基于CT掃描的斜坡非飽和帶土體大孔隙定量化研究和三維重建

徐宗恒， 徐則民， 李凌旭

(1.昆明理工大學 建筑工程學院， 云南 昆明 650500; 2.云南師范大學 旅游與

地理科學學院， 云南 昆明 650500； 3 云南大學 滇池學院， 云南 昆明 650228)

基于CT掃描的斜坡非飽和帶土體大孔隙定量化研究和三維重建

徐宗恒1,2， 徐則民1， 李凌旭3

(1.昆明理工大學 建筑工程學院， 云南 昆明 650500; 2.云南師范大學 旅游與

地理科學學院， 云南 昆明 650500； 3 云南大學 滇池學院， 云南 昆明 650228)

摘要：[目的] 系統開展植被發育斜坡非飽和帶土體中大孔隙定量化和三維重建技術研究，為水分沿大孔隙迅速運移研究提供可靠理論依據，對于降雨型滑坡研究具有基礎性意義。[方法] 采用CT技術對云南省昭通市盤河鄉頭寨滑坡滑源區左側斜坡區兩個尺寸為25 cm×25 cm×50 cm的大尺度土柱進行掃描，得到一系列平面和縱向CT切片圖像。圖像處理并計算得到了土柱中大孔隙隨深度的變化情況以及3種物質(礫石、土體基質和大孔隙)的CT值范圍；借助VolView 3.4體可視化交互系統實現了三維大孔隙通道系統的重組，研究其在空間內的連通性、分支性和復雜性。[結果] 包括根系通道、動物通道、干縮裂縫及團聚體間的結構性孔隙廣泛發育于非飽和帶土體中，且大孔隙分布異質性明顯，波動變異較大，隨著深度的增加大孔隙呈逐漸減小的趨勢。三維重組清晰可見土柱內含有較多獨立分布的大孔隙通道，它們具有較好的連通性。[結論] CT掃描技術作為非破壞性獲得技術在斜坡非飽和土體大孔隙定量化和三維重建研究中應用是可行的。

關鍵詞：植被發育斜坡； CT掃描； 土體大孔隙； 定量化； 三維重建

植被發育斜坡區非飽和帶土體中，由植被根系腐爛后形成的通道、根系—土體和礫石—土體接觸帶空隙、動物通道、團聚體間結構性大孔隙、土體干縮以及氣候凍融交替產生的裂隙組成的大孔隙系統是水分滲透的重要通道。在降雨特別是暴雨條件下，這些大孔隙通道使得斜坡能同步吸收來自降雨過程的全部或大部分水量而基本不產生地表徑流[1]，導致斜坡臨時性飽和條件的發育，地下水位的持續變動以及加快加強了斜坡的水—巖相互作用，這對于植被發育斜坡的失穩起到了巨大的推動作用。所以水分沿斜坡土體大孔隙通道迅速下滲是降雨型滑坡孕育的一個基礎性環節，而開展大孔隙通道定量化研究和三維重建能為水分沿其快速下滲研究提供可靠理論依據，這對于降雨型植被發育斜坡失穩的研究、揭示發生機理具有重要的意義。

