修改

main.py

@@ -12,7 +12,7 @@ if project_root not in sys.path:
 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
+from src.analysis.raster_analyzer import RasterAnalyzer # 导入 RasterAnalyzer
 
 def main():
     """
@@ -32,21 +32,28 @@ def main():
         sys.exit(1)
 
     # 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()
+    # logger.info("阶段一：开始执行空间分析...")
+    # analyzer = SpatialAnalyzer(config)
+    # analysis_success = analyzer.execute_analysis()
 
-    # 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。")
+    # 2. 执行栅格分析（求交、制表、合并）
+    logger.info("阶段二：开始执行栅格分析...")
+    raster_analyzer = RasterAnalyzer(config)
+    raster_analysis_success = raster_analyzer.execute_analysis()
+
+    # 3. 输出分析结果
+    # if analysis_success and raster_analysis_success:
+    #     logger.info("所有分析流程成功完成！")
+    # elif analysis_success and not raster_analysis_success:
+    #     logger.error("空间分析成功，但栅格分析失败，请检查日志。")
+    # elif not analysis_success and raster_analysis_success:
+    #     logger.error("空间分析失败，但栅格分析成功，请检查日志。")
+    # else:
+    #     logger.error("所有分析流程失败，请检查日志。")
+    if raster_analysis_success:
+        logger.info("栅格分析流程成功完成！")
     else:
-        logger.error("阶段一：空间分析失败，请检查日志。")
+        logger.error("栅格分析失败，请检查日志。")
 
     logger.info("==================================================")
     logger.info("           地理处理与土壤属性分析项目结束           ")

src/analysis/data_manager.py

@@ -2,7 +2,9 @@
 import arcpy
 import os
 import pandas as pd
+import pyarrow as pa
 from typing import Literal
+from pathlib import Path # 导入 Path
 from src.utils.logger_setup import logger
 from src import config
 
@@ -16,13 +18,16 @@ class DataManager:
         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:
+    def get_feature_classes(self, input_location: str, shape_type: Literal['Point', 'Polyline', 'Polygon'] = "Point",
+                            feature_names_to_match: list | None = None) -> list:
         """
         从文件夹或GDB中获取所有指定类型的要素类。
+        如果提供了 feature_names_to_match，则只返回名称匹配的要素类。
         
         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"）
+        feature_names_to_match: 可选，要匹配的要素类名称列表。
         
         返回:
         list: 要素类路径列表
@@ -58,6 +63,18 @@ class DataManager:
             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。")
+
+        # 根据 feature_names_to_match 进行筛选
+        if feature_names_to_match:
+            filtered_feature_class_list = []
+            configured_names_set = {name.upper() for name in feature_names_to_match} # 转换为大写进行不区分大小写匹配
+            for fc_path in feature_class_list:
+                fc_name = Path(fc_path).stem.upper() # 获取要素类名称并转换为大写
+                if fc_name in configured_names_set:
+                    filtered_feature_class_list.append(fc_path)
+            self.logger.info(f"根据配置筛选后，保留 {len(filtered_feature_class_list)} 个要素类。")
+            return filtered_feature_class_list
+        
         return feature_class_list
 
