WPŁYW WARTOŚCI PROGU BINARYZACJI NA MORFOMETRYCZNE PARAMETRY STRUKTURY GLEBY

Podobne dokumenty
MORFOMETRYCZNA OCENA PRZEMIAN STRUKTURY GLEBY ZE ZWARTEJ W AGREGATOWĄ. Maja Bryk

ANNALES. Anna Słowińska-Jurkiewicz, Beata Kołodziej, Maja Bryk

Komputerowe przetwarzanie obrazu Laboratorium 5

Odciski palców ekstrakcja cech

CZEŚĆ PIERWSZA. Wymagania na poszczególne oceny,,matematyka wokół nas Klasa III I. POTĘGI

WPŁYW WIELKOŚCI WYDZIELEŃ GRAFITU NA WYTRZYMAŁOŚĆ ŻELIWA SFEROIDALNEGO NA ROZCIĄGANIE

OCENA POWTARZALNOŚCI WYNIKÓW ILOŚCIOWEJ OCENY STRUKTURY

Przetwarzanie obrazów wykład 4

NAPRĘŻENIA ŚCISKAJĄCE PRZY 10% ODKSZTAŁCENIU WZGLĘDNYM PRÓBEK NORMOWYCH POBRANYCH Z PŁYT EPS O RÓŻNEJ GRUBOŚCI

MORFOMETRYCZNA CHARAKTERYSTYKA STRUKTURY PODŁOśY OGRODNICZYCH

Przetwarzanie obrazu

WYMAGANIA Z MATEMATYKI NA POSZCZEGÓLNE OCENY KLASYFIKACYJNE DLA UCZNIÓW KLAS TRZECICH. Sposoby sprawdzania wiedzy i umiejętności uczniów

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 8. Filtracja uśredniająca i statystyczna.

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Niepewność pomiaru. Wynik pomiaru X jest znany z możliwa do określenia niepewnością. jest bledem bezwzględnym pomiaru

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Oznaczanie porowatości złóż nasion

Zbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 7

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów

Automatyczna klasyfikacja zespołów QRS

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

(metale i ich stopy), oparta głównie na badaniach mikroskopowych.

Zachowania odbiorców. Grupa taryfowa G

Analiza wariancji - ANOVA

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład Przedmiot statystyki

ZASTOSOWANIE RÓWNANIA BOUSSINESQUE A DO OKREŚLANIA NAPRĘŻEŃ W GLEBIE WYWOŁANYCH ODDZIAŁYWANIEM ZESTAWÓW MASZYN

ZMIANY ROZKŁADU WIELKOŚCI MAKROPORÓW I ELEMENTÓW FAZY STAŁEJ W RĘDZINIE MIESZANEJ POD WPŁYWEM UPRAWY. Maja Bryk

ACTA UNIVERSITATIS LODZIENSIS. WIELOLETNIA ZMIENNOŚĆ WYSTĘPOWANIA BURZ W SZCZECINIE, ŁODZI, KRAKOWIE I NA KASPROWYM WIERCHU W LATAm

Katalog wymagań na poszczególne stopnie szkolne klasa 3

Implementacja filtru Canny ego

WPŁYW WIELOKROTNYCH PRZEJAZDÓW NA WŁAŚCIWOŚCI MORFOMETRYCZNE STRUKTURY GLEBY POD MIESZANKĄ TRAWIASTO-KONICZYNOWĄ

( S ) I. Zagadnienia. II. Zadania

Metody wyszukiwania włókien Omówione zostaną dwie wybrane metody wyszukiwania na obrazie rozmieszczonych losowo kształtów okrągłych.

MATEMATYCZNY MODEL PĘTLI HISTEREZY MAGNETYCZNEJ

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =

ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2013

WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ

STRUKTURA GLEBY W STREFIE KORZENIOWEJ SŁONECZNIKA

Gimp Grafika rastrowa (konwersatorium)

ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Mgr inż. Marta DROSIŃSKA Politechnika Gdańska, Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

STATYCZNA PRÓBA ROZCIĄGANIA

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H

Pobieranie prób i rozkład z próby

Tematyka seminariów z informatyki dla studentów I roku kierunku lekarsko-dentystycznego w roku akademickim 2017/2018.