土體大孔隙的研究方法有多種，其中CT掃描作為一種無損檢測技術，非破壞性、精確性、全面性、快速性等優點為研究突破了許多瓶頸問題。例如Warner等[2]用CT技術掃描確定了發育有肯塔基藍草(Poapratensis)，20.3 cm直徑的圓柱形土柱內大孔隙的數目、大小等，實現了大孔隙的可視化，并用染色示蹤試驗揭示了大孔隙在縱剖面上的連續性。Anderson等[3]用同樣方法對取自耕田和森林土體截面面積為76.4 mm×76.4 mm的樣品進行掃描，得到大孔隙分布情況并與含有已知尺寸人造大孔隙掃描結果進行對比，結果表明，該方法對土壤結構的評價有很好的運用；馮杰等[4]對取自于南京郊區農場中內徑為13.1 cm的原狀土柱和含有已知人造直徑大孔隙的填充土柱進行了CT掃描實驗，得到大孔隙在橫截面上的大小、數目、形狀以及分析了縱斷面上的連通性。吳華山等[5]采集了太湖地區3種主要水稻土(白土、黃泥土和烏柵土)，利用該方法得出了不同深度土壤剖面上各種大孔隙的數量、面積以及分布狀況，所供試的土樣直徑為12.8 cm。以上有關研究所針對對象多集中于農業土壤，植被發育斜坡土體涉及較少，然而，農業土壤中大孔隙與植被發育斜坡土體中大孔隙的形成和發育背景有著明顯的差異，因為農業土壤大孔隙受耕作模式控制，大孔隙發育受限，再者，農業土壤中植物根系發育規模和側向展布程度較斜坡土體要低，與根系相關形成的大孔隙數量也會有所降低，所以針對植被發育斜坡土體大孔隙進行研究具有較好的針對性。另外，既有研究多集中于依據土柱平面CT切片來分析土體中大孔隙的分布和不同位置處的差異；研究對象尺度較小，缺乏代表性，實際上，依據平面CT切片僅能反映出土柱內大孔隙的平面分布，而不能反映大孔隙通道在空間的連通性、分支性和復雜性，所以需要對大孔隙通道進行三維可視化研究來實現，這也是大孔隙定量化研究的一個重要方面。本文對兩個取自天然斜坡的大尺度(25 cm×25 cm×50 cm)方形原狀土柱進行掃描，對得到的一系列水平和縱剖面CT切片進行圖像處理，分析大孔隙隨深度變化情況以及縱剖面上的連通性，然后將數據導入VolView 3.4體可視化交互系統對CT切片圖像進行三維重組研究大孔隙在空間的分布，以期為植被發育斜坡土體滲流等物理特性研究提供理論依據。

1取樣地點和樣品

取樣點位于云南省昭通市昭陽區盤河鄉頭寨滑坡滑源區左側斜坡區，該地曾于1991年9月23日發生過造成216人死亡的大型高速遠程滑坡，是當時20世紀90年代中國發生的較為慘重的重大滑坡災害事件[6-7]。取樣區內發育有長勢較好的天然森林植被，通過對林區進行植被調查，試驗區植被覆蓋度95%以上，主要植被類型共計31種，有滇青岡(Cyclobalanopsisglaucoides)、云南柳(Salixcavaleriei)、玉山竹屬(Yushaniasp.)、滇白楊(Populusrotundifoliavar.bonati)、牛奶子(Elaeagnusumbellata)、綿毛杜鵑(Rhododendronfloccigerum)等。取樣點地理位置為東經27°34′2″，北緯103°51′34″。

既有土柱的取樣方法主要為采用一端帶刃口的PVC管在重力擊打(或液壓系統)作用下敲入土壤中，采取原狀樣[4-5,8]，但是該方法在植被發育斜坡區并不適用，因為土體中存在的縱橫交錯根系以及礫石很容易阻礙取樣器進入土體，多次敲擊會造成土體的擾動。本文取樣的方法為：首先去除土體表層范圍內的雜物和土體表層疏松腐殖層，然后從外圍100 cm×100 cm邊界逐漸往選定的25 cm×25 cm的核心區域緩慢開挖，當土柱成型以后用毛刷將剖面上附著土顆粒及雜物清理干凈，使四周平面平整，而后將現場融化好的石蠟澆筑于土柱表面，再將多層保鮮膜、棉布包裹于土柱外表面；最后用特制的木框套取土體并將其送至云南省第三人民醫院進行CT掃描。為了使得研究結果具有代表性，在距離大約為10 m的區域內(定為TZ1和TZ2)共取得2個樣品(尺寸為25 cm×25 cm×50 cm)。

