更新

.gitignore

@@ -0,0 +1,3 @@
+/data
+/output
+*__pycache__

main.py

@@ -1,49 +1,56 @@
+# main.py
+import arcpy
 import os
 import sys
-import geopandas as gpd
-import rasterio
-from exactextract import exact_extract
 
+# 将项目根目录添加到Python路径，以便导入自定义模块
+# 假设 main.py 在项目根目录
+project_root = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+if project_root not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, project_root)
+
+from src import config
+from src.utils.logger_setup import logger
+from src.analysis.spatial_analyzer import SpatialAnalyzer
+from src.reporting.report_generator import ReportGenerator
+
+def main():
+    """
+    项目主入口函数，负责调度空间分析和报告生成流程。
+    """
+    logger.info("==================================================")
+    logger.info("           地理处理与土壤属性分析项目启动           ")
+    logger.info("==================================================")
+
+    # 确保ArcPy环境可用
     try:
-    proj_lib_path = os.path.join(sys.prefix, 'Lib', 'site-packages', 'rasterio', 'proj_data')
-    os.environ['PROJ_LIB'] = proj_lib_path
+        arcpy.GetInstallInfo()
+        logger.info(f"ArcPy环境已加载: {arcpy.GetInstallInfo()['ProductName']} {arcpy.GetInstallInfo()['Version']}")
     except Exception as e:
-    print(f"Warning: Could not automatically set PROJ_LIB. Please set it manually. Error: {e}")
+        logger.critical(f"ArcPy环境未正确配置或加载失败: {str(e)}")
+        logger.critical("请确保在ArcGIS Pro的Python环境中运行此脚本。")
+        sys.exit(1)
 
-# 定义文件路径
-raster_path = "D:/工作/三普成果编制/出图数据/容县/栅格0925/AB/AB.tif"
-vector_path = "D:/测试文件夹/容县耕园林草.shp"
+    # 1. 执行空间分析
+    logger.info("阶段一：开始执行空间分析...")
+    analyzer = SpatialAnalyzer(config)
+    analysis_success = analyzer.execute_analysis()
 
-# 1. 使用 rasterio 读取栅格的坐标参考系统 (CRS)
-with rasterio.open(raster_path) as src:
-    raster_crs = src.crs
+    # 2. 如果分析成功，则生成报告
+    if analysis_success:
+        logger.info("阶段二：空间分析完成，开始生成Excel报告...")
+        reporter = ReportGenerator(config)
+        report_success = reporter.generate_report()
+        if report_success:
+            logger.info("阶段二：Excel报告生成完毕！")
+        else:
+            logger.error("阶段二：Excel报告生成失败。")
+    else:
+        logger.error("阶段一：空间分析失败，请检查日志。")
 
-# 2. 使用 geopandas 读取矢量文件
-gdf = gpd.read_file(vector_path)
+    logger.info("==================================================")
+    logger.info("           地理处理与土壤属性分析项目结束           ")
+    logger.info("==================================================")
 
-# 3. 检查并转换矢量数据的 CRS
-print(f"原始矢量CRS: {gdf.crs}")
-print(f"目标栅格CRS: {raster_crs}")
-
-if gdf.crs != raster_crs:
-    print("CRS不匹配，正在转换矢量数据的CRS...")
-    # 使用 .to_crs() 方法进行转换
-    gdf = gdf.to_crs(raster_crs)
-    print("转换完成。")
-
-# 4. 现在，将已经对齐了坐标系的 GeoDataFrame 传递给 exact_extract
-#    注意：可以直接传递 GeoDataFrame 对象，而不仅仅是文件路径
-stats_to_calculate = ['mean', 'sum', 'count', 'min', 'max']
-results = exact_extract(raster_path, gdf, stats_to_calculate)
-
-# 5. 将结果合并回 GeoDataFrame
-#    exact_extract 在处理 GeoDataFrame 时，会保留原始的行顺序
-for stat in stats_to_calculate:
-    # 从结果列表中提取每个要素的'properties'字典中的统计值
-    gdf[stat] = [res['properties'][stat] for res in results]
-
-# 打印最终带有统计结果的 GeoDataFrame
-print("\n分区统计结果:")
-print(gdf.head())
-
-gdf.to_file("ddddl.shp", driver='ESRI Shapefile', encoding='utf-8')
+if __name__ == "__main__":
+    main()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+arcpy
+pandas
+openpyxl

