MAESA（Mining Area Ecological Space Analysis） 是面向全国矿区土地利用与生态系统服务研究的本地应用技能。它将 ENVI / PyTorch 分类、PLUS 四情景模拟、InVEST 碳储量—水源供给—生境质量评估、沉陷积水复合碳库和 ArcGIS Pro 制图组织为可追溯的工作流。
项目不把商业 GIS 软件暴露到公网。MCP 只作为应用技能与本机工具之间的受控技术接口；软件、原始数据、模型和结果都保留在用户电脑中。
| 模块 | 本地后端 | 主要输出 | 验证状态 |
|---|---|---|---|
| 项目构建与空间预检 | Python / GDAL | workflow_job.json、预检报告 |
自动 |
| 土地利用分类 | ENVI 或 PyTorch | LULC、置信度、精度表 | 独立样本不足时为 pending_validation |
| 土地利用变化 | Python | 转移矩阵、Sankey、面积统计 | 自动 |
| PLUS | 官方 PLUS V1.4.2 GUI 桥接 | ND、UD、EP、RE LULC | 需回代 FoM / 多种子验证 |
| InVEST Carbon | InVEST | 碳库栅格、总碳储量 | 碳密度需可追溯 |
| InVEST Annual Water Yield | InVEST | 产水深、流域汇总 | 需流量或水量平衡校准 |
| InVEST Habitat Quality | InVEST | 生境质量、威胁退化 | 需威胁与样点验证 |
| 综合生态服务 | min-max + AHP | 综合指数、情景比较 | 可做权重敏感性分析 |
| 论文级成果 | ArcGIS / Matplotlib | 地图、图表、三线表、DOCX/PDF | 图面与单位检查 |
prepared、waiting_interactive 与 pending_validation 都不表示科研分析已经验证完成。系统会把软件运行状态、空间预检状态和独立科研验证状态分开记录。
npx skills add lancmd/MAESA-Skill -g安装后启用 mining-area-ecological-analysis。安装内容包括工作流说明、MCP 注册信息和本地工具代码；不会替你安装 ArcGIS Pro、ENVI、PLUS、InVEST 或研究数据。
git clone https://github.com/lancmd/MAESA-Skill.git
cd MAESA-Skill
.\scripts\setup_skill.ps1 -WithPyTorch -WithPlusGui
.\scripts\maesa_doctor.ps1
.\scripts\start_skill_mcp.ps1若端口 8765 已被占用：
.\scripts\start_skill_mcp.ps1 -Port 8766软件路径请写入未提交的 config/local_paths.json 或环境变量：
| 软件 | 环境变量 |
|---|---|
| ArcGIS Pro | ARCGIS_PROPY、ARCGIS_PRO_EXE |
| ENVI / IDL | IDL_EXE |
| PLUS | PLUS_V142_EXECUTABLE |
| InVEST | INVEST_CLI |
按任务模式提供数据，而不是强制一次性交齐所有模块：
- 分类：逐期影像、逐期 ROI 或登记的模型包；建议同时提供独立验证样本；
- 变化分析：至少两期已对齐 LULC；
- PLUS：至少两期 LULC、驱动因子、矿区边界；RE 还需与主网格对齐的
positive_down沉陷深度栅格或受约束的w.dat； - Carbon：LULC 与覆盖全部编码的碳密度 CSV；
- Water Yield：降水、ET0、土层深度、PAWC、流域、Kc/根系深度表；
- Habitat Quality：威胁栅格、威胁表、敏感性表；
- 制图：可选
.aprx、布局模板和.lyrx。
复制 examples/real_project_template 后填写自己的绝对路径。随后执行：
python .\scripts\project_validator.py --project .\project.json
python .\scripts\project_readiness.py --project .\project.json
python .\scripts\project_workflow.py --project .\project.json --run项目编译器将生成 workspace/generated/workflow_job.json，用户不需要手工维护任务文件。
每次运行应保留：
outputs_manifest.json：输出文件、类型、大小、空间信息与哈希；provenance.json：输入哈希、参数、软件版本、随机种子与时间；validation_summary.json：分类、PLUS、InVEST、生态服务和制图验证状态；
审稿证据可用 scripts/build_review_evidence.py --workspace <project> 一次性审计。它会生成独立分类样本模板、混淆矩阵计算入口、PLUS 历史回代/多随机种子状态和 RE 结构性归档摘要；缺失观测证据时保持 pending_validation，不会把训练 ROI、单次输出或网格检查写成精度结论。
workflow_state.json：可暂停/续跑阶段状态。
分类评价应至少报告 OA、Macro-F1、Macro-IoU 和逐类精度；PLUS 应报告 FoM、关键地类精度及多随机种子稳定性；InVEST 应进行独立运行一致性和参数敏感性核对。只有具备这些证据后，模型结果才适合被表述为经验证的科研结果。
全国不同矿区必须从项目 GeoTIFF 的投影、分辨率和有效掩膜读取统计条件，不能套用某一案例的面积或结果。通用约定如下：
- 30 m 像元面积为
0.09 hm²； tot_c_cur.tif是Mg C/像元，总碳储量直接求和；制图为面密度时再除以0.09 hm²，单位为Mg C/hm²；- 年产水栅格为
mm，总水量为水深(mm) × 像元面积(m²) / 1000； - 地图连续色带必须标明单位，分类图必须只显示实际编码类别。
统计和制图工具不得用示例数值替代项目结果。详细规则见 docs/reporting_and_unit_contract.md。
使用显式计划把最终图件、报告、PLUS/InVEST 原生产出和运行清单汇总到一个目录。命令默认只显示将要移动、复制和清理的路径：
Copy-Item .\templates\final_results_plan.example.json .\final_results_plan.json
python .\scripts\finalize_project_results.py --project-root C:\path\to\project --plan .\final_results_plan.json
python .\scripts\finalize_project_results.py --project-root C:\path\to\project --plan .\final_results_plan.json --apply归档器拒绝清理计划中声明的影像、ROI、验证样本、驱动因子、边界、沉陷和 InVEST 输入。详细说明见 docs/results.md。
通过 MCP 使用时，finalize_project_results 同样默认 apply=false。
python -m pytest .\tests\test_smoke_suite.py -q
python .\tests\mcp_smoke.pyGitHub Actions 运行跨平台的 Python 合同测试。ArcGIS Pro、ENVI、PLUS 和受许可证约束的 InVEST 软件在本地小栅格案例上验收。
MAESA-Skill/
├── config/ # 本地路径、分类体系和数据源示例
├── docs/ # 项目、分类、空间、模型运行与成果归档文档
├── interfaces/ # 本地 MCP 后端与工具协议
├── mcp_server/ # 可安装的 MCP 包
├── scripts/ # 编译、桥接、统计、制图和报告脚本
├── templates/ # 项目、场景与数据栈模板
├── examples/ # 纯合成回归样例与空白项目模板
└── tests/ # 可移植合同测试与本地集成测试
MIT License。MAESA 编排用户已经合法安装的软件，但不提供 ArcGIS Pro、ENVI、PLUS 或 InVEST 的许可证，也不替代实地调查、独立验证和工程审查。