摘要
土壤剖面发生层的准确划分是土壤学研究的基础，对于理解土壤的形成、分类、性质和功能至关重要。
传统的土壤剖面发生层划分主要依靠人工野外实地描述，存在主观性强、效率低等问题。
近年来，随着计算机技术和数字图像处理技术的快速发展，基于数字图像的土壤剖面发生层自动划分方法逐渐兴起，并展现出巨大潜力。
其中，eCognition软件作为一款强大的面向对象图像分析软件，在土壤学研究中得到了广泛应用。
本文综述了国内外基于eCognition的土壤剖面发生层划分研究进展，重点介绍了土壤剖面图像特征、分割尺度参数选择、精度评价方法等关键技术，并探讨了该领域存在的问题和未来发展趋势。
关键词：土壤剖面；发生层划分；eCognition；图像分析；面向对象
土壤剖面是垂直于地表向下到母质的土壤纵断面，由不同的发生层组成，每个发生层具有特定的形态特征、物质组成和性质[1]。
土壤剖面发生层的划分是土壤调查、分类和制图的基础，对于研究土壤的形成、演化、肥力状况和生态功能具有重要意义[2]。
传统的土壤剖面发生层划分主要依赖于人工实地观察和描述，受土壤学家主观判断的影响较大，存在效率低、精度难以保证等问题[3]。
近年来，随着计算机技术和数字图像处理技术的快速发展，基于数字图像的土壤剖面发生层自动划分方法逐渐兴起。
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