2CT掃描及原理

云南省第三人民醫院用于土樣掃描的CT儀為SIMENS Sensation Open型，進行土樣掃描時設置掃描電流為176 mA，電壓為120 kV，每個體素的尺寸為1.0 mm×1.0 mm×1.5 mm，總掃描得到的體素為250×250×334(voxels)，即每一CT切片的層間距為1.5 mm。設置完參數以后，將土樣頂部朝向CT掃描架的方向推進X—射線管和探測器之間，啟動掃描，放射源發出的X—射線穿透土樣以后，會引起射線強度、速度和頻率的改變，不同物質對X—射線的吸收不同[9-10]，導致投影出來的亮度也不同。在CT切片中可以根據亮度(CT值)將各物質區分開來，物質的CT值越高，表征物質密度越高，特殊的，水的CT值為0 HU，空氣的CT值為-1 000 HU，該次掃描土樣的CT值范圍為-1 024~3 071 HU。X射線數據的變化通過探測器檢測得到并形成投影，通過旋轉射線源，就可以得到一系列不同深度處的土樣CT切片，本次掃描每個土柱共得到334個切片圖像。將得到的切片圖像數據導入三維空間內，在空間里將每一個坐標點處用CT掃描所記錄到的數據進行填充，賦予顏色、透明度等信息就可以將土體三維重組而成。

3圖像處理和計算結果分析

3.1　圖像處理

土體中大孔隙定量化研究關鍵環節之一為圖像處理中將大孔隙與土體基質相分離，即將圖像處理為二值化圖像，用黑色(或白色)代表大孔隙，白色(或黑色)代表土體基質，然后進行定量化計算。馮杰等[4]采用的方法為基于CT切片對平面圖像假定一閾值，將大孔隙和基質分離開來，與已知大孔隙大小進行比較，如果相差太大，再重新假定一閾值進行計算，直到相差值與已知值的比值很小為止；張季如和陶高梁等[11-12]采用的方法是對于同一圖像，經多人處理后求平均值，其誤差控制在10%以內即可。筆者認為這些方法都是很好的大孔隙分離方法，但精確度有待提高，因為閾值的選擇是土體內大孔隙分布評價的關鍵環節之一，如果閾值的選擇不同會導致出現不同的處理結果，有時會相差甚多。為了消除選擇閾值帶來的麻煩，用物質的CT值來分離大孔隙可達到很好的分離效果，因為物質的CT值代表著物質的密度，不同物質的CT值不同。為了得到土體內各物質的CT值范圍，本文對根系、土體基質以及礫石單獨進行CT掃描，并對每個土柱的334個切片進行了詳細分析，得到該次土柱掃描CT值范圍為-1 024~3 071 HU，其中土體基質CT值范圍為90~1 416 HU，礫石CT值范圍為1 417~3 071 HU，根系和土體中大孔隙CT值范圍為-1 024~89 HU，需特別說明的是，所取土柱內含有大量的根系，根系的存在對大孔隙的產生和存在起到積極的作用，且根系通道也是土體內大孔隙通道的一部分[13-15]，所以為了研究方便和提高精確度，本文未將根系獨立開來。

圖1所示為TZ2土柱某深度處的CT切片，定義土柱頂面Z=0，雖然在采集及運送樣品過程中控制了對土體的擾動，但還是會對樣品邊角處造成少許損傷，所以去除土柱外圍一定區域，選定20 cm×20 cm×40 cm(深度)的立方體土柱為研究對象。

圖1　土柱CT切片示例

為了得到大孔隙隨著深度增加的變化情況，將得到的CT切片導入Adobe Photoshop CS4中進行裁剪，得到選定的20 cm×20 cm為研究區域(圖1)，對裁剪以后的圖像此處只需簡單選擇一個閾值就能將圖片處理為二值圖像，使切片中土體基質和礫石表現為白色，大孔隙顯示為黑色。進行上述步驟處理以后，圖像中可能會出現噪點，即與實際情況不一致的獨立的像素點，這些像素點的存在會影響解析的精度，所以使用Image-Pro Plus 6.0軟件圖像處理中的形態學開運算濾鏡功能，進行降噪處理，除去獨立的噪點，再采用膨脹運算(2×2范圍，重復1次)，將大孔隙邊界復原[16]，將得到的二值化圖片用matlab計算，可得到CT切片的大孔隙度(定義為圖像中大孔隙面積占整個CT切片圖像面積比例[11])，同時每隔7.5 mm深度計算CT切片上各物質CT值的平均值、標準差、最大值和最小值。除了對土柱橫斷面進行掃描計算外，還對土柱的2個縱向進行了掃描，依此來揭示縱剖面上大孔隙的連通性、復雜性和分支性[4]。

