Аннотация:Современные аналитические методы исследования стремятся к автоматизации процесса и минимальному операторскому вмешательству. Это относится и к анализу изображений – томографических срезов, как части процесса томографического исследования почв. Для расчета морфометрических показателей томографическое изображение нужно сегментировать (разделить на фазы). Сегментация может быть автоматическая и ручная (manual thresholding) под контролем оператора. Проблема автоматических алгоритмов сегментации в недостаточно точной работе с разными данными. Цель исследования – применить один из наиболее распространенных алгоритмов сегментации по Оцу к томографическим данным различных почв и показать, насколько оправдано его применение, а также определить причины и условия возникновения ошибок в автоматической сегментации. Использованы томографические съемки городских почв (Urbic Technosols), темно-серой почвы (Luvic Chernic Phaeozems), дерново-подзолистой почвы (Albic Retisols), снятые на разном оборудовании. Результаты автоматической сегментации сравнивали с результатами ручной. В качестве контрольной рентген-контрастной фазы использовано поровое пространство почв, а в качестве контрольных показателей – значения пористости и количество пор. Исследования показали что метод Оцу наилучшим образом описывает данные большого объема, в которых артефакты изображения – цифровые “шумы” – минимальны или полностью отсутствуют, что характерно для результатов съемки агрегатов размерной фракции менее 1 мм. Для съемок с грубым разрешением или для изображений низкого качества, характерных для образцов с высоким поглощением рентгеновского излучения, автоматическая сегментация крайне нежелательна.