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# 水体提取与洪涝监测 — 开发 TODO
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## 架构概览
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Phase 1: 水体提取 → WaterMaskORM（每景影像的水体掩膜）
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Phase 2: 水体配对 → WaterPairORM（参考期 + 监测期）
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Phase 3: 变化检测 → FloodEventORM（洪涝事件 + 告警）
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依赖库（InSAR conda 环境已有）：rasterio, shapely, numpy, scipy, Pillow
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## 任务列表
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### Step 1：ORM 建表
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- [x] W01 `orm.py` 新增 WaterMaskORM、WaterPairORM、FloodEventORM
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- [x] W02 `models/__init__.py` 导出新 ORM
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- [x] W03 Alembic migration 0002_water_tables.py
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### Step 2：核心服务
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- [x] W04 `water_service.py` Phase 1 — 单景水体提取（OTSU + 形态学 + 矢量化）
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- [x] W05 `water_service.py` Phase 2 — 水体配对逻辑（空间重叠 + 时间筛选）
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- [x] W06 `water_service.py` Phase 3 — 变化检测（掩膜差值 + 面积统计 + 告警）
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### Step 3：Job 集成
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- [x] W07 `job_handlers.py` 新增 WATER_EXTRACT / WATER_DETECT job 类型
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### Step 4：路由
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- [x] W08 `routers/water.py` 全部端点
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- [x] W09 `routers/__init__.py` 注册 water router
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### Step 5：前端
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- [x] W10 `api/water.js` API 层
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- [x] W11 `WaterMonitorPanel.jsx` 三 Tab 面板（提取/配对/事件）
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- [x] W12 `App.jsx` 注册新面板入口
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## 端点设计
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POST /water/extract # 批量提取（传 radar_data_ids 列表）
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GET /water/masks # 查询水体掩膜列表（分页）
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GET /water/masks/{id}/preview # 水体掩膜预览图
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POST /water/pairs # 创建配对（reference_id + monitor_id）
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GET /water/pairs # 查询配对列表
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POST /water/pairs/{id}/detect # 对指定配对执行变化检测
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GET /water/events # 查询洪涝事件列表
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GET /water/events/{id}/preview # 变化图预览
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## 关键算法备忘
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### OTSU（纯 numpy 实现，不依赖 scikit-image）
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```python
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def _otsu_threshold(arr_db):
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hist, bin_edges = np.histogram(arr_db[np.isfinite(arr_db)], bins=256)
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bin_centers = (bin_edges[:-1] + bin_edges[1:]) / 2
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total = hist.sum()
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w0 = np.cumsum(hist) / total
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w1 = 1 - w0
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mu0 = np.cumsum(hist * bin_centers) / (np.cumsum(hist) + 1e-10)
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mu1 = (np.sum(hist * bin_centers) - np.cumsum(hist * bin_centers)) / (np.cumsum(hist[::-1])[::-1] + 1e-10)
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sigma_b = w0 * w1 * (mu0 - mu1) ** 2
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return bin_centers[np.argmax(sigma_b)]
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### 水体掩膜预览图
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- 原始影像灰度拉伸为背景（半透明）
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- 水体区域叠加蓝色（RGBA: 0, 100, 255, 180）
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- 新增水体叠加红色（洪涝变化图）
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## 状态
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**全部完成** ✓ — 等待测试
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### 测试步骤
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1. 重启后端（新表由 create_all 自动创建）
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2. 前端强制刷新，进入"结果分析"→"水体监测"
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3. Phase 1：输入已入库的雷达数据 ID，提交提取任务，等待完成后刷新列表
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4. Phase 2：选参考期和监测期掩膜 ID，创建配对
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5. Phase 3：对配对点击"执行变化检测"，在"洪涝事件"Tab 查看结果
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### 已知限制
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- `_find_geocoded_path` 依赖 `preview_cache_path` 或 `file_path`，若雷达数据没有地理编码文件则提取失败
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- 告警阈值默认 30%，可通过 `.env` 中 `FLOOD_ALERT_THRESHOLD=0.3` 调整
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