src/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# src/__init__.py

src/analysis/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# src/analysis/__init__.py

src/analysis/data_manager.py

@@ -0,0 +1,142 @@
+# src/analysis/data_manager.py
+import arcpy
+import os
+import pandas as pd
+from typing import Literal
+from src.utils.logger_setup import logger
+from src import config
+
+class DataManager:
+    """
+    负责所有与数据源（GDB、文件夹）的交互，包括数据的读取、写入和管理。
+    它不包含业务逻辑，只负责数据的“拿”和“放”。
+    """
+    def __init__(self):
+        self.logger = logger
+        self.output_gdb = config.OUTPUT_GDB
+        self.logger.info(f"DataManager 初始化，输出GDB: {self.output_gdb}")
+
+    def get_feature_classes(self, input_location: str, shape_type: Literal['Point', 'Polyline', 'Polygon'] = "Point") -> list:
+        """
+        从文件夹或GDB中获取所有指定类型的要素类。
+        
+        参数:
+        input_location: 输入路径（文件夹或GDB）
+        shape_type: 要获取的要素类型（默认为"Point"）
+        
+        返回:
+        list: 要素类路径列表
+        """
+        feature_class_list = []
+        self.logger.info(f"正在从 '{input_location}' 获取 '{shape_type}' 类型的要素类...")
+
+        try:
+            # 检查输入是文件夹还是GDB
+            if input_location.endswith('.gdb'):
+                # GDB工作空间
+                arcpy.env.workspace = input_location
+                feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses(feature_type=shape_type) # 直接按类型过滤
+
+                for fc in feature_classes:
+                    fc_path = os.path.join(input_location, fc)
+                    feature_class_list.append(fc_path)
+
+            else:
+                # 文件夹工作空间（搜索shp文件）
+                arcpy.env.workspace = input_location
+                # 获取所有shp文件
+                shapefiles = arcpy.ListFiles("*.shp")
+
+                for shp in shapefiles:
+                    shp_path = os.path.join(input_location, shp)
+                    desc = arcpy.Describe(shp_path)
+                    if desc.shapeType == shape_type:
+                        feature_class_list.append(shp_path)
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"读取输入位置时出错: {str(e)}")
+
+        self.logger.info(f"在 '{input_location}' 找到 {len(feature_class_list)} 个 '{shape_type}' 要素类。")
+        return feature_class_list
+
+    def save_output_feature_class(self, in_memory_fc: str, output_name: str) -> str | None:
+        """
+        将内存中的要素类写入输出路径（GDB）。
+        
+        参数:
+        in_memory_fc: 要写入的内存要素类
+        output_name: 输出名称
+        
+        返回:
+        str: 输出要素类的完整路径，如果失败则返回 None
+        """
+        output_path = self.output_gdb
+        self.logger.info(f"正在将要素类 '{in_memory_fc}' 保存到 '{output_path}'，名称为 '{output_name}'...")
+
+        try:
+            # 检查输出路径是GDB
+            if not arcpy.Exists(output_path):
+                # 创建GDB
+                parent_dir = os.path.dirname(output_path)
+                gdb_name = os.path.basename(output_path).replace('.gdb', '')
+                arcpy.management.CreateFileGDB(parent_dir, gdb_name)
+                self.logger.info(f"创建GDB: {output_path}")
+
+            output_fc = os.path.join(output_path, output_name)
+            
+            # 如果目标要素类已存在，则删除
+            if arcpy.Exists(output_fc):
+                arcpy.management.Delete(output_fc)
+                self.logger.warning(f"已删除现有要素类: {output_fc}")
+
+            arcpy.management.CopyFeatures(in_memory_fc, output_fc)
+            self.logger.info(f"结果写入GDB: {output_fc}")
+
+            return output_fc
+
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"写入输出时出错: {str(e)}")
+            return None
+
+    def gdb_table_to_dataframe(self, table_path: str) -> pd.DataFrame | None:
+        """
+        将GDB中的表格读取为Pandas DataFrame。
+        
+        参数:
+        table_path: GDB中表格的完整路径
+        
+        返回:
+        pd.DataFrame: 读取到的DataFrame，如果失败则返回 None
+        """
+        self.logger.info(f"正在从 '{table_path}' 读取表格到 DataFrame...")
+        if not arcpy.Exists(table_path):
+            self.logger.error(f"表格不存在: {table_path}")
+            return None
+        
+        try:
+            # 使用arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray 或 arcpy.da.TableToNumPyArray
+            # 这里假设是普通表，如果需要几何信息，可以使用FeatureClassToNumPyArray
+            # fields = [f.name for f in arcpy.ListFields(table_path)]
+            # data = arcpy.da.TableToNumPyArray(table_path, fields)
+            # df = pd.DataFrame(data)
+
+            # 更直接的方法，使用arcpy.da.SearchCursor
+            data = []
+            fields = [f.name for f in arcpy.ListFields(table_path) if f.type not in ('Geometry', 'OID')] # 排除几何和OID字段
+            with arcpy.da.SearchCursor(table_path, fields) as cursor:
+                for row in cursor:
+                    data.append(row)
+            
+            df = pd.DataFrame(data, columns=fields)
+            self.logger.info(f"成功从 '{table_path}' 读取 {len(df)} 行数据。")
+            return df
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"读取GDB表格到DataFrame时出错: {str(e)}")
+            return None

