本發明涉及土壤物理特性監測，尤其涉及一種基于低場核磁共振成像的土壤孔隙結構監測方法、系統、電子設備及存儲介質。

背景技術：

1、目前，土壤孔隙結構的監測與分析在農業生產、環境保護及地質研究等領域具有重要意義。土壤孔隙結構直接影響土壤的透水性、通氣性和養分運移能力，對于作物根系生長、水資源管理和生態系統穩定性起著至關重要的作用。然而，現有技術在監測土壤孔隙結構方面仍然存在諸多問題和挑戰。

2、在一種現有技術中，傳統顯微圖像分析方法通過二維切片的顯微觀測來獲得土壤孔隙信息。然而，由于樣品制備過程中需要切割、拋光或染色等操作，往往會破壞土壤原始結構，使實際孔隙形態和大小發生變化。此外，二維圖像僅能提供有限的孔隙信息，缺乏對孔隙三維分布及連通性的描述。這種局限性導致數據完整性不足，影響結果的準確性和可重復性。

3、綜上，傳統顯微圖像分析方法中得到的孔隙信息有限且數據不完整，導致孔隙特征提取結果精確度不高。

技術實現思路

1、本發明提供了一種基于低場核磁共振成像的土壤孔隙結構監測方法、系統、電子設備及存儲介質，以實現更高精度的土壤孔隙特征分析。

2、第一方面，為了解決上述技術問題，本發明提供了一種基于低場核磁共振成像的土壤孔隙結構監測方法，包括：

3、獲取土壤樣本的低場核磁共振成像數據、溫度數據和水分數據并進行預處理得到第一校正數據；

4、基于所述第一校正數據計算得到磁場不均勻度，根據所述磁場不均勻度得到第二校正數據；

5、將所述第二校正數據通過特征提取和增強，生成第三校正數據；

6、從所述第三校正數據中重建高分辨率的孔隙三維模型，從所述孔隙三維模型中提取第一孔隙特征數據集；

7、利用支持向量機算法對所述第一孔隙特征數據集中的孔隙進行大、中、小孔的分類，結合預設的生物學模型，建立孔隙結構與根系功能之間的第一定量關聯模型；

8、基于模擬退火算法調整成像參數得到優化成像參數，重新獲取優化參數下的孔隙特征數據集，并輸出孔隙結構與根系功能的最終定量關聯模型。

9、在一種實施方式中，所述獲取土壤樣本的低場核磁共振成像數據、溫度數據和水分數據并進行預處理得到第一校正數據，包括：

10、獲取土壤樣本的低場核磁共振成像數據、溫度數據和水分數據；

11、通過插值算法確保不同來源的數據在時間維度上的對齊；

12、利用預設的溫度補償系數和水分校正系數調整原始數據，獲得第一校正數據。

13、在一種實施方式中，所述基于所述第一校正數據計算得到磁場不均勻度，根據所述磁場不均勻度得到第二校正數據，包括：

14、基于第一校正數據構建磁場梯度映射，并根據所述磁場梯度映射計算得到磁場不均勻度；

15、當磁場不均勻度超過預設不均勻閾值時，應用基于磁場梯度映射的均勻性優化算法處理所述第一校正數據得到第二校正數據，當磁場不均勻度未超過預設不均勻閾值時，直接將所述第一校正數據作為第二校正數據。

16、在一種實施方式中，所述將所述第二校正數據通過特征提取和增強，生成第三校正數據，包括：

17、將所述第二校正數據通過特征提取和增強得到增強特征集；

18、對所述增強特征集采用小波變換去除高頻噪聲，同時保留并強化孔隙結構的多尺度低頻特征，生成第三校正數據。

19、在一種實施方式中，所述從所述第三校正數據中重建高分辨率的孔隙三維模型，從所述孔隙三維模型中提取第一孔隙特征數據集，包括：

20、使用體素化和等值面提取技術，從第三校正數據中重建高分辨率的孔隙三維模型；

21、從所述孔隙三維模型中提取多維特征，建立第一孔隙特征數據集；其中，多維特征反映孔隙大小、形狀、取向及連通性。

22、在一種實施方式中，所述利用支持向量機算法對所述第一孔隙特征數據集中的孔隙進行大、中、小孔的分類，結合預設的生物學模型，建立孔隙結構與根系功能之間的第一定量關聯模型，包括：

