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# 水体监测模块 v2 — 任务清单
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## 背景
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原 water_service.py（手动 OTSU + 形态学）方案废弃。
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改用 SARscape 原生任务链，精度更高，与 D-InSAR 流程一致。
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## SARscape 任务链
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单景预处理（每景独立）：
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SARsBasicMultilooking → 多视处理（SLC → 强度图，降噪）
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SARsBasicGeocoding → 地理编码 + 辐射定标（输出 dB 图）
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洪涝检测（两景配对）：
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SARsBasicFeFloodingClassification → 洪涝分类图
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SARsBasicFeFloodingClassificationRefinement → MRF 精化（可选）
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## 关键 Task 参数速查
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### SARsBasicMultilooking
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- INPUT_SARSCAPEDATA (required)
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- OUTPUT_SARSCAPEDATA (output)
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- RANGE_MULTILOOK, AZIMUTH_MULTILOOK (可选，默认自动)
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- GRID_SIZE_FOR_SUGGESTED_LOOKS (目标分辨率 m)
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- ROOT_URI_FOR_OUTPUT
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### SARsBasicGeocoding
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- INPUT_SARSCAPEDATA (required)
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- OUTPUT_SARSCAPEDATA, OUTPUT_DB_SARSCAPEDATA (output)
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- DEM_SARSCAPEDATA (可选，有 DEM 精度更高)
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- GEOCODE_GRID_SIZE_X, GEOCODE_GRID_SIZE_Y (像素大小 m)
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- CALIBRATION: true（辐射定标）
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- OUTPUT_TYPE: "output_type_db"（输出 dB）
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- ROOT_URI_FOR_OUTPUT
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### SARsBasicFeFloodingClassification
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- INPUT_SARSCAPEDATA (required, 灾前)
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- POST_EVENT_FILE (required, 灾后)
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- OUTPUT_SARSCAPEDATA (output, 分类图)
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- DEM_FILE, SLOPE_FILE (可选，提升精度)
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- SWL_TH: 水体阈值 dB（默认约 -14）
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- RATIO_TH: 比值阈值 dB
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- HIGH_SCATT_POINT_TH: 高散射点阈值 dB
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- RATIO_SARSCAPEDATA, PRE_EVENT_SARSCAPEDATA, POST_EVENT_SARSCAPEDATA (output)
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- ROOT_URI_FOR_OUTPUT
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### SARsBasicFeFloodingClassificationRefinement
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- PRE_EVENT_FILE, POST_EVENT_FILE, CLASSIFIED_FILE, RATIO_FILE (required)
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- OUTPUT_SARSCAPEDATA (output)
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- DEM_FILE, SLOPE_FILE (可选)
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- MRF 参数：M_STABLE_WATER, M_FLOOD, ALPHA_STABLE_WATER, ALPHA_FLOOD 等
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- ROOT_URI_FOR_OUTPUT
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## 任务列表
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### W2-01 [TODO] 清理旧 water 代码
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- 删除 backend/app/services/water_service.py
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- 删除 backend/app/routers/water.py
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- 清理 backend/app/models/orm.py 中的 WaterMaskORM / WaterPairORM / FloodEventORM
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- 清理 backend/app/models/__init__.py 中的 water 导入
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- 清理 backend/app/services/job_handlers.py 中的 WATER_EXTRACT / WATER_DETECT
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- 删除 backend/alembic/versions/0002_water_tables.py
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- 删除 frontend/src/api/water.js
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- 删除 frontend/src/WaterMonitorPanel.jsx
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- 清理 frontend/src/config/appConstants.js（移除 'water' tab）
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- 清理 frontend/src/utils/appUiHelpers.js（移除 water case）
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- 清理 frontend/src/App.jsx（移除 WaterMonitorPanel 引用）
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### W2-02 [TODO] 设计新 ORM 模型
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新增两张表：
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**SARSceneGeoORM** (sar_scene_geo)
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- id, radar_data_id (FK → radar_data.id)
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- geo_path: 地理编码 dB 文件路径（无扩展名，ENVI 格式）
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- pixel_size_m: 像素大小
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- status: PENDING / RUNNING / DONE / FAILED
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- error_msg
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- created_at, updated_at
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**FloodDetectionORM** (flood_detections)
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- id
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- pre_scene_id (FK → sar_scene_geo.id)
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- post_scene_id (FK → sar_scene_geo.id)
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- output_dir: 输出目录
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- classified_path: 分类图路径
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- flood_area_km2: 洪涝面积
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- stable_water_area_km2: 稳定水体面积
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- status: PENDING / RUNNING / DONE / FAILED
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- error_msg
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- created_at, updated_at
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### W2-03 [TODO] 编写 Alembic 迁移
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- 新建 backend/alembic/versions/0002_water_v2.py
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- down_revision = "0001"
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- 创建 sar_scene_geo 和 flood_detections 表
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- 注意：旧 water_masks / water_pairs / flood_events 表如存在需 drop
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### W2-04 [TODO] 实现单景预处理服务
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新建 backend/app/services/water_service.py（全新）
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函数：`run_geocoding_workflow_sync(radar_data_id, db_session, job_id)`
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1. 查 RadarDataORM 获取 file_path
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2. 找 SLC 文件（_slc 后缀，ENVI 格式）
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3. 创建输出目录：`water_results/{radar_unique_id}/`
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4. 调用 execute_envi_task("SARsBasicMultilooking", ...)