src/analysis/spatial_analyzer.py

@@ -0,0 +1,339 @@
+# src/analysis/spatial_analyzer.py
+import arcpy
+import os
+from src.utils.logger_setup import logger
+from src import config
+from src.analysis.data_manager import DataManager
+
+class SpatialAnalyzer:
+    """
+    封装项目最核心的空间处理和统计分析逻辑。
+    这是业务逻辑的中心，负责样点属性增强、空间连接和汇总统计。
+    """
+    def __init__(self, config_module):
+        self.logger = logger
+        self.config = config_module
+        self.data_manager = DataManager()
+        self.logger.info("SpatialAnalyzer 初始化。")
+
+        # 设置ArcPy环境
+        arcpy.env.overwriteOutput = True
+        arcpy.env.workspace = "in_memory" # 默认工作空间设置为内存，方便临时数据管理
+
+        self.final_enriched_points_path = None # 存储最终增强样点的路径
+        self.summary_table_path = None # 存储最终统计表的路径
+
+    def execute_analysis(self) -> bool:
+        """
+        作为执行空间分析的唯一入口，按顺序调用内部方法完成整个流程。
+        """
+        self.logger.info("开始执行空间分析流程...")
+        
+        try:
+            # 1. 预检
+            if not self._run_pre_analysis_checks():
+                self.logger.error("预分析检查失败，分析终止。")
+                return False
+
+            # 2. 获取初始点要素
+            initial_points = self._get_initial_point_features()
+            if not initial_points:
+                self.logger.error("未找到初始点要素，分析终止。")
+                return False
+
+            # 3. 合并与去重
+            merged_deduplicated_points = self._merge_and_deduplicate_points(initial_points)
+            if not merged_deduplicated_points:
+                self.logger.error("合并与去重失败，分析终止。")
+                return False
+
+            # 4. 属性连接 (多边形属性)
+            enriched_points = self._enrich_attributes_by_spatial_join(merged_deduplicated_points)
+            if not enriched_points:
+                self.logger.error("空间连接失败，分析终止。")
+                return False
+
+            # 5. 清理字段 (保留指定字段)
+            final_points_for_stats = self._cleanup_fields(enriched_points)
+            if not final_points_for_stats:
+                self.logger.error("字段清理失败，分析终止。")
+                return False
+
+            # 6. 汇总统计
+            summary_table = self._calculate_summary_statistics(final_points_for_stats)
+            if not summary_table:
+                self.logger.error("汇总统计失败，分析终止。")
+                return False
+
+            # 7. 保存最终结果
+            self._save_final_results(final_points_for_stats, summary_table)
+            
+            self.logger.info("空间分析流程成功完成。")
+            return True
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return False
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"空间分析过程中发生未知错误: {str(e)}", exc_info=True)
+            return False
+        finally:
+            # 清理内存中的临时数据
+            self._cleanup_in_memory()
+
+    def _run_pre_analysis_checks(self) -> bool:
+        """
+        执行预分析检查，验证输入数据和字段是否存在。
+        """
+        self.logger.info("执行预分析检查...")
+        
+        # 1. 检查输入GDB是否存在
+        if not arcpy.Exists(self.config.INPUT_DATA_GDB):
+            self.logger.error(f"输入数据GDB不存在: {self.config.INPUT_DATA_GDB}")
+            return False
+        if not arcpy.Exists(self.config.BASE_DATA_GDB):
+            self.logger.error(f"基础数据GDB不存在: {self.config.BASE_DATA_GDB}")
+            return False
+
+        # 2. 检查用于空间连接的多边形图层及其字段是否存在
+        for layer_name, field_names in self.config.JOIN_POLYGON_LAYERS.items():
+            layer_path = os.path.join(self.config.BASE_DATA_GDB, layer_name)
+            if not arcpy.Exists(layer_path):
+                self.logger.error(f"空间连接图层不存在: {layer_path}")
+                return False
+            for field_name in field_names:
+                if not arcpy.ListFields(layer_path, field_name):
+                    self.logger.error(f"空间连接图层 '{layer_name}' 中缺少字段: '{field_name}'")
+                    return False
+        
+        self.logger.info("预分析检查通过。")
+        return True
+
+    def _get_initial_point_features(self) -> list | None:
+        """
+        从配置的输入GDB中获取所有点要素类。
+        """
+        self.logger.info("正在获取初始点要素类...")
+        point_features = self.data_manager.get_feature_classes(self.config.INPUT_DATA_GDB, shape_type="Point")
+        if not point_features:
+            self.logger.warning(f"在 '{self.config.INPUT_DATA_GDB}' 中未找到任何点要素类。")
+            return None
+        return point_features
+
+    def _merge_and_deduplicate_points(self, point_features: list) -> str | None:
+        """
+        合并所有点要素类并删除重复点。
