From 82e0b92af67b2eac3c6d6d70494284d00cd7b000 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: DXC Date: Mon, 15 Jun 2026 15:20:50 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Mega-1.1=20=E5=85=A8=E9=93=BE=E8=B7=AF=E8=B7=AF?= =?UTF-8?q?=E5=BE=84=E5=BD=92=E4=B8=80=E5=8C=96=E6=94=B6=E5=B0=BE=EF=BC=88?= =?UTF-8?q?18=20=E6=96=87=E4=BB=B6=EF=BC=89?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- src/core/glint_removal/get_spectral-test.py | 2 +- src/core/glint_removal/get_spectral.py | 2 +- src/core/pipeline/runner.py | 2 +- .../custom_regression_prediction.py | 12 +++++----- src/core/steps/glint_detection_step.py | 2 +- src/core/steps/modeling_step.py | 2 +- src/core/steps/prediction_step.py | 6 ++--- src/core/visualization/preview.py | 4 ++-- .../water_quality_inversion_pipeline_GUI.py | 22 +++++++++---------- src/gui/panels/step11_map_panel.py | 4 ++-- src/gui/panels/step12_viz_panel.py | 20 ++++++++--------- src/gui/panels/step13_panel.py | 10 ++++----- src/gui/panels/step14_panel.py | 4 ++-- src/gui/panels/step2_panel.py | 6 ++--- src/gui/panels/step9_ml_predict_panel.py | 6 ++--- src/gui/water_quality_gui.py | 14 ++++++------ src/postprocessing/visualization_reports.py | 18 +++++++-------- src/utils/sampling.py | 2 +- 18 files changed, 69 insertions(+), 69 deletions(-) diff --git a/src/core/glint_removal/get_spectral-test.py b/src/core/glint_removal/get_spectral-test.py index ef6ccb0..b20908d 100644 --- a/src/core/glint_removal/get_spectral-test.py +++ b/src/core/glint_removal/get_spectral-test.py @@ -903,7 +903,7 @@ if __name__ == '__main__': output_path = r"E:\code\WQ\封装\test/yangdian_output.csv" # CSV格式输出文件路径 radius = 5 # 采样半径（像素），0表示单点采样，>0表示半径内平均 - flare_path = r"E:\code\WQ\封装\work_dir\2_glint\severe_glint_area.dat" # 耀斑掩膜文件路径（可选，None表示不使用） + flare_path = r"E:\code\WQ\封装\work_dir\2_Glint_Detection\severe_glint_area.dat" # 耀斑掩膜文件路径（可选，None表示不使用） boundary_path ="D:\BaiduNetdiskDownload\yaobao\water_mask.dat" # 边界掩膜文件路径（可选，None表示不使用） source_epsg = 4326 # 源坐标系EPSG代码，默认为4326 (WGS84地理坐标系) diff --git a/src/core/glint_removal/get_spectral.py b/src/core/glint_removal/get_spectral.py index 1b81151..5784813 100644 --- a/src/core/glint_removal/get_spectral.py +++ b/src/core/glint_removal/get_spectral.py @@ -810,7 +810,7 @@ if __name__ == '__main__': output_path = r"E:\code\WQ\封装\work_dir\5_training_spectra/yangdian_output.csv" # CSV格式输出文件路径 radius = 5 # 采样半径（像素），0表示单点采样，>0表示半径内平均 - flare_path = r"E:\code\WQ\封装\work_dir\2_glint\severe_glint_area.dat" # 耀斑掩膜文件路径（可选，None表示不使用） + flare_path = r"E:\code\WQ\封装\work_dir\2_Glint_Detection\severe_glint_area.dat" # 耀斑掩膜文件路径（可选，None表示不使用） boundary_path = r"D:\BaiduNetdiskDownload\yaobao\water_mask.dat" # 边界掩膜文件路径（可选，None表示不使用） source_epsg = 4326 # 源坐标系EPSG代码，默认为4326 (WGS84地理坐标系) diff --git a/src/core/pipeline/runner.py b/src/core/pipeline/runner.py index 547aa3f..7481a40 100644 --- a/src/core/pipeline/runner.py +++ b/src/core/pipeline/runner.py @@ -83,7 +83,7 @@ PIPELINE_STEPS: List[StepSpec] = [ step_id="step2", method_name="step2_find_glint_area", requires=["img_path", "water_mask_path"], produces=["glint_mask_path"], required_input_files=["img_path", "water_mask_path"], - output_file="{work_dir}/2_glint/glint_mask.dat", + output_file="{work_dir}/2_Glint_Detection/severe_glint_area.dat", description="耀斑区域检测", ), StepSpec( diff --git a/src/core/prediction/custom_regression_prediction.py b/src/core/prediction/custom_regression_prediction.py index 05d790b..4e2cc7f 100644 --- a/src/core/prediction/custom_regression_prediction.py +++ b/src/core/prediction/custom_regression_prediction.py @@ -3,9 +3,9 @@ """ 自定义回归预测模块 -该模块根据9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的CSV信息，批量预测水质指数。 +该模块根据13_Custom_Regression文件夹中的CSV信息，批量预测水质指数。 处理流程： -1. 读取9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的CSV文件 +1. 读取13_Custom_Regression文件夹中的CSV文件 2. 根据r_squared选择最佳模型（指数公式+反演公式） 3. 使用指数公式计算光谱指数值 4. 使用反演公式计算水质参数值 @@ -38,12 +38,12 @@ class CustomRegressionPredictor: """ 自定义回归预测器 - 基于9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的回归模型CSV文件， + 基于13_Custom_Regression文件夹中的回归模型CSV文件， 进行水质参数的批量预测。 """ def __init__(self, - regression_models_dir: str = "9_Custom_Regression_Modeling", + regression_models_dir: str = "13_Custom_Regression", formula_csv_path: Optional[str] = None, output_dir: str = "prediction_results", log_level: int = logging.INFO): @@ -102,7 +102,7 @@ class CustomRegressionPredictor: def load_regression_models(self) -> Dict[str, pd.DataFrame]: """ - 加载9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的所有CSV文件 + 加载13_Custom_Regression文件夹中的所有CSV文件 支持的CSV格式： - 回归结果CSV包含列：y_variable, x_variable, equation, r_squared @@ -621,7 +621,7 @@ def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='自定义回归预测模块') parser.add_argument('--input_csv', required=True, help='输入的光谱采样CSV文件路径') - parser.add_argument('--models_dir', default='9_Custom_Regression_Modeling', + parser.add_argument('--models_dir', default='13_Custom_Regression', help='回归模型CSV文件目录') parser.add_argument('--output_dir', default='prediction_results', help='预测结果输出目录') diff --git a/src/core/steps/glint_detection_step.py b/src/core/steps/glint_detection_step.py index 9bd85d6..f22440d 100644 --- a/src/core/steps/glint_detection_step.py +++ b/src/core/steps/glint_detection_step.py @@ -28,7 +28,7 @@ class GlintDetectionStep: max_area: Optional[int] = None, buffer_size: Optional[int] = None, water_mask_path: Optional[str] = None, - glint_dir: Union[str, Path] = "./2_glint", + glint_dir: Union[str, Path] = "./2_Glint_Detection", callback: Optional[callable] = None, ) -> str: """ diff --git a/src/core/steps/modeling_step.py b/src/core/steps/modeling_step.py index b58d20f..18c1b05 100644 --- a/src/core/steps/modeling_step.py +++ b/src/core/steps/modeling_step.py @@ -362,7 +362,7 @@ class ModelingStep: raise ValueError(f"因变量列不存在: {missing_y}") if output_dir is None: - custom_regression_dir = Path(work_dir) / "9_Custom_Regression_Modeling" + custom_regression_dir = Path(work_dir) / "13_Custom_Regression" else: custom_regression_dir = Path(work_dir) / output_dir custom_regression_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) diff --git a/src/core/steps/prediction_step.py b/src/core/steps/prediction_step.py index d493580..9d59f32 100644 --- a/src/core/steps/prediction_step.py +++ b/src/core/steps/prediction_step.py @@ -105,7 +105,7 @@ class PredictionStep: models_dir: Optional[str] = None, metric: str = "test_r2", prediction_column: str = "prediction", - output_dir: Union[str, Path] = "./11_12_13_predictions/Machine_Learning_Prediction", + output_dir: Union[str, Path] = "./9_ML_Prediction", callback: Optional[Callable] = None, _report_generator=None, _external_model=None, @@ -363,14 +363,14 @@ class PredictionStep: if custom_regression_dir is not None: final_regression_dir = custom_regression_dir else: - final_regression_dir = str(Path(work_dir) / "9_Custom_Regression_Modeling") + final_regression_dir = str(Path(work_dir) / "13_Custom_Regression") if not Path(final_regression_dir).exists(): raise ValueError( "请先执行步骤6.75: 自定义回归分析，或提供 custom_regression_dir 参数" ) if output_dir is None: - custom_regression_prediction_dir = Path(work_dir) / "11_12_13_predictions" / "Custom_Regression_Prediction" + custom_regression_prediction_dir = Path(work_dir) / "13_Custom_Regression" / "Custom_Regression_Prediction" custom_regression_prediction_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) prediction_output_dir = str(custom_regression_prediction_dir) else: diff --git a/src/core/visualization/preview.py b/src/core/visualization/preview.py index 7f6e597..d032b0a 100644 --- a/src/core/visualization/preview.py +++ b/src/core/visualization/preview.py @@ -16,12 +16,12 @@ def generate_glint_deglint_previews( output_dir: Optional[str] = None ) -> Dict[str, str]: """ - 生成2_glint和3_deglint文件夹中影像文件的PNG预览图 + 生成2_Glint_Detection和3_deglint文件夹中影像文件的PNG预览图 Args: work_dir: 工作目录 output_subdir: 输出子目录名称 - generate_glint: 是否处理2_glint文件夹 + generate_glint: 是否处理2_Glint_Detection文件夹 generate_deglint: 是否处理3_deglint文件夹 output_dir: 输出目录（None则使用默认） diff --git a/src/core/water_quality_inversion_pipeline_GUI.py b/src/core/water_quality_inversion_pipeline_GUI.py index 2d8a3b7..effe620 100644 --- a/src/core/water_quality_inversion_pipeline_GUI.py +++ b/src/core/water_quality_inversion_pipeline_GUI.py @@ -136,14 +136,14 @@ class WaterQualityInversionPipeline: # 创建子目录 self.water_mask_dir = self.work_dir / "1_water_mask" - self.glint_dir = self.work_dir / "2_glint" + self.glint_dir = self.work_dir / "2_Glint_Detection" self.deglint_dir = self.work_dir / "3_deglint" self.processed_data_dir = self.work_dir / "4_processed_data" self.training_spectra_dir = self.work_dir / "5_training_spectra" self.indices_dir = self.work_dir / "6_water_quality_indices" self.models_dir = self.work_dir / "7_Supervised_Model_Training" self.non_empirical_models_dir = self.work_dir / "8_Regression_Modeling" - self.custom_regression_dir = self.work_dir / "9_Custom_Regression_Modeling" + self.custom_regression_dir = self.work_dir / "13_Custom_Regression" self.sampling_dir = self.work_dir / "4_sampling" self.prediction_dir = self.work_dir / "11_12_13_predictions" self.visualization_dir = self.work_dir / "14_visualization" @@ -936,7 +936,7 @@ class WaterQualityInversionPipeline: models_dir=models_dir if models_dir else str(self.models_dir), metric=metric, prediction_column=prediction_column, - output_dir=str(self.prediction_dir / "Machine_Learning_Prediction"), + output_dir=str(self.prediction_dir / "9_ML_Prediction"), _report_generator=self.report_generator, _external_model=_external_model, _external_model_path=_external_model_path, @@ -1429,12 +1429,12 @@ class WaterQualityInversionPipeline: generate_glint: bool = True, generate_deglint: bool = True) -> Dict[str, str]: """ - 生成2_glint和3_deglint文件夹中影像文件的PNG预览图 - + 生成2_Glint_Detection和3_deglint文件夹中影像文件的PNG预览图 + Args: work_dir: 工作目录（如果为None，则使用self.work_dir） output_subdir: 输出子目录名称 - generate_glint: 是否处理2_glint文件夹 + generate_glint: 是否处理2_Glint_Detection文件夹 generate_deglint: 是否处理3_deglint文件夹 Returns: @@ -2158,12 +2158,12 @@ class WaterQualityInversionPipeline: """ 步骤12: 使用自定义回归模型进行参数预测 - 使用新的CustomRegressionPredictor模块，基于9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的CSV， + 使用新的CustomRegressionPredictor模块，基于13_Custom_Regression文件夹中的CSV， 根据r_squared选择最佳模型，批量预测水质参数 Args: sampling_csv_path: 采样点光谱数据CSV路径（来自步骤10） - custom_regression_dir: 自定义回归模型目录（9_Custom_Regression_Modeling） + custom_regression_dir: 自定义回归模型目录（13_Custom_Regression） formula_csv_path: 公式CSV文件路径，用于查找index_formula coordinate_columns: 坐标列名列表，默认为['longitude', 'latitude']或自动识别 output_dir: 输出目录，默认为prediction_dir @@ -2319,7 +2319,7 @@ def main(): 'enabled': True # 是否启用非经验模型预测 }, 'step12': { - 'custom_regression_dir': None, # 自定义回归模型目录（None表示使用9_Custom_Regression_Modeling） + 'custom_regression_dir': None, # 自定义回归模型目录（None表示使用13_Custom_Regression） 'formula_csv_path': None, # 公式CSV文件路径，用于查找index_formula（如water_quality_formulas.csv） 'coordinate_columns': None, # 坐标列名（None表示自动识别） 'output_dir': None, # 输出目录（None表示使用prediction_dir） @@ -2346,7 +2346,7 @@ def main(): 'generate_boxplots': True, # 是否生成箱型图 'generate_spectrum': True, # 是否生成光谱曲线图 'generate_statistics': True, # 是否生成统计图表 - 'generate_glint_previews': True, # 是否生成2_glint和3_deglint的PNG预览图 + 'generate_glint_previews': True, # 是否生成2_Glint_Detection和3_deglint的PNG预览图 'scatter_config': { 'metric': 'test_r2', # 选择最佳模型的指标 'use_enhanced': True, # 是否使用增强版散点图（带置信区间） @@ -2363,7 +2363,7 @@ def main(): 'glint_preview_config': { 'work_dir': None, # 工作目录（None表示使用pipeline的工作目录） 'output_subdir': 'glint_deglint_previews', # 输出子目录 - 'generate_glint': True, # 是否处理2_glint文件夹 + 'generate_glint': True, # 是否处理2_Glint_Detection文件夹 'generate_deglint': True # 是否处理3_deglint文件夹 } } diff --git a/src/gui/panels/step11_map_panel.py b/src/gui/panels/step11_map_panel.py index 675d154..78404ba 100644 --- a/src/gui/panels/step11_map_panel.py +++ b/src/gui/panels/step11_map_panel.py @@ -524,9 +524,9 @@ class Step11MapPanel(QWidget): # 若为相对路径，使用 work_dir 合成为绝对路径 if not os.path.isabs(step10_output): step10_output = os.path.join(self.work_dir or '', step10_output).replace('\\', '/') - # 提取父目录后追加 Machine_Learning_Prediction（最底层真实子目录） + # 提取父目录后追加 9_ML_Prediction（最底层真实子目录） base_pred_dir = str(Path(step10_output).parent) - ml_pred_dir = Path(base_pred_dir) / "Machine_Learning_Prediction" + ml_pred_dir = Path(base_pred_dir) / "9_ML_Prediction" pred_dir = str(ml_pred_dir) if ml_pred_dir.exists() else base_pred_dir # 2. 