     def save_output_feature_class(self, in_memory_fc: str, output_name: str) -> str | None:
@@ -140,3 +157,97 @@ class DataManager:
         except Exception as e:
             self.logger.error(f"读取GDB表格到DataFrame时出错: {str(e)}")
             return None
+
+    def merge_tables_to_dataframe(self, table_paths: list) -> pd.DataFrame | None:
+        """
+        将多个DBF表格读取为Pandas DataFrame并合并。
+        每个表格的 'gridcode' 列将被重命名为对应的土壤属性名称。
+        
+        参数:
+        table_paths: DBF表格路径列表
+        
+        返回:
+        pd.DataFrame: 合并后的DataFrame，如果失败则返回 None
+        """
+        self.logger.info("正在合并多个制表结果到 DataFrame...")
+        all_dfs = []
+        for table_path in table_paths:
+            df = self.gdb_table_to_dataframe(table_path)
+            if df is None:
+                self.logger.warning(f"无法读取表格: {table_path}，跳过。")
+                continue
+            
+            # 从文件名中提取土壤属性名称
+            soil_attribute_name = Path(table_path).stem.replace("tabulate_", "")
+            
+            # 重命名 'gridcode' 列为土壤属性名称
+            if "gridcode" in df.columns:
+                df = df.rename(columns={"gridcode": soil_attribute_name})
+            else:
+                self.logger.warning(f"表格 '{table_path}' 中缺少 'gridcode' 字段，无法重命名。")
+                continue
+            
+            # 重命名 'AREA' 列为 'AREA_{土壤属性名称}'，以避免合并时的列名冲突
+            if "AREA" in df.columns:
+                df = df.rename(columns={"AREA": f"AREA_{soil_attribute_name}"})
+            else:
+                self.logger.warning(f"表格 '{table_path}' 中缺少 'AREA' 字段。")
+            
+            # 只保留 XZQMC, DLBM, 土壤属性名称 和 AREA_{土壤属性名称} 字段
+            cols_to_keep = ["XZQMC", "DLBM", soil_attribute_name, f"AREA_{soil_attribute_name}"]
+            df = df[[col for col in cols_to_keep if col in df.columns]]
+            
+            all_dfs.append(df)
+
+        if not all_dfs:
+            self.logger.error("没有可合并的 DataFrame。")
+            return None
+
+        # 第一次合并使用第一个DataFrame作为基础
+        merged_df = all_dfs[0]
+        for i in range(1, len(all_dfs)):
+            # 使用 XZQMC 和 DLBM 作为合并键
+            merged_df = pd.merge(merged_df, all_dfs[i], on=["XZQMC", "DLBM"], how="outer")
+        
+        self.logger.info(f"成功合并 {len(all_dfs)} 个表格。")
+        return merged_df
+
+    def dataframe_to_gdb_table(self, dataframe: pd.DataFrame, output_table_name: str) -> str | None:
+        """
+        将Pandas DataFrame写入到GDB中的新表。
+        
+        参数:
+        dataframe: 要写入的Pandas DataFrame
+        output_table_name: 输出表的名称
+        
+        返回:
+        str: 输出表的完整路径，如果失败则返回 None
+        """
+        self.logger.info(f"正在将 DataFrame 写入到 GDB 表 '{output_table_name}'...")
+        output_table_path = os.path.join(self.output_gdb, output_table_name)
+
+        try:
+            # 检查输出GDB是否存在，如果不存在则创建
+            if not arcpy.Exists(self.output_gdb):
+                parent_dir = os.path.dirname(self.output_gdb)
+                gdb_name = os.path.basename(self.output_gdb).replace('.gdb', '')
+                arcpy.management.CreateFileGDB(parent_dir, gdb_name)
+                self.logger.info(f"创建GDB: {self.output_gdb}")
+
+            # 如果目标表已存在，则删除
+            if arcpy.Exists(output_table_path):
+                arcpy.management.Delete(output_table_path)
+                self.logger.warning(f"已删除现有表: {output_table_path}")
+
+            # 将DataFrame转换为ArrowTable，然后写入GDB表
+            arrow_table = pa.Table.from_pandas(dataframe)
+            arcpy.management.CopyRows(arrow_table, output_table_path)
+            
+            self.logger.info(f"DataFrame 已成功写入到 GDB 表: {output_table_path}")
+            return output_table_path
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"将 DataFrame 写入 GDB 表时ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"将 DataFrame 写入 GDB 表过程中发生错误: {str(e)}")
+            return None

