Тимофеева И.В. ОЦЕНКА ЦВЕТНОСТИ ПОЧВ Кафедра почвоведения и экологии почв, Санкт-Петербургский государственный университет
реклама
Тимофеева И.В. Кафедра почвоведения и экологии почв, Санкт-Петербургский государственный университет ОЦЕНКА ЦВЕТНОСТИ ПОЧВ Аннотация Цель работы: оценить возможность определения окраски разных типов почв по RGB с помощью цифровых технологий. В соответствии с целью были поставлены следующие задачи: 1) добиться стандартизации изображения образцов почв; 2) определить значения RGB окраски образцов генетических горизонтов разных типов почв; 3) разработать метод, позволяющий устойчиво идентифицировать окраску почвенных горизонтов. Область применения: почвоведение, экологический мониторинг, сельское, лесное и водное хозяйства, криминалистика и т. д., везде, где необходимо объективно идентифицировать окраску объекта. Ключевые слова: окраска почв, морфология почв, RGB, soil colour Окраска генетических горизонтов почв — один из важных морфологических признаков почвы. Окраска зависит от химического и минералогического составов, содержания тех или иных веществ, а также от степени увлажнения [8, 320]. Так, серая (до почти черной) окраска в основном связаны с наличием темноокрашенных органических и органо-минеральиых веществ; бурые, оранжевые, желтые, красные тона — с содержанием окисленных соединений железа, иногда титана; черные тона — диоксидами марганца; сизые, зелёные и голубые тона — содержанием соединений закисного железа; белая окраска, белёсые тона — содержанием кремнезема, гидроксидов алюминия, карбонатов, гипса, легко растворимых солей [3, 384]. В мировой практике почвоведения и геологии широко распространен специальный цветовой атлас Манселла, позволяющий присвоить градуированные индексы цвету почвы. Шкала Манселла — эталонная шкала для определения цвета путем сравнения цвета почвы и цвета эталона. Атлас Манселла основан на разделении цветов по составляющим желтого и красного. Каждая страница представляет собой набор окрашенных квадратов определенного тона [4, 212]. Несмотря на то, что цифровой каталог окраски почв разработан, различия в цветовосприятии разных людей приводят к субъективности оценки [10, 239]. Точность при определении окраски почв позволит выяснить не только тип почвы, но и оценить экологические показатели почв (иммобилизация ксенобиотических веществ и соединений, аккумуляция соединений биофильных элементов и проч.). В качестве объектов исследования были выбраны: гумусовые горизонты чернозема обыкновенного (Днепропетровская область, Украина), чернозема типичного (Белгородская область, Россия), коричневой почвы (Крым, Украина), пойменной черноземовидной почвы (Белгородская область, Россия); почвообразующие породы — красно-бурая глина (Белгородская область, Россия), древние морские красноцветные отложения (Инкерманское плато) и мел (Белгородская область, Россия). Метод исследования и аппаратура Для фиксации цветности почв была использована электронная лупа с подсветкой. Цветовое изображение почв сохранялась в файлах с расширением jpeg. Перед снятием изображения исследуемые объекты увлажнялись до значений наименьшей влагоемкости. Увлажнение генетических горизонтов приводилось для коррекции окраски генетических горизонтов. Полученные результаты и новизна Во время съемки образцы помещались в камеру с белыми стенами. Полученное цветовое изображение дальше обрабатывалось программой Adobe Photohop — определялось RGB в 150 точках на каждом изображении, после чего высчитывалось «среднее» RGB образца. RGB — аддитивная цветовая модель, как правило, описывающая способ синтеза цвета для цветовоспроизведения. Выбор основных цветов обусловлен особенностями физиологии восприятия цвета сетчаткой человеческого глаза. Цвета получаются