+        """
+        self.logger.info("正在合并点要素...")
+        temp_merged_points = "in_memory/temp_merged_points"
+        try:
+            arcpy.management.Merge(point_features, temp_merged_points, field_match_mode="USE_FIRST_SCHEMA")
+            merge_count = int(arcpy.management.GetCount(temp_merged_points).getOutput(0))
+            self.logger.info(f"合并后要素数量: {merge_count}")
+
+            self.logger.info("正在删除重复点...")
+            arcpy.management.DeleteIdentical(temp_merged_points, "Shape", "1 Meters")
+            after_dedup_count = int(arcpy.management.GetCount(temp_merged_points).getOutput(0))
+            self.logger.info(f"去重后要素数量: {after_dedup_count} (删除 {merge_count - after_dedup_count} 个重复点)")
+
+            # 删除除了 Shape 和 OID 类字段外的所有字段
+            try:
+                merged_points = "in_memory/merged_points"
+                arcpy.conversion.ExportFeatures(temp_merged_points, merged_points)
+
+                del_fields = [f.name for f in arcpy.ListFields(merged_points)
+                            if f.type not in ("Geometry", "OID") and f.name.upper() not in ("SHAPE", "OBJECTID", "FID")]
+                if del_fields:
+                    arcpy.management.DeleteField(merged_points, del_fields)
+
+                current_data = merged_points
+            except Exception as ex:
+                self.logger.error(f"创建仅含几何的临时要素类失败: {str(ex)}")
+                current_data = temp_merged_points
+
+            return current_data
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"合并或去重时ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"合并或去重过程中发生错误: {str(e)}")
+            return None
+
+    def _enrich_attributes_by_spatial_join(self, target_features: str) -> str | None:
+        """
+        通过空间连接为样点赋值多边形属性（行政区划、土地利用、土壤类型）。
+        """
+        self.logger.info("开始执行空间连接，为样点赋值多边形属性...")
+        current_data = target_features
+
+        # 遍历配置中需要连接的多边形图层
+        for layer_name, field_names in self.config.JOIN_POLYGON_LAYERS.items():
+            join_feature_path = os.path.join(self.config.BASE_DATA_GDB, layer_name)
+            
+            if not arcpy.Exists(join_feature_path):
+                self.logger.warning(f"警告: 连接要素不存在，跳过: {join_feature_path}")
+                continue
+
+            temp_output = f"in_memory/joined_{layer_name}"
+            self.logger.info(f"正在将 '{current_data}' 与 '{layer_name}' ({join_feature_path}) 进行空间连接...")
+
+            try:
+                # 构建字段映射，只保留需要连接的字段
+                field_mappings = arcpy.FieldMappings()
+                field_mappings.addTable(current_data) # 添加目标要素的字段
+
+                # 添加连接要素的字段
+                join_fields_to_add = []
+                for field_name in field_names:
+                    field_map = arcpy.FieldMap()
+                    field_map.addInputField(join_feature_path, field_name)
+                    field_mappings.addFieldMap(field_map)
+                    join_fields_to_add.append(field_name) # 记录要添加的字段名
+
+                arcpy.analysis.SpatialJoin(
+                    target_features=current_data,
+                    join_features=join_feature_path,
+                    out_feature_class=temp_output,
+                    join_operation="JOIN_ONE_TO_ONE",
+                    join_type="KEEP_ALL",
+                    match_option="CLOSEST",  # 样点与多边形通常使用相交
+                    search_radius="500 Meters",
+                    field_mapping=field_mappings # 使用字段映射来控制输出字段
+                )
+                current_data = temp_output
+                self.logger.info(f"与 '{layer_name}' 连接完成，连接字段: {', '.join(join_fields_to_add)}。")
+            except arcpy.ExecuteError:
+                self.logger.error(f"与 '{layer_name}' 空间连接时ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+                return None
+            except Exception as e:
+                self.logger.error(f"与 '{layer_name}' 空间连接过程中发生错误: {str(e)}")
+                return None
+        
+        self.logger.info("所有空间连接完成。")
+        return current_data
+
+    def _cleanup_fields(self, feature_class: str) -> str | None:
+        """
+        只保留指定的土壤属性字段、分组字段以及必要的几何和OID字段。
+        """
+        self.logger.info("正在清理和筛选字段...")
+        output_fc = "in_memory/cleaned_fields_fc"
+        try:
+            # 复制要素类以进行字段操作
+            arcpy.management.CopyFeatures(feature_class, output_fc)
+
+            # 构建要保留的字段列表
+            fields_to_keep = ["Geometry", "OID", "SHAPE", "OBJECTID", "FID","OBJECTID_1"] # 几何和OID字段
