[发明专利]一种用于土壤检测的数据处理方法及装置

说明书

一种用于土壤检测的数据处理方法及装置，通过在若干个时间采集段内拍摄的沉降筒中的系列土壤检测图像数据文件，按照时间采集点进行排序，按照沉降筒来源进行分组，使源于同一个沉降筒的图像数据文件形成一个子文件组，不同时间采集段的子文件组形成一个总文件组，根据数据类型进行数值范围限定，对子文件组进行数据提取转化为数值，使同一个沉降筒的数值形成一个数组，对数组进行数据运算，得出过程数值，获得各粒级土壤颗粒含量，采用土壤质地三角图的自动化制作方法划分土壤质地名称，将土壤质地名称输出，获得土壤检测的数据处理结果，本发明技术方案可得到土壤检测所需数据，具有更高一致性和可重复性，提高土壤检测数据处理结果的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及土壤检测技术领域，具体涉及一种用于土壤检测的数据处理方法及装置。

背景技术

土壤机械组成(土壤颗粒组成)是土壤中矿物质颗粒各级的百分比率，它反映了土壤矿物质颗粒的大小和数量状况，影响着土壤对水、气、养分的含量、保持、供应与热状况、耕作性能、发苗性、宜种性等生产性能，且对土壤基本性质和形成环境的评价有着重要的现实意义。在近年国内大面积开展的土壤环境状况调查工作中，需要进行大量样品的土壤机械组成测定。

目前国内现行土壤机械组成测定方法的标准为“LY/T 1225-1999森林土壤颗粒组成(机械组成)的测定”和“NY/T 1121.3-2006土壤检测第3部分：土壤机械组成的测定”，这两个标准中包含了密度计法(或称比重法)和吸管法两种方法。相比吸管法，密度计法操作相对更简便、测定成本更低、精度稍低但基本够用，因此在大部分检测机构的土壤机械组成样品测定过程中，密度计法使用率要高得多，是目前最主流的土壤机械组成测定方法。

现阶段，由于密度计法依然是一个非常耗时、手工操作难以精确把控(实际操作中要求较高)、检测通量过小(单人每批次一般为6-8个样品)的方法。因此，申请人进行了系列的土壤检测自动化方案研究，通过使用自动化或半自动化仪器来替代之前完全的手工操作，可以很大程度上减少实验人员工作时间和工作强度，大大提高实验精度和准确定，同时还可以实现比原有手工操作方法大几倍的检测通量，目前对于开发的自动化土壤检测方案中获取的图像数据文件缺少进行数据处理获得土壤质地名称的技术方案，本申请的技术方案是申请人研究的系列土壤检测自动化方案中的数据处理部分。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种用于土壤检测的数据处理方法及装置，通过自动化获取图像数据文件，基于现有的图像识别技术，实现对沉降筒的数据读取和分析，无需人工值守，并可保证实验环节的高度一致性和可重复性，远优于人工实验的方式，提高土壤检测数据处理结果的准确性。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：一种用于土壤检测的数据处理方法，包括：

数据接收：获取在若干个时间采集段内拍摄的沉降筒中的系列土壤检测图像数据文件，将所述图像数据文件按照时间采集点进行排序；

数据分组：将所述图像数据文件按照沉降筒来源进行分组，使来源于同一个沉降筒的图像数据文件形成一个子文件组，使同一个沉降筒不同时间采集段的子文件组形成一个总文件组；

范围限定：对所述图像数据文件按照包括的数据类型进行数值范围限定；

数据提取：对分组后的图像数据文件形成的子文件组进行数据提取，将每个子文件组中的图像数据文件的图像转化为数值，使同一个沉降筒的图像数据文件提取的所述数值形成一个数组；

数据运算：将不同时间采集段的同一个沉降筒的读数形成的若干数组进行数据运算，得出过程数值，再将对应于所述沉降筒的大于0.25mm的颗粒烘干称量所得重量数据填入数据运算界面，获得各粒级土壤颗粒含量；

名称划分：根据各粒级土壤颗粒含量采用土壤质地三角图的自动化制作方法划分土壤质地名称；

数据输出：将所述土壤质地名称输出，获得土壤检测的数据处理结果。