путём добавления к чёрному (или белому) основных цветов (основными цветами считаются красный, зелёный и синий). Изображение в данной цветовой модели состоит из трёх каналов: красный (R), зелёный (G) и синий (B). Атлас Манселла основан на визуальном разделении цветов по составляющим желтого и красного. Каждая страница представляет собой набор окрашенных квадратов определенного тона (Hue). Страница, обозначенная индексом 10 R, имеет более красный тон, чем страница с индексом 2.5 YR, которая, в свою очередь, более красная, чем 7.5 YR и 2.5 Y. На каждой странице цвета квадратов изменяются по двум осям: яркость (Value) и интенсивность окраски (Chroma). При интенсивности цвета, равной нулю, квадрат с яркостью 2 будет чёрным, а с яркостью 8 - почти белым. На странице 7.5 YR для яркости 7 с усилением интенсивности прокраски от 0 до 8 цвет изменяется от светло-серого до красновато-жёлтого. Окончательно цвет записывается так: 10 YR 5/4 или желтоватобурый. Использование атласа позволяет снизить ошибки, возникающие из-за субъективного восприятия цветов. В последние годы появились отечественные атласы цветов почв. Результаты RGB выбранных объектов представлены на рисунке 1. Значения относительной ошибки определения составляющих RGB не превышала 1 %. Наименьшее количество черного цвета, как и ожидалось, было отмечено в мелу. Наличие темного цвета объясняется тем, что мел был увлажнен до наименьшей влагоемкости. Обе красноцветные породы (красно-бурая глина и древние морские красноцветные отложения), несмотря на разный генезис характеризовались одинаковой пропорциональностью цветов. Оба чернозема (обыкновенный и типичный) и пойменная черноземовидная почва также характеризовались похожей пропорциональностью цветов. То есть даже небольшой набор объектов свидетельствовал об объективности выбранного метода (оценка цветности по RGB), что и составляет новизну исследований. Доля 100% 80% blue 60% green 40% red 20% black 0% 7 1 6 3 2 4 5 Объекты Рис 1. Пропорциональность цветов в исследованных объектах 1 — красно-бурая глина, 2 — чернозем обыкновенный, 3 — коричневая почва, 4 — пойменная черноземовидная почва, 5 — чернозем типичный, 6 — древние морские красноцветные отложения, 7 — мел. Метод, после окончательной доработки (например, сопряжение с программой автоматического обсчета точек), может быть внедрен в учебные, научные, проектные и прочие учреждения. Для увеличения сходимости данных необходимо тщательно гомогенизировать и увлажнять исследуемый образец. Выводы 1. Значения относительной ошибки определения составляющих RGB не превышала 1 %, а величина коэффициента вариации — 10 %. 2. Метод RGB пригоден для цветовой характеристики почвы. 3. Разработан инструментальный цифровой метод, позволяющий устойчиво идентифицировать окраску почвенных горизонтов Литература 1. Грегори Р. Л. Глаз и мозг. Психология зрительного восприятия. – М., 1970. 2. Джад Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике. – М.: Мир, 1978. – 397с. 3. Добровольский В.В. География почв с основами почвоведения: Учебник для вузов. – М.: Гуманит. Изд. Центр ВЛАДОС, 1999. – 384с. 4. Красильников П.В. Почвоведение с основами геологии: Учебное пособие для студентов лесохозяйственных вузов. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ,2000. – 212с. 5. Миннарт М. Свет и цвет в природе. – М.: Физматгиз, 1959. – 440с. 6. Орлов Д.С. Цвет и диагностика почв.// Соросовский образовательный журнал. – 1997. – №4 – С.45-46. 7. Педхэм Ч., Сондерс Дж. Восприятие цвета и света. – М.: Мир, 1978. – 19с. 8. Розанов Б.Г. Морфология почв. – М.: Изд-во МГУ, 1983. – 320с. 9. Сонин А.С. Постижение совершенства. – М.: Знание, 1987. – 208с. 10. Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение. – М.: Мир, 1990. – 239 с.