ANALIZA ZDOLNOŚCI PROCESU O ZALEŻNYCH CHARAKTERYSTYKACH

Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych

ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2012

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Proste metody przetwarzania obrazu

OKREŚLENIE WPŁYWU WYŁĄCZANIA CYLINDRÓW SILNIKA ZI NA ZMIANY SYGNAŁU WIBROAKUSTYCZNEGO SILNIKA

Ćwiczenia z grafiki komputerowej 5 FILTRY. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University. Październik 2015

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.

Wprowadzenie do statystyki dla. chemików testowanie hipotez

Porównywanie populacji

PODSTAWY METALOGRAFII ILOŚCIOWEJ I KOMPUTEROWEJ ANALIZY OBRAZU

InŜynieria Rolnicza 14/2005. Streszczenie

Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Regresja logistyczna (LOGISTIC)

Diagnostyka obrazowa

WYZNACZANIE PRACY WYJŚCIA ELEKTRONÓW Z LAMPY KATODOWEJ

Przetwarzanie obrazu

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H

Projekt rejestratora obiektów trójwymiarowych na bazie frezarki CNC. The project of the scanner for three-dimensional objects based on the CNC

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Porównanie zdjęć rentgenowskich wewnątrzustnych wykonanych za pomocą RVG.

Metody statystyczne kontroli jakości i niezawodności Lekcja II: Karty kontrolne.

Przekształcenia punktowe

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 9. Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Politechnika Świętokrzyska.

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do rachunku błędów pomiarowych

Testy nieparametryczne

PRZECIWZUŻYCIOWE POWŁOKI CERAMICZNO-METALOWE NANOSZONE NA ELEMENT SILNIKÓW SPALINOWYCH

BADANIA SKURCZU LINIOWEGO W OKRESIE KRZEPNIĘCIA I STYGNIĘCIA STOPU AlSi 5.4

Grafika Komputerowa Wykład 2. Przetwarzanie obrazów. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/38

3. Wojewódzkie zróżnicowanie zatrudnienia w ochronie zdrowia w latach Opis danych statystycznych

========================= Zapisujemy naszą funkcję kwadratową w postaci kanonicznej: 2

PARAMETRY STEREOLOGICZNE WĘGLIKÓW W ŻELIWIE CHROMOWYM W STANIE SUROWYM I AUSTENITYZOWANYM

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Przygotowanie materiału uczącego dla OCR w oparciu o aplikację Wycinanki.

BADANIA RZECZYWISTYCH KOSZTÓW OBSŁUGI TECHNICZNEJ NOWOCZESNYCH KOMBAJNÓW ZBOŻOWYCH. Wstęp

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Transkrypt:

ROCZNIKI GLEBOZNAWCZE TOM LVI NR 1/2 WARSZAWA 2005: 41-47 MAJA BRYK WPŁYW WARTOŚCI PROGU BINARYZACJI NA MORFOMETRYCZNE PARAMETRY STRUKTURY GLEBY EFFECT OF THRESHOLD VALUES ON MORPHOMETRICAL PARAMETERS OF SOIL STRUCTURE Instytut Gleboznawstwa i Kształtowania Środowiska, Akademia Rolnicza w Lublinie A bstract: Computer-aided image analysis o f soil structure requires the use o f binary (B&W ) images, which are obtained by way o f thresholding o f monochrome photographs. The aim o f the study was to calculate the values o f selected stereological parameters (Aa, La, N a) for pore crosssections in the full range o f threshold levels (according with the grading from 0 to 255) and to determine the influence o f the threshold on these parameters. For the purpose o f the study 12 polished opaque blocks were selected, each one o f three combinations representing spongy, fragmented, porous, and jointed structure. The samples o f undisturbed structure were taken from soils derived from silt. It was stated that alterations o f the threshold value caused changes o f the values o f the estimated parameters, particularly evident for the samples o f low macroporosity. The parameter most sensitive to the threshold changes was the relative number o f pores. Słowa kluczowe: struktura gleby, binaryzacja, makroporowatość, liczebność względna porów, długość względna porów. K ey words: soil structure, binarisation, macroporosity, relative number o f pores, relative length o f pores. WSTĘP Metoda morfometryczna, wykorzystująca komputerową analizę obrazu, staje się coraz bardziej powszechnym sposobem ilościowego charakteryzowania struktury gleby. Metoda ta może bazować między innymi na szlifach - jednostronnych zgładach, próbkach glebowych o zachowanej budowie, utrwalonych żywicą. W pierwszym etapie rejestruje się zdjęcia powierzchni zgładów, na przykład przy użyciu skanera, i zapisuje

