测试修改

src/new/services/step11_service.py

@@ -25,7 +25,8 @@ Step11 后端计算服务（专题图生成 / 克里金插值）
         "boundary_shp_path": "D:/boundary.shp",                 # 边界 shp（可选）
         "resolution": 30.0,                                     # 空间分辨率（米）
         "input_crs": "EPSG:32651",
-        "output_crs": "EPSG:4326",
+        # ★★★ 强制默认 output_crs = input_crs，禁止从 service 配置误改为 EPSG:4326 ★★★
+        "output_crs": "EPSG:32651",
         "output_dir": "D:/11_Thematic_Map",                      # 输出目录
         "enabled": True,
         "work_dir": "D:/workspace",                              # 工作目录

src/new/services/step12_service.py

@@ -46,7 +46,7 @@ Step12 后端计算服务（数据可视化——散点/光谱/箱线/掩膜缩
 from __future__ import annotations
 
 from pathlib import Path
-from typing import Any, Dict
+from typing import Any, Dict, List, Optional
 
 from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified, resolve_output_dir
 
@@ -168,18 +168,115 @@ def _try_sampling_maps(work_dir: str, output_dir: Path) -> Dict[str, Any]:
     return {"status": "completed" if p else "error", "path": p, "output_dir": str(output_dir / "sampling_maps")}
 
 
+def _resolve_thematic_map_dir(work_dir: str) -> "Optional[Path]":
+    """自动推断 Step 11 分布图输出目录
+
+    与 step11_service._resolve_output_dir 的 default 分支完全镜像——
+    用户未指定 output_dir 时默认为 ``work_dir/11_Thematic_Map``。
+    """
+    if not work_dir:
+        return None
+    cand = Path(work_dir) / "11_Thematic_Map"
+    return cand if cand.is_dir() else None
+
+
+def _try_distribution_maps(work_dir: str, output_dir: Path) -> Dict[str, Any]:
+    """渲染/汇集 Step 11 生成的分布图到 14_visualization/distribution_maps
+
+    处理两类产物（独立子步骤，单个失败不影响另一个）：
+
+    1. **PNG 直拷** —— ``11_Thematic_Map/*_专题图.png``
+       （Step 11 GeoTIFF 栅格模式的产物，已带外框/图例/采样点，直接复制即可）
+    2. **GeoTIFF 渲染** —— ``11_Thematic_Map/*_kriging.tif``
+       （Step 11 CSV 插值模式的纯 GeoTIFF 产物，调用 ``ContentMapper.visualize_raster``
+       渲染为同风格的 PNG）
+
+    Returns:
+        {"status": "completed"|"skipped", "count": int,
+         "png_copied": int, "tif_rendered": int,
+         "output_dir": str, "details": [{"src", "dst", "kind"}, ...]}
+    """
+    import shutil
+
+    src_dir = _resolve_thematic_map_dir(work_dir)
+    if src_dir is None:
+        raise FileNotFoundError(
+            f"Step 11 输出目录不存在: {work_dir}/11_Thematic_Map"
+            f"（请先运行 Step 11 生成分布图）"
+        )
+
+    out_sub = output_dir / "distribution_maps"
+    out_sub.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    details: List[Dict[str, str]] = []
+    n_png_copy = 0
+    n_tif_render = 0
+
+    # --- 1. PNG 直拷（GeoTIFF 模式已有产物） ---
+    for src_png in sorted(src_dir.glob("*_专题图.png")):
+        dst_png = out_sub / src_png.name
+        try:
+            shutil.copy2(src_png, dst_png)
+            details.append({"src": str(src_png), "dst": str(dst_png), "kind": "png_copy"})
+            n_png_copy += 1
+        except Exception as copy_err:  # noqa: BLE001
+            print(f"[distribution_maps] ⚠ 复制失败 {src_png.name}: {copy_err}")
+
+    # --- 2. GeoTIFF 渲染（CSV 模式纯栅格产物） ---
+    tif_paths = sorted(src_dir.glob("*_kriging.tif"))
+    if tif_paths:
+        import matplotlib
+        matplotlib.use("Agg")
+        from src.postprocessing.map import ContentMapper
+
+        mapper = ContentMapper()
+        for tif_path in tif_paths:
+            stem = tif_path.stem
+            chinese_title = mapper._get_chinese_title(stem)
+            dst_png = out_sub / f"{chinese_title}_分布图.png"
+            try:
+                mapper.visualize_raster(
+                    raster_tif_path=str(tif_path),
+                    output_file=str(dst_png),
+                    boundary_shp_path=None,
+                    nodata_value=-9999.0,
+                    figsize=(14, 10),
+                    alpha=0.9,
+                )
+                details.append({"src": str(tif_path), "dst": str(dst_png), "kind": "tif_render"})
+                n_tif_render += 1
+            except Exception as render_err:  # noqa: BLE001
+                print(f"[distribution_maps] ⚠ 渲染失败 {tif_path.name}: {render_err}")
+
+    total = n_png_copy + n_tif_render
+    if total == 0:
+        raise FileNotFoundError(
+            f"Step 11 输出目录 {src_dir} 中无 *_专题图.png 也无 *_kriging.tif"
+        )
+
+    return {
+        "status": "completed",
+        "count": total,
+        "png_copied": n_png_copy,
+        "tif_rendered": n_tif_render,
+        "output_dir": str(out_sub),
+        "details": details,
+    }
+
+
 def execute_step12(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     """Step 12 后端计算入口——纯函数"""
     work_dir: str = config.get("work_dir") or ""
     img_dir: str = config.get("img_dir") or ""
     enabled: bool = bool(config.get("enabled", True))
     output_dir: str = config.get("output_dir") or ""
-    # 5 个开关：缺省默认 True（与旧 panel 行为一致）
+    # 6 个开关：缺省默认 True（与旧 panel 行为一致；新增 distribution_maps 用于闭环 Step 11）
     gen_scatter = bool(config.get("generate_scatter", True))
     gen_spectrum = bool(config.get("generate_spectrum", True))
     gen_boxplots = bool(config.get("generate_boxplots", True))
     gen_glint = bool(config.get("generate_glint_previews", True))
     gen_sampling = bool(config.get("generate_sampling_maps", True))
+    gen_distribution = bool(config.get("generate_distribution_maps", True))
 
     output_path, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "viz_generate"
@@ -228,12 +325,14 @@ def execute_step12(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         tasks.append(("glint_previews", _try_glint_previews))
     if gen_sampling:
         tasks.append(("sampling_maps", _try_sampling_maps))
+    if gen_distribution:
+        tasks.append(("distribution_maps", _try_distribution_maps))
 
     if not tasks:
         return {
             "status": "completed",
             "output_path": str(output_path).replace("\\", "/"),
-            "message": "无可视化任务（5 个开关全部 False）",
+            "message": "无可视化任务（6 个开关全部 False）",
             "mode": mode,
         }