海底地形建模器

海底地形建模器 (BTM) 是一种应用程序,最初于 2005 年,在美国俄勒冈州立大学与美国海洋和大气管理局 (NOAA) 沿海服务中心 (CSC) 的 GIS 集成与开发计划(Wright 等人在 2005 年提出)的合作协议下开发而成。该应用程序提供了一组用于分析海底地形的地理处理工具,目的在于对地表的海底特征进行分类,这些海底特征可能用于底栖生物栖息地研究、地形学、底栖鱼类物种分布预测、海洋保护区设计等等。通过多波束探测输入格网,用户可以创建附加的坡向格网、等深线位置指数或 BPI(地形位置指数方法的变体,由 Guisan 等人于 1999 年提出,Weiss 于 2001 年提出)以及海底粗糙度(Jenness 于 2003 年提出,Iampietro 和 Kvitek 于 2002 年提出)。

海底地形建模器工具

集成的、基于 XML 的地形分类字典,使用户可以自由地创建自己的分类并定义用于描绘分类特征的关系。原始工具的独特之处在于其类似于向导的功能,该功能引导用户完成海底地形特征化所涉及的流程,同时还可以访问与地貌和地形分析概念相关的教程。该工具已获得国际上底栖生物栖息地制图社区的推崇(在近 50 个实验室使用),并在多个公开发表的研究中被引用(例如,Diesing 等人在 2009 年引用、Dunn 和 Halpin 在 2009 年引用、Erdey-Heydorn 在 2008 年引用、Lanier 等人在 2007 年引用、Lundblad 等人在 2006 年引用、Wedding 等人在 2008 年引用、Wilson 等人在 2007 年引用)。

Esri 与 NOAA CSC 一起很自豪地宣布已完成 BTM 的重大修订,此次修订使 BTM 可以与 ArcGIS 10.x 兼容,同时还包括提供了实现特定功能的 Arc 工具箱、一个 Python 加载项(可以更轻松地编辑和管理所有代码(包括模型参数和设置))、一个重建了上一版本完整“向导”体验的简单界面以及一个有很大改进的、基于 Excel 的分类字典阅读器。粗糙度功能已经更新为新的地形矢量粗糙度测量。将来,某些功能将被移植到部署为 REST 端点的 web 地理处理服务。

本版本将包括修订工具(包括广泛精密的等深线位置指数计算、区域和结构分类构建、深度统计、曲率(坡度变率)和地形矢量粗糙度测量)中所有重要功能的模型构建器模型。

海底地形建模器 GP 模型

以纯文本 Python 文件形式存储所有代码(包括模型参数和设置)的新 Python 工具箱,可以更轻松地编辑和管理代码,而不再需要 .tbx 文件。简单的图形用户界面包含所有 BTM 工具,并重建了上一版本中的完整“向导”体验。此外,一个有很大改进的分类字典阅读器可以与 .CSV 文件以及上一版的 XML 数据配合使用。

要下载 BTM,请单击 此处。请将问题直接发送给 Shaun Walbridge (SWalbridge@esri.com) 和 Dawn Wright (DWright@esri.com)。

参考书目

Diesing, M., Coggan, R., Vanstaen, K., 2009. Widespread rocky reef occurrence in the central English Channel and the implications for predictive habitat mapping.Estuarine, Coastal and Shelf Science, 83, 647-658.

Dunn, D. C., and Halpin, P. N., 2009, Filling a marine spatial planning data gap:rugosity as a mesoscale proxy for hard-bottom habitat.Marine Ecology Progress Series, 377:1-11.

Erdey-Heydorn, M.D., 2008. An ArcGIS seabed characterization toolbox developed for investigating benthic habitats.Marine Geodesy, 31(4): 318-358.

Guisan, A., S.B. Weiss, A.D. Weiss. 1999. GLM versus CCA spatial modeling of plant species distribution.Plant Ecology, 143: 107-122.

Iampietro, P., and R. Kvitek. 2002. Quantitative seafloor habitat classification using GIS terrain analysis:Effects of data density, resolution, and scale.In Proceedings of the 22nd Annual ESRI User Conference.San Diego, CA, July 8-12. http://proceedings.esri.com/library/userconf/proc02/.

Jenness, J., 2003. Grid Surface Areas:Surface Area and Ratios from Elevation Grids [Electronic manual].Jenness Enterprises:ArcView Extensions, http://www.jennessent.com/arcview/arcview_extensions.htm.

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Wedding, L., A. Friedlander, McGranaghan, M., Yost, R., and Monaco, M. 2008. Using bathymetric LiDAR to define nearshore benthic habitat complexity:Implications for management of reef fish assemblages in Hawaii.Remote Sensing of the Environment,112(11): 4159-4165.

Weiss, A. D. 2001. Topographic Positions and Landforms Analysis (Conference Poster).Proceedings of the 21st Annual ESRI User Conference.San Diego, CA, July 9-13.

Wilson, M.F.J., O'Connell, B., Brown, C., Guinan, J.C. and Grehan, A.J., 2007. Multiscale terrain analysis of multibeam bathymetry data for habitat mapping on the continental slope.Marine Geodesy, 30: 3-35.

Wright, D. J., E. R. Lundblad, E. M. Larkin, R. W. Rinehart, J. Murphy, L. Cary-Kothera, and K. Draganov. 2005. ArcGIS Benthic Terrain Modeler.Corvallis, Oregon, Oregon State University, Davey Jones Locker Seafloor Mapping/Marine GIS Laboratory and NOAA Coastal Services Center.可在线访问:http://maps.csc.noaa.gov/digitalcoast/tools/btm