42 M. Bryk je w pamięci komputera najczęściej w postaci monochromatycznych obrazów w 256 odcieniach szarości. Często obrazy wymagają jeszcze korekcji jasności, kontrastu oraz ostrości. Do wykonania pomiarów konieczne są jednak obrazy binarne: dwubarwne - czarno-białe. Uzyskuje sięje w drodze binaryzacji, którą najprościej przeprowadza się dokonując wyboru wartości progowej poziomu szarości, który wyznacza granicę pomiędzy fazą stałą i porami glebowymi. Jest to kluczowy moment w czasie przeprowadzania analizy obrazu, gdyż na tym etapie traconych jest najwięcej informacji. Na monochromatycznych zdjęciach zgładów gleb mineralnych wypełnione żywicą pory mają ciemne zabarwienie, natomiast faza stała - zabarwienie jaśniejsze. Zatem punkty obrazu o jasności mniejszej od wartości progowej przyjmują barwę czarną i przyporządkowane zostają do porów glebowych, natomiast o wartości wyższej - przyjmują barwę białą i odzwierciedlają umiej sco wienie fazy stałej. Wyboru wartości progowej można dokonać manualnie lub automatycznie, a każdy z tych sposobów ma swoje zalety i wady [Szala 2001; Russ, Dehoff2000]. Niezależnie od wybranego sposobu ustalania wartości progowej - manualnego lub automatycznego - konsekwencją niewłaściwego wybrania progu detekcji jest otrzymanie błędnych wartości analizowanych parametrów. Celem niniejszej pracy było zatem wykonanie charakterystyk wybranych parametrów stereologicznych (Aa, LA, NA) dla przekrojów porów w pełnym zakresie wartości progowych, odpowiadających poziomom szarości od 0 do 255 i sprawdzenie ich wrażliwości na zmiany progu binaryzacji. MATERIAŁ I METODY Do badań wybrano po 3 charakterystyczne zgłady reprezentujące cztery typy struktur: gąbczastą, okruchową, porowatą i szczelinową. Struktury gąbczasta i porowata należą do typu struktur wydrążeniowych, natomiast struktury okruchowa i szczelinowa - do typu struktur spękanych. Próbki o nienaruszonej budowie pobrano z wybranych poziomów gleb płowych, wytworzonych z utworów pyłowych, do prostokątnych metalowych ramek o rozmiarach 8 x 9 cm i wysokości 4 cm. Zgodnie z procedurami opisanymi w pracach Domżała i wsp. [1984], Słowińskiej-Jurkiewicz i Domżała [1988] oraz Słowińskiej- Jurkiewicz [1989] wykonano zgłady o wymiarach 8 x 9 cm i grubości 1 cm. Klasyfikacji struktur glebowych dokonano uwzględniając podział Beckmanna i Geyger oraz Brewera [Beckmann, Geyger 1967; Brewer 1964; Jongerius, Rutherford 1979]. Powierzchnie zgładów zeskanowano następnie przy jednakowych ustawieniach kontrastu i jasności z rozdzielczością 600 punktów na cal (w przybliżeniu 236 punktów na centymetr; 1 punkt obrazu odpowiada 42,333 im), wybierając centralne obszary o rozmiarach 5><5 cm. Otrzymano w ten sposób 12 obrazów w 256 odcieniach szarości. Następnie zastosowano filtr medianowy o rozmiarze 3x3 w celu usunięcia szumów i artefaktów. Na bazie zdjęć monochromatycznych przeprowadzono analizę obrazu, wykorzystując program Aphelion. Dla każdego obrazu dla wszystkich wartości progu w zakresie od i = 0 do 255 określono sumaryczne pole przekroju porów (a., cm2), liczebność przekrojów porów (л.) oraz sumaryczny obwód przekrojów porów (/., cm). Oznaczono pola przekrojów badanych próbek (A, cm2). Wyznaczono liczby punktów o danym odcieniu szarości w zakresie odcieni od 0 do 255, co umożliwiło skonstruowanie