src/analysis/raster_analyzer.py

@@ -0,0 +1,183 @@
+# src/analysis/raster_analyzer.py
+import arcpy
+import os
+import pandas as pd
+from pathlib import Path
+from src.utils.logger_setup import logger
+from src.analysis.data_manager import DataManager
+from src import config
+
+class RasterAnalyzer:
+    """
+    负责处理土壤属性栅格数据的分析流程，包括求交、制表和结果合并。
+    """
+    def __init__(self, config_module):
+        self.logger = logger
+        self.config = config_module
+        self.data_manager = DataManager()
+        self.logger.info("RasterAnalyzer 初始化。")
+
+        arcpy.env.overwriteOutput = True
+        arcpy.env.workspace = "in_memory" # 默认工作空间设置为内存
+
+        self.dltb_polygon = self.config.DLTB_POLYGON_PATH
+        self.xzq_polygon = self.config.XZQ_POLYGON_PATH
+        self.reclassified_polygon_path = self.config.RECLASSIFIED_POLYGON_PATH
+        self.output_gdb = self.config.OUTPUT_GDB
+        self.final_summary_table_name = self.config.FINAL_SUMMARY_TABLE_NAME
+
+        # 检查必要输入要素是否存在
+        if not arcpy.Exists(self.dltb_polygon):
+            self.logger.error(f"地类图斑要素不存在: {self.dltb_polygon}")
+            raise FileNotFoundError(f"地类图斑要素不存在: {self.dltb_polygon}")
+        if not arcpy.Exists(self.xzq_polygon):
+            self.logger.error(f"行政区划要素不存在: {self.xzq_polygon}")
+            raise FileNotFoundError(f"行政区划要素不存在: {self.xzq_polygon}")
+        if not arcpy.Exists(self.reclassified_polygon_path):
+            self.logger.error(f"重分类面要素路径不存在: {self.reclassified_polygon_path}")
+            raise FileNotFoundError(f"重分类面要素路径不存在: {self.reclassified_polygon_path}")
+
+    def execute_analysis(self) -> bool:
+        """
+        执行栅格分析的主流程。
+        """
+        self.logger.info("开始执行栅格分析流程...")
+        temp_dbf_tables = [] # 存储所有临时制表结果的路径
+
+        try:
+            # 获取所有重分类后的面要素
+            reclassed_polygons = self.data_manager.get_feature_classes(
+                self.reclassified_polygon_path, 
+                shape_type="Polygon"
+            )
+            if not reclassed_polygons:
+                self.logger.error(f"在 '{self.reclassified_polygon_path}' 中未找到任何重分类后的面要素。")
+                return False
+
+            for reclassed_polygon in reclassed_polygons:
+                polygon_name = Path(reclassed_polygon).stem
+                self.logger.info(f"正在处理土壤属性: {polygon_name}")
+
+                # 1. 求地类图斑和土壤属性重分类后面要素的交集
+                intersect_output = self._intersect_features(reclassed_polygon, polygon_name)
+                if not intersect_output:
+                    self.logger.error(f"土壤属性 '{polygon_name}' 的交集分析失败。")
+                    continue
+
+                # 2. 交集制表
+                dbf_table = self._tabulate_intersection(intersect_output, polygon_name)
+                if dbf_table:
+                    temp_dbf_tables.append(dbf_table)
+                else:
+                    self.logger.error(f"土壤属性 '{polygon_name}' 的制表失败。")
+                
+                # 清理内存中的临时交集结果
+                arcpy.management.Delete(intersect_output)
+
+            if not temp_dbf_tables:
+                self.logger.error("没有生成任何制表结果，分析终止。")
+                return False
+
+            # 3. 合并所有制表结果并保存到GDB
+            self.logger.info("正在合并所有制表结果...")
+            final_dataframe = self.data_manager.merge_tables_to_dataframe(temp_dbf_tables)
+            if final_dataframe is None:
+                self.logger.error("合并制表结果失败。")
+                return False
