在100~300mm土层中植被根系极其发育,根系网络错综复杂,并在植被根际周围发现大量的土壤团聚体,与根系共同形成疏松的结构体,在300mm左右的土层中大量出现蚂蚁洞,蚯蚓洞等动物通道。

2研究方法

本次试验选取两个取样地点,如图2所示。采取分层取样,每个样地取两个样品,一共取四个CT扫描土样,每个样品尺寸约为20cm伊20cm伊20cm,取样地点基本情况如表1所示。

取样方法:首先在取样地点划定取样的区域,既不能选定植被稀疏的地点取样,这样缺乏代表性,也不能在植被过于茂密的地点取样,这样给取样过程带来极大的困难,因此划定取样范围至关重要。取样范围为1m伊1m大小的区域,然后根据取样器的尺寸大小划定所取样品的范围,下一步就是将所取样品规定范围之外的土体用全人工的方法除去,最后用取样器将样品取出并且用保鲜袋裹严实,封口。本次试验将CT扫描土样送往昆明法医院CT室,CT扫描设备的型号为:SIEMENSSensationOpen螺旋CT扫描机。A-1和A-2两个样品的扫描层间距为3mm,B-1和B-2两个样品的扫描层间距为1.5mm,其扫描结果以DICOM格式的文件保存下来,带回实验室用Volview3.4软件进行后期的处理。

3结果与分析

本文所选择的Volview3.4图像处理软件是一款自带VR绘制方法的三维可视化工具,只需将二维CT扫描序列图片导入软件中,调节组织透明度和颜色值即可显示所需的土体大空隙三维结构图像。Volview3.4软件的功能强大,在CT扫描图像三维可视化方面应用较为普遍。经Volview3.4软件进行三维重构后各样品土体空隙三维效果图如下。每个样品选取四个面展示土体大空隙的三维形态,根据显示效果,每个样品选取的面不同,S面为顶面、I面为底面、前、后、左、右面分别为A、P、L、R面。图3-1~图3-4为A-1土体大空隙三维重构后的图像。从图像中可以明显看见类似网状的结构,半透明的空心组织即为土体空隙网络。图3-5~图3-8为A-2土体大空隙三维重构后的图像,从图中明显可以看出大空隙的数量明显减少。从A-1和A-2两个样品的三维重构图像的显示效果方面来看,某些区域在显示上存在一定的欠缺,可能是由于图像扫描层间距稍大的原因(3mm)。为了对比三维重构效果,B-1和B-2两个样品的扫描层间距缩小了一倍(1.5mm),图3-9~图3-12为B-1土体大空隙三维重构后的原始图像。从图中明显看出,其三维重构效果优于A-1和A-2两个样品。图3-13~图3-16为B-2土体大孔隙三维重构图像,从图像中可以清楚的观察出样品中土体大空隙的三维形态特征,并且三维重构的效果较好,图像显示质量明显提高。

4结论

借助Volview软件基本可以实现土体大空隙的三维可视化,并且操作流程简洁,工作效率高,图像质量较理想。于影响三维重构图像质量的主要因素有算法的选取和扫描层间距的调整。合适的算法能大大提高三维重构图像的保真性,扫描层间距越小,理论上图像的质量会越高,显示效果越理想。盂通过对图像中各组织的观察发现,透明度较低,类似柱状结构的物质是植被的根系,图像中出现植被根系的原因可能是由于在二维图像二值化的过程中将根系包含在根际土壤间隙的范围内,导致根系与根际土壤间隙同时显示在三维重构图像中,但可以通过Volview软件中组织提取的功能直接显示土体大空隙,因此,根系的存在对土体大空隙的观察影响不大。图像中透明度较高,类似管状的组织即土体大空隙,有可能是土体动物或死亡的根系遗留下来的大空隙通道。图像中存在大量孤立不连续,且透明度高的组织,这些同样是大空隙的一种,有可能是团聚体间隙,也有可能是溶质溶解后遗留下来的空隙。榆从图像中还可以发现,随着土壤深度的增加,大空隙明显有减少的趋势,根系通道或动物通道占主要成分,由于其连通性较好,因此对水分的下渗起着重要作用。虽然有大量孤立的空隙存在,但随着时间的推移,这些空隙在三维空间不断扩展,同样有可能发育成连续性空隙。

参考文献:

[1]BevenK,GermannP.Macroporesandwaterflowinsoils[J].WaterResour,1982,Res.18:1311-1325.

[2]LinHS,BoumaJ,WildingL,etal.Advancesinhydropedology[J].Adv.Agron.,2005,85:1-90.

[3]JarvisNJ.Areviewofnon-equilibriumwaterflowandsolutetransportinsoilmacropore:principles,controllingfactorsandconsequencesforwaterquality[J].SoilSci.2007,58:523-546.

[4]PerretJ,PrasherSO,KantzasA,etal.Atwo-domainapproachusingCATscanningtomodelsolutetransportinsoil[J].Environ.Qual.,2000,29(3):995-1010.

[5]PierrtA,CapowiezY,BelzuncesL,etal.3DreconstructionandquantificationofmacroporesusingX-raycomputedtomographyandimageanalysis[J].Geoderma,2002,106:247-271.

[6]BastardieF,CapowiezY,DreuzyJR.,etal.X-raytomographicandhydrauliccharacterizationofburrowingbythreeearthwormspeciesinrepackedsoilcores[J].Appl.SoilEcol.2003,24:3-16.

[7]PethS,HornR,BeckmannF,etal.Threedimensionalquantificationofintra-aggregatepore-spacefeaturesusingsynchrotron-radiation-basedmicrotomography[J].SoilSci.Soc.Am.J.2008,72:897-907.

[8]LuoLF,LinHS,HalleckP.QuantifyingsoilstructureandpreferentialflowinintactsoilusingX-raycomputedtomography[J].SoilSci.Soc.Am.J.2008,72:1058-1069.

[9]LinHS,McInnesKJ,WildingLP,etal.Effectiveporosityandflowratewithinfiltrationatlowtensionsintoawell-structuredsubsoil[J].Trans.ASAE,1996,39:131-135.

[10]GantzerCJ,AndersonSH.Computedtomographicmeasurementofmacroporosityinchisel-diskandno-tillageseedbeds[J].SoilTillageRes.2002,64(1-2):101-111.

[11]ZhouX,LinHS,WhiteEA.Surfacesoilhydraulicpropertiesinfoursoilseriesunderdifferentlandusesandtheirtemporalchanges[J].Catena,2008,73:180-188.

[12]UdawattaRR,AndersonSH,GantzerCJ,etal.InfluenceofprairierestorationonCT-measuredsoilporecharacteristics[J].Environ.Qual.2008,37:219-228.

[13]MooneySJ,MorrisC.MorphologicalapproachtounderstandingpreferentialflowusingimageanalysiswithdyetracersandX-raycomputedtomography[J].Catena,2008,73:204-211.