Wartości progu binaryzacji a morfometryczne parametry struktury gleby 43 wykresów częstości jasności badanych obrazów. Badane gleby różniły się jasnością fazy stałej (rys. 1 i2). Dlatego wceluumożkwieniaporównywaniawynikówwykreślono wszystkie wykresy częstości odcieni szarości w jednym układzie współrzędnych i zestawiono je tak, aby widoczne piki pokrywały sięw jak największym stopniu (rys. 3). Określono w ten sposób wektory przesunięć krzywych względem poziomu szarości o wartości 155, odpowiadającemu umiejscowieniu maksimum dominującego piku na wykresie dla próbki G2, co pozwoliło w odpowiedni sposób zestawić rezultaty pomiarów Jednocześnie zakres wartości progów zawęził się do przedziału od /= 0 do 198. Wykorzystując zebrane wyniki obliczono: makroporowatość (ЛА= a/a, cm2-cm-2), liczebność względnąprzekrojów porów (NA= n/a, n cm-2) oraz długość względną obwodów przekrojów porów (LA= l/a, cm-cnr2). Określono też ilorazy różnicowe AA JA i, ALJA i oraz A N JA i (numeryczne oszacowanie pierwszej pochodnej) i dla wybranych struktur przedstawiono je na wykresach w funkcji wartości poziomu szarości (rys. 4-6). Należy podkreślić, że wszystkie przedstawione w niniejszej pracy wykresy obrazują funkcje określone na zbiorze liczb naturalnych i o wartościach naturalnych (częstość odcieni szarości) lub rzeczywistych (pozostałe). Jednak, mając na uwadze czytelność wykresów, punkty zastąpiono liniami. W celu porównania skali rozproszenia wartości ilorazów różnicowych, dla każdej pary typów struktur glebowych (G-О, G-P, G-S, О-P, O-S, P-S) oceniono jednorodność ich wariancji, wykonując na poziomie istotności 0,02 test FSnedecora. WYNIKI I DYSKUSJA Struktury okruchowa i szczelinowa charakteryzują się obecnością porów typu spękań. W glebach o strukturze szczelinowej (rys. 2b) spękania sąpołączone w mniej lub bardziej regularny system, brak jest jednak agregatów. W przypadku struktur okruchowych (rys. Ib) pory-spękania tworzą sieć, w której znajdują się agregaty typu okruchów. Struktury porowata i gąbczasta charakteryzują się występowaniem porów typu wydrążeń. Obie struktury cechuje brak agregatów. W glebie o strukturze porowatej (rys. 2a) wydrążenia są od siebie wyraźnie oddzielone. W glebie o strukturze gąbczastej (rys. la) wydrążenia połączone są w jeden system, przenikający fazę stałą. Rozkłady częstości poziomów szarości zdjęć omawianych próbek glebowych były dwumodalne (rys. 3); mniejszy pik obrazował powierzchnie zajmowane przez punkty o ciemnych odcieniach, a więc dotyczył wolnych przestrzeni. Pik dominujący pokazywał powierzchnie zajmowane przez punkty o odcieniach jasnych, dotyczył zatem fazy stałej. Biorąc pod uwagę usytuowanie pików na wykresach częstości odcieni szarości można stwierdzić, że prawidłowo wybrane wartości progów detekcji powinny mieścić się w przedziale od 50 do 105, w zależności od próbki. Zwróćmy uwagę na zachowanie się przedstawionych krzywych, A A J A i, A L a/a i i A Na/A i w funkcji wartości progu detekcji (rys. 4-6) w tym przedziale i wokół niego, a więc w przedziale potencjalnych progów binaryzacji. Największą zmienność badanych parametrów obserwujemy oczywiście w obszarach, w których na wykresie umiejscowione sąpiki. W przedziale poziomów szarości od 50 do 105 makroporowatość mieściła się w granicach: 0,035-0,193 dla struktur gąbczastych (G), 0,184-0,433 dla struktur okruchowych (O), 0,006-0,050 dla struktur porowatych (P) oraz 0,010-0,153 cm2 cm-2 dla struktur szczelinowych (S). W omawianym przedziale podwyższenie wartości progu detekcji o jednostkę powodowało następujące