+            
+            output_table_path = self.data_manager.dataframe_to_gdb_table(
+                final_dataframe, self.final_summary_table_name
+            )
+            if output_table_path:
+                self.logger.info(f"最终汇总表已保存到: {output_table_path}")
+            else:
+                self.logger.error("最终汇总表保存失败。")
+
+            self.logger.info("栅格分析流程成功完成。")
+            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"栅格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和临时DBF文件
+            self._cleanup_in_memory_and_temp_files(temp_dbf_tables)
+
+    def _intersect_features(self, reclassed_polygon: str, polygon_name: str) -> str | None:
+        """
+        求地类图斑和重分类后面要素的交集。
+        """
+        self.logger.info(f"开始求 '{polygon_name}' 与地类图斑的交集...")
+        out_feature_class = f"in_memory/intersect_{polygon_name}"
+        try:
+            in_features = [self.dltb_polygon, reclassed_polygon]
+            arcpy.analysis.Intersect(
+                in_features=in_features,
+                out_feature_class=out_feature_class,
+                join_attributes="ALL",
+                output_type="INPUT"
+            )
+            self.logger.info(f"'{polygon_name}' 交集结果已生成: {out_feature_class}")
+            return out_feature_class
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"求 '{polygon_name}' 交集时ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"求 '{polygon_name}' 交集过程中发生错误: {str(e)}")
+            return None
+
+    def _tabulate_intersection(self, intersect_feature_class: str, polygon_name: str) -> str | None:
+        """
+        对交集结果进行制表。
+        """
+        self.logger.info(f"开始对 '{polygon_name}' 的交集结果进行制表...")
+        # 制表结果将保存在内存中
+        out_table = f"in_memory/tabulate_{polygon_name}"
+
+        try:
+            # 确保 XZQMC 字段存在于行政区划要素中
+            if not arcpy.ListFields(self.xzq_polygon, "XZQMC"):
+                self.logger.error(f"行政区划要素 '{self.xzq_polygon}' 中缺少 'XZQMC' 字段。")
+                return None
+
+            # 确保 'gridcode' 和 'DLBM' 字段存在于交集要素中
+            intersect_fields = [f.name for f in arcpy.ListFields(intersect_feature_class)]
+            if "gridcode" not in intersect_fields:
+                self.logger.error(f"交集要素 '{intersect_feature_class}' 中缺少 'gridcode' 字段。")
+                return None
+            if "DLBM" not in intersect_fields:
+                self.logger.error(f"交集要素 '{intersect_feature_class}' 中缺少 'DLBM' 字段。")
+                return None
+
+            arcpy.analysis.TabulateIntersection(
+                in_zone_features=self.xzq_polygon, # 乡镇边界
+                zone_fields="XZQMC",
+                in_class_features=intersect_feature_class,
+                out_table=out_table,
+                class_fields="gridcode;DLBM",
+                out_units="SQUARE_METERS"
+            )
+            self.logger.info(f"'{polygon_name}' 制表结果已生成: {out_table}")
+            return out_table
+        except arcpy.ExecuteError:
+            self.logger.error(f"对 '{polygon_name}' 制表时ArcGIS工具执行错误: {arcpy.GetMessages(2)}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"对 '{polygon_name}' 制表过程中发生错误: {str(e)}")
+            return None
+
+    def _cleanup_in_memory_and_temp_files(self, temp_tables: list):
+        """
+        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:
+            # 内存工作空间中的所有临时数据都会被删除
+            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"清理临时数据时出错: {str(e)}")