备选：从 Step11 界面读取非经验预测输出目录 diff --git a/src/gui/panels/step12_viz_panel.py b/src/gui/panels/step12_viz_panel.py index 8629325..4cdf35b 100644 --- a/src/gui/panels/step12_viz_panel.py +++ b/src/gui/panels/step12_viz_panel.py @@ -608,7 +608,7 @@ class ImageCategoryTree(QTreeWidget): DIR_MAPPING = { "14_visualization": "统计与分析报表", "1_water_mask": "水域掩膜识别", - "2_glint": "耀斑区域检测", + "2_Glint_Detection": "耀斑区域检测", "3_deglint": "去耀斑影像结果", "5_training_spectra": "训练光谱特征", "8_Regression_Modeling": "回归建模分析", @@ -618,7 +618,7 @@ class ImageCategoryTree(QTreeWidget): "glint_deglint_previews": "耀斑处理预览", "sampling_maps": "采样点空间分布", "flight_maps": "无人机飞行轨迹", - "Machine_Learning_Prediction": "机器学习预测", + "9_ML_Prediction": "机器学习预测", "Non_Empirical_Prediction": "非经验模型预测", "Custom_Regression_Prediction": "自定义回归预测", "boxplot_dir": "水质参数箱线图", @@ -822,7 +822,7 @@ class ImageCategoryTree(QTreeWidget): self._work_path / "8_Regression_Modeling", self._work_path / "10_feature_construction", self._work_path / "5_training_spectra", - self._work_path / "2_glint", + self._work_path / "2_Glint_Detection", self._work_path / "3_deglint", self._work_path / "1_water_mask", self._work_path / "9_water_quality_prediction", @@ -1304,7 +1304,7 @@ class Step12VizPanel(QWidget): QMessageBox.warning( self, "警告", - "未找到可处理的影像文件（2_glint/3_deglint 等）。", + "未找到可处理的影像文件（2_Glint_Detection/3_deglint 等）。", ) elif t == "sampling_map": map_path = payload.get("map_path") @@ -1522,9 +1522,9 @@ class Step12VizPanel(QWidget): """从全局配置自动推断并填入图像目录，然后自动加载目录内容。 推断优先级： - 1. {work_dir}/11_12_13_predictions/Machine_Learning_Prediction（机器学习预测） + 1. {work_dir}/9_ML_Prediction（机器学习预测） 2. {work_dir}/11_12_13_predictions/Non_Empirical_Prediction（普通回归预测） - 3. {work_dir}/11_12_13_predictions/Custom_Regression_Prediction（自定义回归预测） + 3. {work_dir}/13_Custom_Regression/Custom_Regression_Prediction（自定义回归预测） 4. {work_dir}/14_visualization（可视化目录） 5. {work_dir}（工作目录根） """ @@ -1540,9 +1540,9 @@ class Step12VizPanel(QWidget): # 按优先级寻找存在的目录 candidates = [ - pred_dir / "Machine_Learning_Prediction", + work_path / "9_ML_Prediction", pred_dir / "Non_Empirical_Prediction", - pred_dir / "Custom_Regression_Prediction", + work_path / "13_Custom_Regression" / "Custom_Regression_Prediction", work_path / "14_visualization", work_path, ] @@ -1621,9 +1621,9 @@ class Step12VizPanel(QWidget): """设置三个预测步骤的默认输出目录""" try: base_prediction_dir = work_path / "11_12_13_predictions" - ml_dir = base_prediction_dir / "Machine_Learning_Prediction" + ml_dir = work_path / "9_ML_Prediction" reg_dir = base_prediction_dir / "Regression_Model_Prediction" - custom_dir = base_prediction_dir / "Custom_Regression_Prediction" + custom_dir = work_path / "13_Custom_Regression" / "Custom_Regression_Prediction" ml_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) reg_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) custom_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) diff --git a/src/gui/panels/step13_panel.py b/src/gui/panels/step13_panel.py index 22404bf..ddee71b 100644 --- a/src/gui/panels/step13_panel.py +++ b/src/gui/panels/step13_panel.py @@ -31,7 +31,7 @@ class Step12Panel(QWidget): ) layout.addWidget(self.sampling_csv_file) - # 自定义回归模型目录选择（9_Custom_Regression_Modeling） + # 自定义回归模型目录选择（13_Custom_Regression） self.regression_models_dir = FileSelectWidget( "回归模型目录:", "Directories;;All Files (*.