3.2　計算結果分析

對于大孔隙的定義，相關研究并未達成一個共識，并且一直是一個有爭議問題，Warner等[2]利用CT掃描方法觀察取自肯塔基藍草地(Kentucky bluegrass)，直徑為20.3 cm的土柱中大孔隙時，所研究對象為孔徑大于1 mm的大孔隙；余長洪等[17]用浸漬劑固化再切片方法，研究了黏土和砂壤土中大于85 m的大孔隙；吳華山等[5]用CT掃描研究的是白土、黃泥土和烏柵土3種土樣中大于0.3 mm孔徑的大孔隙，而本文由于CT掃描儀精度的限制，通過計算，能識別的最小孔隙為孔徑是0.44 mm的大孔隙。由圖1可以看出，平面零星的分布著幾塊礫石，偶見體積較大的礫石；根系在空間內穿叉而過的跡象明顯，在水平切片上成圓率較高、獨立顯色面積寬或者縱截面上呈條狀分布的位置可能為根系分布，水平截面上分布有多條寬而窄，形狀各異，成圓率并不高的大孔隙通道，這些通道在各水平切片上均會發生變化，并且分布具有聚集性的特點，這些大孔隙在空間上相互連通，形成連通性較好的大孔隙通道。從CT切片的縱截面上孔隙分布的特點也可以看出，大孔隙(特別是根系形成的大孔隙)在深度方向上并不是垂直向下的，而是彎延向下，在某深度處出現又在此深度處消失，隨之轉至另一個縱剖面位置處；宏觀上，表層20 cm范圍內未見單體體積較大的礫石，隨著深度的增加，礫石的數量和體積均有增加和增大的趨勢。

CT值代表著物質的密度，其變化可以一定程度上反映土柱內物質組成(包括大孔隙)的變化。在所得的橫截面CT切片中，每隔7.5 mm提取一張圖像進行計算，計算得到的的各參數結果隨深度的變化情況如圖2所示，圖2中“AV”表示平均CT值，“STD”表示標準差，“MAX”表示最大CT值，“MIN”表示最小CT值，由圖2可以看出，最小CT值沿深度波動較小，介于-1 000~-1 024 HU之間，最大值則波動較大，TZ1土柱為2 153~3 071 HU，TZ2土柱為2 189~3 071 HU，這是由于頭寨試驗區斜坡非飽和

帶長期處于潮濕環境條件中，在不同季節氣態水分子循環入侵礫石結構體，導致其內部造巖礦物溶解，形成一定厚度的腐巖殼，有的甚至形成了腐巖結構體，腐巖的密度較新鮮巖石要低，它的存在致使CT最大值產生了一定的波動；另外，平均CT值的變化可以說明土柱內物質隨深度的變異程度，同時在一定程度上可以反映大孔隙隨深度的變化趨勢。為了表現出平均CT值與大孔隙度的變化關系，將兩者單獨列于圖3中，從圖3中可以明顯看出，兩者隨著深度的增加均表現出來很強的波動不穩定性，TZ2的平均CT值在0~200 mm內變化波動很小，而在200 mm以下跳躍著升高，在深度375 mm處達到最高值396.7 HU；TZ1平均CT值多集中在70~180 HU之間。對于大孔隙度，TZ1分別在深度37.5 mm和底部位置為最大值(37.95%)和最小值(7.04%)，TZ2在深度7.5 mm和底面處取得最大值(32.06%)和最小值(11.37%)，兩個點處大孔隙度均隨著深度的增加呈鋸齒狀整體減小趨勢，主要是由于隨著深度增加，制約著大孔隙形成與發展的因素(植物根系密度、有機質含量、動物群體數量和個體大小)也隨之減少?？傮w上，對于同一土柱，隨深度變化，大孔隙度和平均CT值的變化趨勢正好相反，這是由于在不同的深度處，若大孔隙的數量較多，則-1 024~89 HU之間的CT值數量就較多，導致平均CT值降低，但也有特殊的情況存在，例如在TZ1深度為190~210 mm處，兩者均呈遞減的變化趨勢，這可能是由于該位置處大孔隙的數量與CT值較大的物質(如礫石)的含量呈正相關關系。圖2中所示的“AV+STD”和“AV-STD”表示各個剖面間平均CT值隨著深度增加而表現出來的波動變異程度。由圖2—3可以看出，大孔隙分布在同一深度不同土柱間以及不同深度處同一土柱內均表現出明顯的異質性，且波動變異均較大。

