基于eCognition的土壤剖面发生层划分研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

土壤是地球表面能够生长植物的疏松表层，是人类赖以生存和发展的重要自然资源。

土壤发生层是土壤剖面的基本单元，是土壤形成和演化的结果，也是土壤分类和评价的重要依据。

快速准确地识别和划分土壤发生层，对于理解土壤的形成、演化、分类、分布规律以及土壤资源的合理利用和管理具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对基于数字图像处理的土壤发生层自动划分方法进行了广泛研究。

1. 国内研究现状

国内学者在利用数字图像处理技术进行土壤发生层划分方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
1.图像预处理方法：研究者们探索了多种图像预处理方法，例如灰度校正、直方图均衡化、噪声去除等，以提高图像质量，为后续的特征提取和分析奠定基础。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.研究区概况与数据来源：介绍研究区的自然地理环境、土壤类型、数据采集方法等。

2.土壤剖面图像特征分析：利用图像处理技术提取土壤剖面图像的颜色、纹理等特征，并进行统计分析，筛选出对土壤发生层划分敏感的特征参数。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.确定研究区，收集研究区土壤类型、地形地貌、气候等相关资料。

2.采集土壤剖面图像数据，并进行预处理，包括几何校正、辐射校正、噪声去除等，以消除图像中的几何畸变和辐射误差，提高图像质量。

3.对预处理后的土壤剖面图像进行特征提取，利用颜色、纹理等特征参数对土壤发生层进行描述和区分。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将ecognition软件应用于土壤剖面图像分析，实现了土壤发生层的自动划分，为土壤学研究提供了新的技术手段。

2.结合土壤发生层的颜色、纹理等特征，构建了基于多特征融合的土壤发生层自动划分模型，提高了划分精度。

3.通过对比分析ecognition软件与其他土壤发生层划分方法的优缺点，为不同应用场景选择合适的划分方法提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 史舟, 史学正, 王天巍, 等. 土壤科学研究中的机器学习: 数据、算法与应用[j]. 土壤学报, 2022, 59(1): 215-231.

[2] 张甘霖, 刘晓, 鲁剑巍, 等. 基于可见光图像和深度学习的土壤剖面快速描述[j]. 土壤学报, 2021, 58(4): 933-942.

[3] 鲁剑巍, 张甘霖, 刘晓, 等. 基于深度学习的土壤剖面图像语义分割[j]. 农业工程学报, 2020, 36(15): 129-137.