*)" @@ -133,12 +133,12 @@ class Step12Panel(QWidget): if self.work_dir: models_dir = self.regression_models_dir.get_path().strip() if not models_dir: - default_models_dir = os.path.join(self.work_dir, "9_Custom_Regression_Modeling").replace('\\', '/') + default_models_dir = os.path.join(self.work_dir, "13_Custom_Regression").replace('\\', '/') self.regression_models_dir.set_path(default_models_dir) # 4. 自动填充输出目录（自定义回归预测目录） if self.work_dir: - output_dir = os.path.join(self.work_dir, "11_12_13_predictions/Custom_Regression_Prediction") + output_dir = os.path.join(self.work_dir, "13_Custom_Regression/Custom_Regression_Prediction") os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) existing_out = self.output_dir_widget.get_path() if not existing_out or not existing_out.strip(): @@ -161,7 +161,7 @@ class Step12Panel(QWidget): """浏览回归模型目录""" default = self._get_default_work_dir() if default: - default = os.path.join(default, "9_Custom_Regression_Modeling") + default = os.path.join(default, "13_Custom_Regression") dir_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择回归模型目录", default) if dir_path: self.regression_models_dir.set_path(dir_path) @@ -170,7 +170,7 @@ class Step12Panel(QWidget): """浏览输出目录""" default = self._get_default_work_dir() if default: - default = os.path.join(default, "11_12_13_predictions/Custom_Regression_Prediction") + default = os.path.join(default, "13_Custom_Regression/Custom_Regression_Prediction") dir_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择输出目录", default) if dir_path: self.output_dir_widget.set_path(dir_path) diff --git a/src/gui/panels/step14_panel.py b/src/gui/panels/step14_panel.py index 2c58486..3ebaf70 100644 --- a/src/gui/panels/step14_panel.py +++ b/src/gui/panels/step14_panel.py @@ -524,9 +524,9 @@ class Step14Panel(QWidget): # 若为相对路径，使用 work_dir 合成为绝对路径 if not os.path.isabs(step10_output): step10_output = os.path.join(self.work_dir or '', step10_output).replace('\\', '/') - # 提取父目录后追加 Machine_Learning_Prediction（最底层真实子目录） + # 提取父目录后追加 9_ML_Prediction（最底层真实子目录） base_pred_dir = str(Path(step10_output).parent) - ml_pred_dir = Path(base_pred_dir) / "Machine_Learning_Prediction" + ml_pred_dir = Path(base_pred_dir) / "9_ML_Prediction" pred_dir = str(ml_pred_dir) if ml_pred_dir.exists() else base_pred_dir # 2. 备选：从 Step11 界面读取非经验预测输出目录 diff --git a/src/gui/panels/step2_panel.py b/src/gui/panels/step2_panel.py index ffd5741..e9c6dbf 100644 --- a/src/gui/panels/step2_panel.py +++ b/src/gui/panels/step2_panel.py @@ -186,10 +186,10 @@ class Step2Panel(QWidget): # 3. 