CC BY
52
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.
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.
□ blue
□ green
□ red
■ black
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.