src/analysis/spatial_analyzer.py

@@ -1,14 +1,15 @@
 # src/analysis/spatial_analyzer.py
+import itertools
 import arcpy
 import os
+from pathlib import Path
 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。
+    这是业务逻辑的中心，负责样点属性增强、空间连接。
     """
     def __init__(self, config_module):
         self.logger = logger
@@ -21,7 +22,6 @@ class SpatialAnalyzer:
         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:
         """
@@ -47,26 +47,26 @@ class SpatialAnalyzer:
                 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)
+            # 4. 与土壤属性点进行空间连接
+            enriched_with_soil_points = self._enrich_with_soil_attributes(merged_deduplicated_points)
+            if not enriched_with_soil_points:
+                self.logger.error("与土壤属性点空间连接失败，分析终止。")
+                return False
+
+            # 5. 属性连接 (多边形属性)
+            enriched_points = self._enrich_attributes_by_spatial_join(enriched_with_soil_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:
+            # 6. 清理字段 (保留指定字段)
+            final_points = self._cleanup_fields(enriched_points)
+            if not final_points:
                 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._save_final_results(final_points)
             
             self.logger.info("空间分析流程成功完成。")
             return True
@@ -87,15 +87,15 @@ class SpatialAnalyzer:
         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}")
+        if not arcpy.Exists(self.config.INPUT_DATA_PATH):
+            self.logger.error(f"输入数据GDB不存在: {self.config.INPUT_DATA_PATH}")
             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():
+        for layer_name, field_names in self.config.JOIN_POLYGON_FEATURES.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}")
@@ -113,9 +113,13 @@ class SpatialAnalyzer:
         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")
+        point_features = self.data_manager.get_feature_classes(
+            self.config.INPUT_DATA_PATH, 
+            shape_type="Point",
+            feature_names_to_match=list(self.config.JOIN_POINT_FEATURES.keys()) # 传入需要匹配的要素类名称
+        )
         if not point_features:
-            self.logger.warning(f"在 '{self.config.INPUT_DATA_GDB}' 中未找到任何点要素类。")
+            self.logger.warning(f"在 '{self.config.INPUT_DATA_PATH}' 中未找到任何配置的点要素类。")
             return None
         return point_features
 
@@ -158,6 +162,51 @@ class SpatialAnalyzer:
             self.logger.error(f"合并或去重过程中发生错误: {str(e)}")
             return None
 
+    def _enrich_with_soil_attributes(self, target_features: str) -> str | None:
+        """
+        与土壤属性点进行空间连接，为样点赋值土壤属性。
+        """
+        self.logger.info("开始与土壤属性点进行空间连接...")
+        current_data = target_features
+
+        # 获取所有土壤属性点要素类
+        point_features = self.data_manager.get_feature_classes(self.config.INPUT_DATA_PATH, shape_type="Point")
+        if not point_features:
+            self.logger.warning("未找到任何土壤属性点要素类")
+            return target_features
+
+        # 遍历每个土壤属性点要素类进行空间连接
+        for soil_point_path in point_features:
+            # 获取要素类名称（用于临时输出名称）
+            soil_point_fc = Path(soil_point_path).stem
+
+            if not arcpy.Exists(soil_point_path) or soil_point_fc not in self.config.JOIN_POINT_FEATURES:
+                self.logger.warning(f"土壤属性点要素类不存在，跳过: {soil_point_path}")
+                continue
+
+            try:
+                temp_output = f"in_memory/joined_soil_{soil_point_fc}"
+                arcpy.analysis.SpatialJoin(
+                    target_features=current_data,
+                    join_features=soil_point_path,
+                    out_feature_class=temp_output,
+                    join_operation="JOIN_ONE_TO_ONE",
+                    join_type="KEEP_ALL",
+                    match_option="CLOSEST",
+                    search_radius="1 Meters",  # 使用较小的搜索半径确保精确匹配
+                )
+
+                current_data = temp_output
+            except arcpy.ExecuteError:
+                self.logger.error(f"与土壤属性点 '{soil_point_fc}' 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"与土壤属性点 '{soil_point_fc}' 空间连接过程中发生错误: {str(e)}")
+                return None
+        
+        self.logger.info("所有土壤属性点空间连接完成。")
+        return current_data
+
     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）。
@@ -165,47 +214,37 @@ class SpatialAnalyzer:
         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
 
+        # 获取面要素类并进行空间连接
+        polygon_features = self.data_manager.get_feature_classes(self.config.BASE_DATA_GDB, shape_type="Polygon")
+        if not polygon_features:
+            self.logger.warning("未找到任何多边形要素类，跳过空间连接步骤。")
+            return 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)
+        for join_polygon in polygon_features:
+            polygon_name = Path(join_polygon).stem
             