自动填充输出路径（基于工作目录） if self.work_dir: - # 生成输出耀斑掩膜的标准路径：workspace/2_glint_mask/glint_mask_out.dat - output_dir = os.path.join(self.work_dir, "2_glint_mask") + # 生成输出耀斑掩膜的标准路径：workspace/2_Glint_Detection/severe_glint_area.dat + output_dir = os.path.join(self.work_dir, "2_Glint_Detection") os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) - default_output_path = os.path.join(output_dir, "glint_mask_out.dat").replace('\\', '/') + default_output_path = os.path.join(output_dir, "severe_glint_area.dat").replace('\\', '/') self.output_file.set_path(default_output_path) else: # 没有工作目录时，清空输出路径 diff --git a/src/gui/panels/step9_ml_predict_panel.py b/src/gui/panels/step9_ml_predict_panel.py index 1576598..ac83551 100644 --- a/src/gui/panels/step9_ml_predict_panel.py +++ b/src/gui/panels/step9_ml_predict_panel.py @@ -190,7 +190,7 @@ class Step9MlPredictPanel(QWidget): """浏览模型母文件夹，自动扫描子目录中的 .joblib 文件""" default = self._get_default_work_dir() if default: - default = os.path.join(default, "9_supervised_modeling") + default = os.path.join(default, "9_ML_Prediction") dir_path = QFileDialog.getExistingDirectory( self, "选择模型母文件夹", @@ -352,7 +352,7 @@ class Step9MlPredictPanel(QWidget): # 3. 自动填充输出路径（机器学习预测目录） if self.work_dir: - output_dir = os.path.join(self.work_dir, "11_ml_prediction") + output_dir = os.path.join(self.work_dir, "9_ML_Prediction") os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) existing_out = self.output_file.get_path() if not existing_out or not existing_out.strip(): @@ -375,7 +375,7 @@ class Step9MlPredictPanel(QWidget): """浏览模型目录""" default = self._get_default_work_dir() if default: - default = os.path.join(default, "9_supervised_modeling") + default = os.path.join(default, "9_ML_Prediction") dir_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择模型目录", default) if dir_path: self.models_dir_file.set_path(dir_path) diff --git a/src/gui/water_quality_gui.py b/src/gui/water_quality_gui.py index dd64e3f..6df84e8 100644 --- a/src/gui/water_quality_gui.py +++ b/src/gui/water_quality_gui.py @@ -1366,14 +1366,14 @@ class WaterQualityGUI(QMainWindow): # 定义每个步骤的标准输出路径模式（相对于工作目录） self.step_default_outputs = { 'step1': "1_water_mask/water_mask_from_ndwi.dat", - 'step2': "2_glint/severe_glint_area.dat", + 'step2': "2_Glint_Detection/severe_glint_area.dat", 'step3': "3_deglint/deglint_kutser.bsq", 'step4_sampling': "4_sampling/sampling_spectra.csv", 'step5_clean': "5_Data_Cleaning/cleaned_sampling_data.csv", 'step6_feature': "6_Spectral_Feature_Extraction/training_spectra.csv", 'step7_index': "7_Water_Quality_Indices/training_spectra_indices.csv", 'step8_ml_train': "8_Supervised_Model_Training/", - 'step9_ml_predict': "11_12_13_predictions/Machine_Learning_Prediction/", + 'step9_ml_predict': "9_ML_Prediction/", 'step10_watercolor': "10_WaterIndex_Images/", 'step11_map': "14_visualization/" } @@ -1415,7 +1415,7 @@ class WaterQualityGUI(QMainWindow): 'bsq_file': ('step3', 'deglint_image', 'bsq_file') # 水色反演需要去耀斑BSQ影像 }, 'step11_map': { - 'prediction_csv_dir_edit': ('step9_ml_predict', 'Machine_Learning_Prediction', 'prediction_csv_dir_edit'), + 'prediction_csv_dir_edit': ('step9_ml_predict', '9_ML_Prediction', 'prediction_csv_dir_edit'), 'geotiff_dir_edit': ('step10_watercolor', 'WaterIndex_Images', 'geotiff_dir_edit') } } @@ -2379,17 +2379,17 @@ class WaterQualityGUI(QMainWindow): # 扫描各个子目录 subdirs = { '1_water_mask': 'step1', - '2_glint': 'step2', + '2_Glint_Detection': 'step2', '3_deglint': 'step3', '5_Data_Cleaning': 'step5_clean', '6_Spectral_Feature_Extraction': 'step6_feature', '7_Water_Quality_Indices': 