+            fields_to_keep.extend(self.config.KEEP_SOIL_FIELDS) # 配置中指定的土壤属性字段
+            fields_to_keep.extend(self.config.GROUP_BY_FIELDS) # 分组字段
+
+            # 获取当前要素类中的所有字段名
+            all_fields = [f.name for f in arcpy.ListFields(output_fc)]
+
+            # 确定需要删除的字段
+            fields_to_delete = []
+            for field in all_fields:
+                # 忽略系统字段和要保留的字段
+                if field.upper() not in [f.upper() for f in fields_to_keep]:
+                    fields_to_delete.append(field)
+            
+            if fields_to_delete:
+                arcpy.management.DeleteField(output_fc, fields_to_delete)
+                self.logger.info(f"已删除字段: {', '.join(fields_to_delete)}")
+            else:
+                self.logger.info("无需删除额外字段。")
+
+            # 检查是否有配置中指定的字段在最终要素类中缺失
+            missing_fields = [f for f in self.config.KEEP_SOIL_FIELDS + self.config.GROUP_BY_FIELDS if not arcpy.ListFields(output_fc, f)]
+            if missing_fields:
+                self.logger.warning(f"警告: 以下配置的字段在清理后缺失: {', '.join(missing_fields)}")
+
+            return output_fc
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"字段清理时ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"字段清理过程中发生错误: {str(e)}")
+            return None
+
+    def _calculate_summary_statistics(self, feature_class: str) -> str | None:
+        """
+        对样点数据按指定字段进行分组汇总统计。
+        """
+        self.logger.info("开始计算汇总统计...")
+        output_table = os.path.join("in_memory", self.config.SUMMARY_TABLE_NAME)
+
+        # 准备统计字段列表
+        statistics_fields = []
+        exists_field = [f.name for f in arcpy.ListFields(feature_class)]
+        exists_field.remove("TRZD")
+        for field in self.config.STATISTICS_FIELDS:
+            if field not in exists_field:
+                continue
+            for stat_type in self.config.STATISTICS_TYPE:
+                statistics_fields.append([field, stat_type])
+        
+        if not statistics_fields:
+            self.logger.warning("未配置任何统计字段或统计类型，跳过汇总统计。")
+            return None
+
+        try:
+            # 检查分组字段是否存在
+            for group_field in self.config.GROUP_BY_FIELDS:
+                if not arcpy.ListFields(feature_class, group_field):
+                    self.logger.error(f"分组字段 '{group_field}' 不存在于要素类中，无法进行统计。")
+                    return None
+
+            arcpy.analysis.Statistics(
+                in_table=feature_class,
+                out_table=output_table,
+                statistics_fields=statistics_fields,
+                case_field=self.config.GROUP_BY_FIELDS
+            )
+            self.logger.info(f"汇总统计完成，结果表: {output_table}")
+            return output_table
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"汇总统计时ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"汇总统计过程中发生错误: {str(e)}")
+            return None
+
+    def _save_final_results(self, enriched_points_fc: str, summary_table: str):
+        """
+        保存最终增强后的样点要素类和统计结果表到输出GDB。
+        """
+        self.logger.info("正在保存最终分析结果...")
+        
+        # 保存增强后的样点
+        self.final_enriched_points_path = self.data_manager.save_output_feature_class(
+            enriched_points_fc, self.config.OUTPUT_FC_NAME
+        )
+        if self.final_enriched_points_path:
+            self.logger.info(f"增强样点已保存到: {self.final_enriched_points_path}")
+        else:
+            self.logger.error("增强样点保存失败。")
+
+        # 保存统计结果表
+        output_table_path = os.path.join(self.config.OUTPUT_GDB, self.config.SUMMARY_TABLE_NAME)
+        try:
+            if arcpy.Exists(output_table_path):
+                arcpy.management.Delete(output_table_path)
+                self.logger.warning(f"已删除现有统计表: {output_table_path}")
+            arcpy.management.CopyRows(summary_table, output_table_path)
+            self.summary_table_path = output_table_path
+            self.logger.info(f"统计结果表已保存到: {self.summary_table_path}")
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"保存统计结果表时ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"保存统计结果表过程中发生错误: {str(e)}")
+
+    def _cleanup_in_memory(self):
+        """
+        清理ArcPy内存工作空间中的临时数据。
+        """
+        self.logger.info("正在清理内存中的临时数据...")
+        try:
+            arcpy.management.Delete("in_memory")
+            self.logger.info("内存工作空间已清理。")
+        except Exception as e:
+            self.logger.warning(f"清理内存工作空间时出错: {str(e)}")