-            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}")
+            if not arcpy.Exists(join_polygon) or polygon_name not in self.config.JOIN_POLYGON_FEATURES:
+                self.logger.warning(f"警告: 连接要素不存在，跳过: {join_polygon}")
                 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
-
+                temp_output = f"in_memory/joined_poly_{polygon_name}"
                 arcpy.analysis.SpatialJoin(
                     target_features=current_data,
-                    join_features=join_feature_path,
+                    join_features=join_polygon,
                     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
+                    match_option="CLOSEST",
+                    search_radius="500 Meters"
                 )
                 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)}")
+                self.logger.error(f"与 '{polygon_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)}")
+                self.logger.error(f"与 '{polygon_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。")
@@ -222,30 +261,31 @@ class SpatialAnalyzer:
             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)]
-
+            fields_to_keep = [*list(self.config.JOIN_POINT_FEATURES.values()), *list(self.config.JOIN_POLYGON_FEATURES.values())] # 配置中指定的属性字段
+            fields_to_keep = [*set(itertools.chain.from_iterable(fields_to_keep))] # 扁平化列表
+            self.logger.info(f"配置中指定需要保留的字段: {fields_to_keep}")
             # 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)
+            delete_fields = []
+            keeped_fields = []
+            for field in arcpy.ListFields(output_fc):
+                # 忽略系统字段
+                if field.type in ("Geometry", "OID"):
+                    continue
+                
+                if field.name.upper() not in [f.upper() for f in fields_to_keep]:
+                    delete_fields.append(field.name)
+                else:
+                    keeped_fields.append(field.name)
             
-            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)}")
+            if delete_fields:
+                arcpy.management.DeleteField(output_fc, delete_fields)
             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)]
+            missing_fields = set(fields_to_keep) - set(keeped_fields)
             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)}")
+                self.logger.warning(f"警告: 以下配置的字段缺失: {', '.join(missing_fields)}")
 
             return output_fc
         except arcpy.ExecuteError:
@@ -255,77 +295,21 @@ class SpatialAnalyzer:
             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:
+
+    def _save_final_results(self, enriched_points_fc: str):
         """
-        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。
+        保存最终样点要素类到输出GDB。
         """
         self.logger.info("正在保存最终分析结果...")
         
-        # 保存增强后的样点
+        # 保存最终样点
         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}")
+            self.logger.info(f"最终样点已保存到: {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)}")
+            self.logger.error("最终样点保存失败。")
 
     def _cleanup_in_memory(self):
         """

src/config.py

@@ -5,45 +5,35 @@ import os
 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
+INPUT_DATA_PATH = r"D:\工作\三普成果编制\出图数据\广西兴宁区\土壤属性图数据\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 = r"D:\工作\三普成果编制\出图数据\广西兴宁区\土壤属性图数据\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
+FINAL_SUMMARY_TABLE_NAME = "土壤属性分级汇总表" # 最终输出的合并表的名称
+
+# 栅格分析相关配置
+RECLASSIFIED_POLYGON_PATH = r"D:\工作\三普成果编制\出图数据\广西兴宁区\土壤属性图数据\面积统计用栅格面\新建文件夹" # 示例：重分类后的面要素所在的GDB或文件夹路径
+DLTB_POLYGON_PATH = r"D:\工作\三普成果编制\出图数据\广西兴宁区\土壤属性图数据\土壤属性统计表格数据.gdb\地类图斑" # 示例：地类图斑要素的完整路径
+XZQ_POLYGON_PATH = r"D:\工作\三普成果编制\出图数据\广西兴宁区\土壤属性图数据\土壤属性统计表格数据.gdb\行政区划" # 示例：行政区划要素的完整路径
 
 # 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
+# 点要素及保留字段
+JOIN_POINT_FEATURES = {
+    "PH": ["PH"], 
+    "OM": ["OM"],
+    "AK": ["AK"]
+}
+# 面要素及保留字段
+JOIN_POLYGON_FEATURES = {
+    "兴宁区乡镇行政边界": ["XZQMC"],
+    "地类图斑": ["DLBM"],
+    "土壤类型图": ["YL","TS","TZ"]
 }
-
-# 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

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

src/reporting/report_generator.py

@@ -1,145 +0,0 @@
-# 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。")