圖2　土柱物質CT值隨深度的變化

圖3　土柱平均CT值和大孔隙度隨深度的變化

4大孔隙結構的三維重組

大孔隙結構的三維重組借助VolView 3.4軟件來實現，VolView是美國Kitware公司開發的，是一款開放源代碼、直觀的體可視化交互系統，軟件目的在于讓研究者在Windows, Mac或Linux下迅速探究和分析復雜三維科學數據[18]，VolView是基于Kitware公司開發的兩個非常著名的醫學影像處理開發包VTK和ITK上開發出來的，并且提供免費的使用下載[19]，VolView軟件平臺提供了DICOM格式數據訪問和處理窗口，這些數據多來自CT掃描數據，本文正是依此來實現對三維掃描數據進行導入、分析和處理，其原理是利用3D工具里的體繪制(volume rendering)功能。

導入CT掃描數據以后的三維重組過程其實就是二維CT數據按照位置和角度信息進行規則化處理，在三維空間里將每一個坐標點處用CT掃描所記錄到的數據進行填充，然后賦予顏色，透明度和CT值的過程。VolView的好處在于它提供了很好的人機交互畫面來進行參數調節[20]，可以將其中CT值對應的物質賦予不同的透明度(取值0~1)，以及不同的顏色。為了研究2個土柱內大孔隙的三維展布情況，只需將CT值為-1 024~89之間物質透明度設置為1即可。本文中由于土柱內局部多個剖面大孔隙度高達30%以上，將全部大孔隙顯示出來將不利于大孔隙觀察，所以為了便于觀察和研究，此處僅將CT值為-1 024~-684的物質顯示出來。圖4(a—b)和4(c—d)為TZ1和TZ2從不同方位視角觀察部分大孔隙的示意圖，圖4中方位標示塊中“A”和 “P”分別表示斜坡下坡、上坡方向的縱剖面；“R”和 “L”分別表示土柱右側、左側縱剖面；“S”表示的為土柱的頂部方向。

TZ1土柱　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　TZ2土柱

圖4不同方位視角下土柱內大孔隙三維分布

圖4很好地表現了土柱內部分大孔隙通道在土柱內的三維展布情況，從圖4(a—b)中可以看出，TZ1土柱內部含有較多的錯綜復雜，有的彎曲往下，有的近水平分布的大孔隙通道，其直徑以及數量從土柱頂部至底部慢慢變大增加而后變小減少。相比而言，圖4(c—d)中TZ2內部大孔隙則較多分布在250 mm深度之上，偶見直徑較大的通道，數量總體上沒有TZ1土柱多。TZ1和TZ2土柱內部均含有較多獨立的大孔隙，這些大孔隙的成圓率不高，在有些位置能形成連通性好的大孔隙，但是這些孔隙并不是垂直向下，而是彎延向下或水平延伸。從宏觀上觀察，TZ1土柱中大孔隙在較多深度處均比TZ2的多，這與圖3中的結果一致。CT切片圖像分析與三維觀察得到的結果相一致驗證了該方法在土體大孔隙定量分析和三維重組研究中的可行性。

5結 論

(1) CT掃描技術作為非破壞性獲得技術在土壤科學研究中得到廣泛運用，其精確性、全面性、快速性等優點是顯而易見的，本文成功將此技術運用到大尺度土柱內部大孔隙定量化研究和三維重建中，表明CT掃描技術在斜坡非飽和帶土體大孔隙的研究中是可行的。