src/config.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+# src/config.py
+import os
+
+# 项目根目录
+PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+
+# 输入数据路径
+# 建议将实际数据GDB或文件夹放在 project_root/data/ 目录下
+INPUT_DATA_GDB = os.path.join(PROJECT_ROOT, "data", "土壤属性统计表格数据.gdb") # 示例：输入样点、行政区划、土地利用、土壤类型数据所在的GDB
+BASE_DATA_GDB = os.path.join(PROJECT_ROOT, "data", "土壤属性统计表格数据.gdb") # 示例：基础数据，如行政区划、土地利用、土壤类型
+
+# 输出数据路径
+OUTPUT_GDB = os.path.join(PROJECT_ROOT, "output", "analysis_result.gdb")
+OUTPUT_REPORT_EXCEL = os.path.join(PROJECT_ROOT, "output", "soil_analysis_report.xlsx")
+LOG_FILE = os.path.join(PROJECT_ROOT, "output", "process.log")
+
+# 空间分析相关配置
+OUTPUT_FC_NAME = "三普样点合并结果" # 空间连接后的样点要素类名称
+SUMMARY_TABLE_NAME = "土壤属性统计表" # 统计结果表名称
+
+# 空间连接字段配置
+# 样点需要连接的多边形图层名称及其属性字段
+# 例如：{"行政区划图层名称": "行政区划名称字段", "土地利用图层名称": "土地利用类型字段", ...}
+JOIN_POLYGON_LAYERS = {
+    "兴宁区乡镇行政边界": ["XZQMC"],  # 行政区划图层名和对应的行政区名称字段列表
+    "地类图斑": ["DLBM"],   # 土地利用图层名和对应的土地利用类型字段列表
+    "土壤类型图": ["YL","TS"]     # 土壤类型图层名和对应的土壤类型字段列表
+}
+
+# 需要保留的土壤属性字段列表 (这些字段将从空间连接结果中筛选保留)
+KEEP_SOIL_FIELDS = [
+    "AB", "ACU", "AMN", "AMO", "AS1", "AZN", "CEC", "ECA", "EMG", "TESE", "TN", "TP",
+    "TK", "AFE", "AK", "AP", "OM", "FL", "SL", "NL", "PH", "GZCHD", "YXTCHD", "TRRZ", "TRZD",
+    "YL", "TS"
+]
+
+# 统计分析字段配置
+# 需要进行统计的土壤属性字段
+STATISTICS_FIELDS = [
+    "PH", "OM", "TN", "TP", "TK", "CEC", "AB", "ACU", "AMN", "AMO", "AS1", "AZN", "ECA", "EMG", "TESE", "AFE", "AK", "AP", "FL", "SL", "NL", "GZCHD", "YXTCHD", "TRRZ", "TRZD"
+]
+# 统计类型 (例如: "MEAN", "MAX", "MIN", "SUM", "COUNT", "STD", "VAR")
+STATISTICS_TYPE = ["MEAN", "MAX", "MIN", "COUNT"]
+
+# 分组字段 (用于统计分析和报告生成)
+GROUP_BY_FIELDS = ["XZQMC", "DLBM", "TS"] # 行政区名称, 土地利用类型, 土壤类型
+
+# 日志配置
+LOGGING_LEVEL = "INFO" # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