'step7_index', '8_Supervised_Model_Training': 'step8_ml_train', '8_Regression_Modeling': 'step8_ml_train', - '9_Custom_Regression_Modeling': 'step9_ml_predict', - '11_12_13_predictions/Machine_Learning_Prediction': 'step9_ml_predict', + '13_Custom_Regression': 'step13', + '9_ML_Prediction': 'step9_ml_predict', '11_12_13_predictions/Non_Empirical_Prediction': 'step11_map', - '11_12_13_predictions/Custom_Regression_Prediction': 'step12_viz', + '13_Custom_Regression/Custom_Regression_Prediction': 'step13', '14_visualization': 'step13_report', '10_geotiff_batch_rendering': 'step11_map' } diff --git a/src/postprocessing/visualization_reports.py b/src/postprocessing/visualization_reports.py index 327d29f..75f354f 100644 --- a/src/postprocessing/visualization_reports.py +++ b/src/postprocessing/visualization_reports.py @@ -11,7 +11,7 @@ 5. 模型训练摘要报告：training_summary.csv 6. 参数反演结果报告：包含预测统计信息 7. 批量处理摘要：batch_inference_summary.json -8. 掩膜和耀斑缩略图：2_glint和3_deglint文件夹的影像预览图 +8. 掩膜和耀斑缩略图：2_Glint_Detection和3_deglint文件夹的影像预览图 """ import numpy as np @@ -423,10 +423,10 @@ class WaterQualityVisualization: generate_glint: bool = True, generate_deglint: bool = True) -> Dict[str, str]: """ - 根据工作目录的2_glint和3_deglint文件夹中的文件生成PNG预览图 + 根据工作目录的2_Glint_Detection和3_deglint文件夹中的文件生成PNG预览图 功能特点： - - 2_glint文件夹：单波段二值耀斑掩膜，使用红色高亮显示 + - 2_Glint_Detection文件夹：单波段二值耀斑掩膜，使用红色高亮显示 - 3_deglint文件夹：多波段去耀斑影像，使用RGB合成显示 - 自动识别文件类型并应用相应的可视化方案 - 输出保存至14_visualization/glint_deglint_previews/ @@ -434,7 +434,7 @@ class WaterQualityVisualization: Args: work_dir: 工作目录路径 output_subdir: 输出子目录名称（默认 "glint_deglint_previews"） - generate_glint: 是否处理2_glint文件夹中的文件 + generate_glint: 是否处理2_Glint_Detection文件夹中的文件 generate_deglint: 是否处理3_deglint文件夹中的文件 Returns: @@ -461,17 +461,17 @@ class WaterQualityVisualization: print(f"{'='*60}") print(f"输出目录: {output_dir}") - # 处理2_glint文件夹 + # 处理2_Glint_Detection文件夹 if generate_glint: - glint_dir = work_dir_path / "2_glint" + glint_dir = work_dir_path / "2_Glint_Detection" if glint_dir.exists(): - print(f"正在处理2_glint文件夹: {glint_dir}") + print(f"正在处理2_Glint_Detection文件夹: {glint_dir}") glint_previews = self._process_image_folder( glint_dir, output_dir, "glint", preview_paths ) processed_count += len(glint_previews) else: - print(f"警告: 2_glint文件夹不存在: {glint_dir}") + print(f"警告: 2_Glint_Detection文件夹不存在: {glint_dir}") # 处理3_deglint文件夹 if generate_deglint: @@ -536,7 +536,7 @@ class WaterQualityVisualization: 为可视化模块生成影像预览图 特别处理： - - 耀斑掩膜 (2_glint/*.dat)：单波段二值图，黑底（0）、耀斑区域为白（1） + - 耀斑掩膜 (2_Glint_Detection/*.dat)：单波段二值图，黑底（0）、耀斑区域为白（1） - 其他影像：多波段RGB合成，使用波长选择RGB波段 Args: diff --git a/src/utils/sampling.py b/src/utils/sampling.py index 036ca3a..833284c 100644 --- a/src/utils/sampling.py +++ b/src/utils/sampling.py @@ -1048,7 +1048,7 @@ if __name__ == "__main__": # 新功能使用示例 bil_file = r"E:\wq_gui_test\3_deglint\deglint_goodman.bsq" water_mask_shp = r"E:\wq_gui_test\1_water_mask\water_mask_from_shp.dat" - severe_glint = r"E:\wq_gui_test\2_glint\severe_glint_area.dat" + severe_glint = r"E:\wq_gui_test\2_Glint_Detection\severe_glint_area.dat" output_csvpath = r"E:\wq_gui_test\4_sampling\sampling_spectra.csv" # 设置参数