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5. 调用 execute_envi_task("SARsBasicGeocoding", ..., OUTPUT_TYPE="output_type_db")
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6. 解析输出路径，更新 SARSceneGeoORM.status = DONE
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7. 写进度文件（复用 _write_progress 机制）
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### W2-05 [TODO] 实现洪涝检测服务
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在 water_service.py 中新增：
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函数：`run_flood_detection_sync(pre_scene_id, post_scene_id, db_session, job_id, refine=False)`
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1. 查两个 SARSceneGeoORM，验证 status=DONE
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2. 创建输出目录：`water_results/flood_{pre_id}_{post_id}/`
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3. 调用 execute_envi_task("SARsBasicFeFloodingClassification", ...)
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4. 可选：调用 SARsBasicFeFloodingClassificationRefinement
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5. 用 rasterio 读分类图，统计各类像素面积（km²）
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6. 更新 FloodDetectionORM
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### W2-06 [TODO] 更新 job_handlers.py
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- 注册 JOB_TYPE_WATER_GEOCODE = "WATER_GEOCODE"
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- 注册 JOB_TYPE_WATER_FLOOD = "WATER_FLOOD"
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- 实现 _handle_water_geocode / _handle_water_flood
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- 加入 _HANDLERS 字典
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### W2-07 [TODO] 更新 envi_runner_cli.py
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- choices 增加 "water_geocode" / "water_flood"
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- main() 中路由到对应 water_service 函数
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### W2-08 [TODO] 新建 water.py router
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- POST /water/geocode (admin): 提交单景地理编码任务
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- GET /water/scenes: 列出已处理场景（关联 radar_data 的 satellite/date）
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- POST /water/flood-detect (admin): 提交洪涝检测任务
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- GET /water/flood-events: 列出洪涝检测结果
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- GET /water/flood-events/{id}/preview: 返回分类图预览
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### W2-09 [TODO] 新建 WaterMonitorPanel.jsx（前端）
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三个 Tab：
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**Tab 1 — 单景预处理**
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- 从雷达数据列表选择一景（或输入 radar_data_id）
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- 显示已处理场景列表（状态、像素大小、处理时间）
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- 提交按钮 → POST /water/geocode
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**Tab 2 — 洪涝检测**
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- 选择灾前场景 + 灾后场景（从已处理列表选）
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- 可选：是否启用 MRF 精化
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- 提交按钮 → POST /water/flood-detect
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**Tab 3 — 洪涝事件**
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- 列表：灾前日期、灾后日期、洪涝面积、稳定水体面积、状态
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- 点击查看分类图预览
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### W2-10 [TODO] 注册路由 + 前端 Tab
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- backend/app/routers/__init__.py 引入 water router
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- frontend/src/config/appConstants.js 加 'water' tab
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- frontend/src/utils/appUiHelpers.js 加 case
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- frontend/src/App.jsx 引入 WaterMonitorPanel
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- frontend/src/api/water.js（新建 API 封装）
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### W2-11 [TODO] 测试验证
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- 用 Image_Pool_2025 中一景 LT1 数据测试单景预处理
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- 选两景配对测试洪涝检测
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- 验证分类图输出和面积统计
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## 进度
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| 任务 | 状态 |
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| W2-01 清理旧代码 | DONE |
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| W2-02 新 ORM 模型 | DONE |
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| W2-03 Alembic 迁移 | DONE |
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| W2-04 单景预处理服务 | DONE |
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| W2-05 洪涝检测服务 | DONE |
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| W2-06 job_handlers | DONE |
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| W2-07 envi_runner_cli | DONE |
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| W2-08 water.py router | DONE |
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| W2-09 WaterMonitorPanel | DONE |
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| W2-10 路由注册+前端Tab | DONE |
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| W2-11 测试验证 | TODO |
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