src/reporting/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# src/reporting/__init__.py

src/reporting/report_generator.py

@@ -0,0 +1,145 @@
+# src/reporting/report_generator.py
+import pandas as pd
+import os
+from src.utils.logger_setup import logger
+from src import config
+from src.analysis.data_manager import DataManager
+from openpyxl import Workbook
+from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
+from openpyxl.styles import Font, Border, Side, Alignment
+from openpyxl.worksheet.dimensions import ColumnDimension, DimensionHolder
+from openpyxl.utils import get_column_letter
+
+class ReportGenerator:
+    """
+    负责将分析结果（GDB中的表格）转化为格式精美的Excel报告。
+    """
+    def __init__(self, config_module):
+        self.logger = logger
+        self.config = config_module
+        self.data_manager = DataManager()
+        self.logger.info("ReportGenerator 初始化。")
+
+    def generate_report(self) -> bool:
+        """
+        作为生成报告的唯一入口，按顺序调用内部方法完成报告生成。
+        """
+        self.logger.info("开始生成Excel报告...")
+        try:
+            # 1. 从GDB加载统计结果表
+            df_stats = self._load_data_from_gdb()
+            if df_stats is None or df_stats.empty:
+                self.logger.warning("未获取到统计数据或数据为空，无法生成报告。")
+                return False
+
+            # 2. 格式化数据
+            formatted_df = self._format_data(df_stats)
+
+            # 3. 写入Excel并美化样式
+            self._write_to_excel(formatted_df)
+            
+            self.logger.info(f"Excel报告成功生成到: {self.config.OUTPUT_REPORT_EXCEL}")
+            return True
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"生成Excel报告过程中发生错误: {str(e)}", exc_info=True)
+            return False
+
+    def _load_data_from_gdb(self) -> pd.DataFrame | None:
+        """
+        从GDB加载统计结果表。
+        """
+        self.logger.info(f"正在从GDB加载统计结果表: {self.config.OUTPUT_GDB}/{self.config.SUMMARY_TABLE_NAME}")
+        table_path = os.path.join(self.config.OUTPUT_GDB, self.config.SUMMARY_TABLE_NAME)
+        df = self.data_manager.gdb_table_to_dataframe(table_path)
+        return df
+
+    def _format_data(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+        """
+        清洗和格式化数据，例如重命名字段为更易读的中文名称、调整数据结构等。
+        """
+        self.logger.info("正在格式化统计数据...")
+        
+        # 示例：重命名字段
+        # 统计字段的命名规则通常是 FIELD_STATTYPE (如 PH_MEAN)
+        # 我们可以创建一个映射来美化这些名称
+        rename_map = {}
+        for field in self.config.STATISTICS_FIELDS:
+            for stat_type in self.config.STATISTICS_TYPE:
+                original_col = f"{field}_{stat_type}".upper() # arcpy Statistics工具生成的字段名是大写
+                display_name = f"{field}_{stat_type.lower()}" # 转换为小写统计类型，例如 PH_mean
+                rename_map[original_col] = display_name
+        
+        # 添加分组字段到重命名映射，如果需要
+        for group_field in self.config.GROUP_BY_FIELDS:
+            if group_field not in rename_map: # 避免重复添加
+                rename_map[group_field] = group_field # 暂时不改分组字段名，如果需要可以自定义
+
+        # 应用重命名
+        df = df.rename(columns=rename_map)
+        
+        # 调整列顺序 (可选)
+        # desired_order = self.config.GROUP_BY_FIELDS + [rename_map.get(f"{f}_{st}".upper(), f"{f}_{st}".lower()) 
+        #                                                 for f in self.config.STATISTICS_FIELDS 
+        #                                                 for st in self.config.STATISTICS_TYPE]
+        # existing_cols = [col for col in desired_order if col in df.columns]