(2) 對取自于云南省昭通市頭寨滑坡滑源區2個大尺度土柱進行CT掃描，對獲得的平面CT切片進行分析處理和分析，得到土柱內土體基質CT值為90~1 416 HU，礫石為1 417 ~3 071 HU，根系和土體中大孔隙為-1 024~89 HU；基于CT值范圍用圖像處理方法對土體大孔隙進行分離，得到土體內大孔隙度、平均CT值、最大CT值、最小CT值以及標準差隨深度增加而變化的情況，結果表明，大孔隙分布異質性明顯，波動變異較大，隨著深度的增加大孔隙度呈逐漸降低的趨勢，TZ1土柱在深度37.5 mm和底部位置處取得最大值(37.95%)和最小值(7.04%)，TZ2樣在深度7.5 mm和底面處取得最大值(32.06%)和最小值(11.37%)。

(3) 借助VolView 3.4 體可視化交互系統實現了2個土柱內部部分大孔隙的三維可視化，展示了土柱內部分大孔隙通道空間內的連通性、分支性和復雜性，三維重組清晰可見土柱內含有較多獨立分布的大孔隙通道，它們具有較好的連通性，絕大部分呈彎延向下或水平延伸的狀態。三維重組定性的表現結果與二維切片計算結果一致，隨著深度的增加，兩個樣品土柱內大孔隙呈降低趨勢，且在較多深度處，TZ1土樣的大孔隙分布均比TZ2的高。研究結果能為植被發育斜坡區土體大孔隙滲流和物理力學特性研究提供理論依據。

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Soil Macropores Quantification Study and 3D Reconstruction in Vadose Zones of Hillslope Based on X-Ray Computed Tomography

XU Zongheng1,2， XU Zemin1， LI Lingxu3

(1.DepartmentofCivilEngineering,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming,

Yunnan650500,China; 2.SchoolofTourismandGeographicScience,YunnanNormalUniversity,

Kunming,Yunnan650500,China; 3.DianchiCollege,YunnanUniversity,Kunming,Yunnan650228,China)

Abstract：[Objective] Study on soil macropores quantification and 3D reconstruction is particularly important as it can provide reliable theoretical data for preferential flow study. It is also of great importance in precipitation induced landslide studies.[Methods] We took two 25 cm×25 cm×50 cm soil cores from vegetated slope in Panhe Town, Yunnan Province. Base on X-ray computed tomography, a series of plane and longitudinal slice images were collected. By images analysis, variations of soil macropores with the increase of soil depth and CT value of three substances(gravel, matrix, macropore) were studied. Soil macropore 3D reconstruction was achieved by visual interactive system VolView 3.4 to investigate the connectivity, branchedness and complexity of macropore. [Results] The macropores consisting of root channels, faunal tunnels, shrinkage cracks and inter-aggregate porosity were broadly found in vadose zones of vegetated slope soils. Heterogeneity in distribution of soil macropores was significant, and macroporosity decreased with the increasing soil depth. As clearly demonstrated by 3D reconstruction, macropores were well distributed and connected in the soil cores. [Conclusion] We highlight the importance of CT technique in soil macropore quantification and 3D reconstruction.

Keywords:vegetated slope; X-ray computed tomography; soil macropores; quantification; 3D reconstruction

文獻標識碼：B

文章編號：1000-288X(2015)01-0133-06

中圖分類號：P642.22

收稿日期：2014-01-06修回日期：2014-01-24

資助項目：國家自然科學基金云南聯合基金重點項目“植被發育斜坡對強降雨過程的地下水響應機制及其災害效應”(U1033601)； 高等學校博士學科點專項科研基金項目“峨眉山玄武巖巖崩災害孕育機理”(20135314110005)

第一作者：徐宗恒(1987—)，男(漢族)，云南省麗江市人，博士，講師，主要從事斜坡地質災害研究。E-mail：xuzh208@163.com。

通信簡介：徐則民(1963—)，男(漢族)，河北省承德市人，博士，教授，博士生導師，主要從事斜坡穩定性研究。E-mail：abc5100@188.com。