44 M. Bryk średnie zmiany wartości makroporowatości (rys. 4): 0,0017 (G), 0,0031 (O), 0,0005 (P) oraz 0,0016 cm2-cnr2 (S), co przekładało się na zmiany procentowe w odniesieniu do średniej wartości makroporowatości w tym przedziale, odpowiednio: 1,6 (G), 1,0(0), 2,6 (P) oraz 2,5% (S). Największe wahania wartości A A JA i wraz ze wzrostem progu binaryzacji stwierdzono na podstawie testu Snedecora dla struktur szczelinowych, mniejsze i podobne dla struktur gąbczastych i okruchowych, a najmniejsze dla struktur porowatych. W omawianym przedziale progów detekcji wartości długości względnej przekrojów porów mieściły się w granicach: 3,412-13,351 (G), 15,877-27,276 (O), 0,474-6,457 (P) oraz 1,531-11,705 cm-cm-2 (S). Podwyższenie wartości progu binaryzacji o jednostkę powodowało następujące średnie zmiany wartości długości względnej (rys. 5): 0,1088 (G), 0,1560 (O), 0,0695 (P) oraz 0,1224 cm-cm-2 (S), co w odniesieniu do średniej wartości długości względnej w tym przedziale daje zmiany procentowe: 1,4 (G), 0,7 (O), 3,2 (P) oraz 2,3% (S). Test Snedecora wykazał podobne rozproszenie wartości A La/A i wraz ze wzrostem progu binaryzacji dla struktur porowatych i szczelinowych oraz dla struktur gąbczastych i okruchowych, przy czym większe wahania stwierdzono dla struktur porowatych i szczelinowych, natomiast mniejsze - dla gąbczastych i okruchowych. W przedziale poziomów szarości od 50 do 105 wartości liczebności względnej przekrojów porów mieściły się w granicach: 27,085-80,551 (G), 71,157-120,153 (O), 4,468-89,671 (P) oraz 16,934-100,673 na 1 cm-2 (S). W omawianym przedziale zwiększenie wartości progu binaryzacji o jednostkę powodowało następujące średnie zmiany wartości liczebności względnej (rys. 6): 0,5902 (G), -0,3409 (O), 1,0354 (P) oraz 0,9884 na 1 cm-2 (S), co w stosunku do średniej wartości liczebności względnej w tym przedziale dało zmiany procentowe: 1,3 (G), -0,4 (O), 3,6 (P) oraz 2,3% (S). Największe wahania wartości A Na/A i wraz ze wzrostem progu binaryzacji stwierdzono na podstawie testu Snedecora dla struktur okruchowych i porowatych, natomiast mniejsze dla struktur gąbczastych i szczelinowych. Dla struktur okruchowych i porowatych test statystyczny wykazał jednakową zmienność omawianej wartości; podobny rezultat otrzymano dla próbek zaliczonych do struktur gąbczastych i szczelinowych. Otrzymane wyniki pozwalają stwierdzić, że dla próbek o małej makroporowatości konieczne jest szczególnie staranne dobieranie progów binaryzacji. Dla takich próbek niewielkie zmiany progu detekcji wywołująnajwiększe zmiany procentowe mierzonych cech, co wyraźnie widać na przykładzie struktur porowatych (P). Wrażliwość omawianych cech na zmiany progu binaryzacji była niejednakowa. Największe rozproszenie wartości ilorazów różnicowych stwierdzono dla liczebności względnej, a najmniejsze - dla makroporowatości. W przypadku oznaczania liczebności względnej istnieje zatem znaczne prawdopodobieństwo uzyskania wyników zarówno niewiele, jak i znacznie odbiegających od prawidłowych, przy niewielkich modyfikacjach progu detekcji. Najmniejszym ryzykiem uzyskania w ten sposób zawyżonych lub zaniżonych wyników obarczone jest określanie wartości makroporowatości, która zmienia się stopniowo.

Wartości progu binaryzacji a morfometryczne parametry struktury gleby 45 O 50 100 1 50 200 250 RYSUNEK 3. Wykresy częstości odcieni szarości dla badanych obrazów przed przesunięciem (- -) i po przesunięciu ( ). Zacieniowano zakres uwzględnianych poziomów szarości (wartości progów binaryzacji) FIGURE 3. Frequency graphs of shades of grey for studied photographs before (- -) and after ( ) repositioning. The range of analysed grey levels (threshold levels) is shaded 0 50 100 150 200 RYSUNEK 4. Ilorazy różnicowe А Ал /А i w funkcji progu binaryzacji, i (G 1 ; 0 1 - P 1 ; S 1 - -) FIGURE 4. Difference quotients A A a/a i vs. threshold level, / (G1 ; 01 - PI ; SI - - )