23、所述預設的生物學模型包括土壤樣本中植物的根系功能數據；

24、利用支持向量機算法對第一孔隙特征數據集中的孔隙進行大、中、小孔的分類得到孔隙結構類別；

25、將孔隙結構類被與所述根系功能數據進行融合得到孔隙結構與根系功能之間的第一定量關聯模型。

26、在一種實施方式中，所述基于模擬退火算法調整成像參數得到優化成像參數，重新獲取優化參數下的第二孔隙特征數據集，并輸出孔隙結構與根系功能最終定量關聯模型，包括：

27、初始化成像參數，所述成像參數包括回波時間和采樣頻率；

28、利用模擬退火算法對所述成像參數進行優化，以最小化目標函數值；

29、當所述目標函數值低于預設的目標閾值時，將此時的成像參數作為優化成像參數；

30、使用所述優化成像參數重新獲取得到優化核磁共振成像數據；

31、根據所述優化核磁共振成像數據生成第二孔隙特征數據集；

32、將第二孔隙特征數據集與所述第一定量關聯模型進行整合輸出最終定量關聯模型。

33、第二方面，本發明提供了一種基于低場核磁共振成像的土壤孔隙結構監測系統，包括：

34、數據獲取和預處理模塊，用于獲取土壤樣本的低場核磁共振成像數據、溫度數據和水分數據并進行預處理得到第一校正數據；

35、磁場校正模塊，用于基于第一校正數據計算得到磁場不均勻度，根據所述磁場不均勻度得到第二校正數據；

36、特征增強模塊，用于將第二校正數據通過小波變換與非線性增強，生成第三校正數據；

37、孔隙特征提取模塊，用于從所述第三校正數據中重建高分辨率的孔隙三維模型，從所述孔隙三維模型中提取第一孔隙特征數據集；

38、模型生成模塊，用于利用支持向量機算法對所述第一孔隙特征數據集中的孔隙進行大、中、小孔的分類，結合預設的生物學模型，建立孔隙結構與根系功能之間的第一定量關聯模型；

39、成像參數優化模塊，用于基于模擬退火算法調整成像參數得到優化成像參數，重新獲取優化參數下的孔隙特征數據集，并輸出孔隙結構與根系功能的最終定量關聯模型。

40、第三方面，本發明還提供了一種電子設備，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述中任意一項所述的基于低場核磁共振成像的土壤孔隙結構監測方法。

41、第四方面，本發明還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的計算機程序，其中，在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行上述中任意一項所述的基于低場核磁共振成像的土壤孔隙結構監測方法。

42、相比于現有技術，本發明具有如下有益效果：

43、本發明公開了一種基于低場核磁共振成像的土壤孔隙結構監測方法，包括獲取土壤樣本的低場核磁共振成像數據、溫度數據和水分數據并進行預處理得到第一校正數據；基于所述第一校正數據計算得到磁場不均勻度，根據所述磁場不均勻度得到第二校正數據；將所述第二校正數據通過特征提取和增強，生成第三校正數據；從所述第三校正數據中重建高分辨率的孔隙三維模型，從所述孔隙三維模型中提取第一孔隙特征數據集；利用支持向量機算法對所述第一孔隙特征數據集中的孔隙進行大、中、小孔的分類，結合預設的生物學模型，建立孔隙結構與根系功能之間的第一定量關聯模型；基于模擬退火算法調整成像參數得到優化成像參數，重新獲取優化參數下的孔隙特征數據集，并輸出孔隙結構與根系功能的最終定量關聯模型。

44、本發明通過結合支持向量機和模擬退火優化算法，對有限的數據進行有效的預處理和特征增強，能夠在數據量相對較小的情況下依然保持良好的性能，確保準確反映土壤孔隙的真實情況，同時提高了監測結果的精確性。最終輸出的孔隙結構與根系功能定量關聯模型有助于理解土壤孔隙結構對植物生長的影響，指導精準農業實踐。