+        # df = df[existing_cols]
+
+        self.logger.info("数据格式化完成。")
+        return df
+
+    def _write_to_excel(self, df: pd.DataFrame):
+        """
+        将格式化后的数据写入Excel，并美化样式。
+        """
+        self.logger.info(f"正在将数据写入Excel文件: {self.config.OUTPUT_REPORT_EXCEL}")
+        
+        # 确保输出目录存在
+        output_dir = os.path.dirname(self.config.OUTPUT_REPORT_EXCEL)
+        if not os.path.exists(output_dir):
+            os.makedirs(output_dir)
+
+        # 创建一个新的Excel工作簿
+        wb = Workbook()
+        ws = wb.active
+        if ws is None:
+            self.logger.error("无法获取活动工作表，报告生成失败。")
+            return
+        
+        ws.title = self.config.SUMMARY_TABLE_NAME # 设置工作表名称
+
+        # 将DataFrame数据写入工作表
+        for r_idx, row in enumerate(dataframe_to_rows(df, index=False, header=True), 1):
+            ws.append(row)
+            if r_idx == 1: # 设置表头样式
+                for cell in ws[r_idx]:
+                    cell.font = Font(bold=True)
+                    cell.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
+                    cell.border = Border(left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'), 
+                                         top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin'))
+            else: # 设置数据行样式
+                for cell in ws[r_idx]:
+                    cell.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
+                    cell.border = Border(left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'), 
+                                         top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin'))
+
+        # 自动调整列宽
+        dim_holder = DimensionHolder(worksheet=ws) # 修正参数名
+        for col in range(ws.min_column, ws.max_column + 1):
+            max_length = 0
+            column = get_column_letter(col)
+            for cell in ws[column]:
+                try:
+                    if cell.value is not None and len(str(cell.value)) > max_length: # 检查cell.value是否为None
+                        max_length = len(str(cell.value))
+                except:
+                    pass
+            adjusted_width = (max_length + 2) * 1.2 # 增加一些边距
+            dim_holder[column] = ColumnDimension(ws, min=column, max=column, width=adjusted_width)
+        ws.column_dimensions = dim_holder
+
+        # 冻结首行
+        ws.freeze_panes = ws['A2']
+
+        # 保存Excel文件
+        wb.save(self.config.OUTPUT_REPORT_EXCEL)
+        self.logger.info("Excel文件保存成功。")

src/utils/logger_setup.py

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+# src/utils/logger_setup.py
+import logging
+import os
+from src import config
+
+def setup_logging():
+    """
+    配置项目的日志系统。
+    日志将输出到控制台和文件。
+    """
+    log_file = config.LOG_FILE
+    log_level_str = config.LOGGING_LEVEL.upper()
+
+    # 确保日志文件目录存在
+    log_dir = os.path.dirname(log_file)
+    if not os.path.exists(log_dir):
+        os.makedirs(log_dir)
+
+    # 获取日志级别
+    log_level = getattr(logging, log_level_str, logging.INFO)
+
+    # 配置根日志记录器
+    logging.basicConfig(
+        level=log_level,
+        format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+        handlers=[
+            logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8'),
+            logging.StreamHandler() # 同时输出到控制台
+        ]
+    )
+    
+    # 返回一个特定的logger实例，而不是根logger，以便于模块化使用
+    return logging.getLogger(__name__)
+
+# 在模块加载时设置日志
+logger = setup_logging()