46 M. Bryk RYSUNEK 5. Ilorazy różnicowe A La/A i w funkcji progu binaryzacji, i (G1 ; Ol ; PI ; SI - -) FIGURE 5. Difference quotients A LA/А i vs. threshold level, / (G1 ; 01 ; PI ; SI - - ) Należy podkreślić, że niewłaściwy dobór wartości progowej poziomu szarości nie jest jedynym źródłem błędów przy szacowaniu morfometrycznych parametrów struktury gleby. Istotne znacznie mają także: poprawne przygotowanie próbek, akwizycja obrazu i stosowane procedury przetwarzania obrazu [Wojnar i wsp. 2002]. RYSUNEK 6. Ilorazy różnicowe A Na/A i w funkcji progu binaryzacji, i (G1 ; 01 ; PI ; SI - -) FIGURE 6. Difference quotients A N a/a i vs. threshold level, / (Gl ; 01 ; PI ; SI - -)

Wartości progu binaryzacji a morfometryczne parametry struktury gleby 47 WNIOSKI 1. Przedstawione wyniki badań dowodzą znaczenia prawidłowego dobrania progu binaryzacji, szczególnie dla próbek o niskiej makroporowatości. 2. Badane parametry stereologiczne (AÀ, LA>NA) w różnym stopniu reagowały na zmiany wartości progu binaryzacji, przy czym najbardziej wahała się liczebność względna przekrojów porów (NA). 3. Celowe wydaje się poszukiwanie takich parametrów, które dostarczałyby cennych informacji o strukturze gleby, pomocnych w jej identyfikacji i ocenie, a dla których uzyskania wybór progu detekcji nie byłby konieczny. LITERATURA BECKMANN W., GEYGER E. 1967: Entwurf einer Ordnung der natürlichen Hohlraum-, Aggregat-, und Strukturformen in Boden. W: Kubiena W.L. (red.). Die mikromorphometrische Boden-analyse. Ferdinand Enke Verlag, Stuttgart: 163-188. BREWER R. 1964: Fabric and mineral analysis o f soils. John Wiley & Sons, N ow y Jork: 470 ss. DOMŻAŁ H., SŁOWIŃSKA-JURKIEWICZ A., TURSKI R., HODARA J. 1984: Ugniatanie jako czynnik kształtujący fizyczne właściwości gleby. Rocz. Nauk Roln. D-198: 102 ss. JONGERIUS A., RUTHERFORD G.K. (red.) 1979: Glossary o f soil micromorphology. Centre for Agricultural Publishing and Documentation, Wageningen: 138 ss. RUSS J.C., DEHOFF R.T. 2000: Practical stereology. Kluwer Academic/Plenum Publishers, New York: 381 ss. SŁOWIŃSKA-JURKIEWICZ A. 1989: Struktura i właściwości wodno-powietrzne gleb w ytworzonych z lessu. Rocz. Nauk Roln. D-218: 76 ss. SŁOWIŃSKA-JURKIEWICZ A., DOMŻAŁ H. 1988: Stosowane metody analizy morfologicznej w badaniu struktury gleby. Rocz. Glebozn. 39 (4): 7-19. SZALA J. 2001 : Zastosowanie metod komputerowej analizy obrazu do ilościowej oceny struktury materiałów. Zesz. Nauk. Politech. Śląskiej (Hutnictwo), 61 (1518): 167 ss. WOJNAR L., KURZYDŁOWSKI K., SZALA J. 2002: Praktyka analizy obrazu. Polskie Towarzystwo Stereologiczne, Kraków: 454 ss. Praca wpłynęła do redakcji w grudniu 2003 r. D r M aja B ryk Instytut G lebozn aw stw a i K ształtow an ia Środowiska, AR u l L eszczyńskiego 7, 20-069 Lublin e-m ail: m ajka@ agros. ar. lublin.pl

Wartości progu binaryzacji a morfometryczne parametry struktury gleby 1 RYSUNEK 1. Monochromatyczne zdjęcia zgładów próbek gleb: a) o strukturze gąbczastej; b) o strukturze okruchowej. Rozmiar rzeczywisty 5x5 cm FIGURE 1. Monochrome photographs of soil opaquc-block faces of: a) spongy structure; b) fragment structure. Real size 5x5 cm

2 M. Bryk Р1 RYSUNEK 2. Monochromatyczne zdjęcia zgładów próbek gleb: a) o strukturze porowatej; b) o strukturze szczelinowej. Rozmiar rzeczywisty 5X5 cm FIGURE 2. Monochrome photographs of soil opaque-block faces of: a) porous structure; b) jointed structure. Real size 5X5 cm