本项目整合了三个原本独立的模块:
整合后的系统可以一键运行完整的预测分析流程,从模型预测到最终的地图可视化。
首先运行数据迁移脚本,将原有项目的文件复制到新的项目结构中:
cd Cd_Prediction_Integrated_System
python setup_data.py
pip install -r requirements.txt
python main.py
Cd_Prediction_Integrated_System/
├── README.md # 英文说明文档
├── 使用说明.md # 中文使用说明
├── main.py # 主执行脚本
├── config.py # 配置文件
├── setup_data.py # 数据迁移脚本
├── requirements.txt # 依赖包列表
├── models/ # 模型模块
│ ├── crop_cd_model/ # 作物Cd模型
│ │ ├── model_files/ # 模型文件(.pth, .npy等)
│ │ ├── data/ # 输入数据(areatest.csv)
│ │ └── predict.py # 预测脚本
│ └── effective_cd_model/ # 有效态Cd模型
│ ├── model_files/ # 模型文件(.pth, .npy等)
│ ├── data/ # 输入数据(areatest.csv)
│ └── predict.py # 预测脚本
├── analysis/ # 数据分析模块
│ ├── data_processing.py # 数据处理(整合预测结果与坐标)
│ ├── mapping.py # 栅格映射(CSV转GeoTIFF)
│ └── visualization.py # 可视化(地图和直方图)
├── data/ # 共享数据
│ ├── coordinates/ # 坐标数据(坐标.csv)
│ ├── predictions/ # 模型预测结果
│ └── final/ # 最终整合数据
├── output/ # 输出结果
│ ├── raster/ # 栅格文件(.tif, .shp等)
│ ├── figures/ # 图形输出(.jpg)
│ └── reports/ # 日志文件
└── utils/ # 工具函数
└── common.py # 通用函数
系统按以下顺序执行:
模型预测阶段
combined_pH.csv
pHcombined.csv
数据整合阶段
Final_predictions.csv
栅格转换阶段(相当于原来的 02_Transfer_csv_to_geotif.py
)
可视化阶段(相当于原来的 01_Figure_raster_mapping.py
)
可以通过修改 config.py
文件来调整系统行为:
CROP_CD_MODEL
: 作物Cd模型的文件路径和参数EFFECTIVE_CD_MODEL
: 有效态Cd模型的文件路径和参数WORKFLOW_CONFIG = {
"run_crop_model": True, # 是否运行作物Cd模型
"run_effective_model": True, # 是否运行有效态Cd模型
"combine_predictions": True, # 是否整合预测结果
"generate_raster": True, # 是否生成栅格文件
"create_visualization": True, # 是否创建地图
"create_histogram": True # 是否创建直方图
}
运行完成后,会在以下位置生成输出文件:
data/predictions/
: 模型预测结果CSV文件data/final/
: 最终整合的数据文件output/raster/
: 栅格文件(GeoTIFF, Shapefile)output/figures/
: 可视化图片output/reports/
: 执行日志A: 修改 config.py
中的 WORKFLOW_CONFIG
,将不需要的步骤设为 False
。
A: 修改 config.py
中的 VISUALIZATION_CONFIG["default_colormap"]
,或者添加自定义颜色方案。
A: 确保运行了 setup_data.py
脚本,并且原始项目文件夹在正确位置。
A: 查看 output/reports/
目录中的日志文件。
如需添加新的模型或功能:
models/
目录下创建新的模型模块config.py
中添加相应配置main.py
中添加执行步骤analysis/data_processing.py
以支持新的预测结果如有问题或建议,请查看项目日志文件或联系开发团队。