ENVI / PyTorch
土地利用分类
用 ENVI 或 PyTorch 完成逐期 LULC、置信度与独立精度评价。
Local-first数据、软件与结果留在本机
6 类 LULC统一分类语义与统计边界
4 类 PLUS 情景ND / UD / EP / RE 独立管理
Evidence-ready状态、参数、哈希和图表齐备
能力地图
一个技能，串联完整生态分析链
按项目启用模块。缺少独立样本、回代证据或校准数据时，系统会如实标记状态，而非把“已运行”写成“已验证”。
PLUS V1.4.2
PLUS 情景预测
组织 ND、UD、EP、RE 四类情景，并保留回代与稳定性证据。
InVEST Carbon
碳储量核算
依据可追溯碳密度表输出碳库栅格、总量与变化统计。
Annual Water Yield
水源供给
将降水、ET0、土壤与流域参数编译为可校准的数据栈。
Habitat Quality
生境质量
基于威胁因子和敏感性表评价生境退化与质量格局。
ArcGIS / Matplotlib
论文级成果
输出地图、时空统计、转移矩阵、Sankey 和可归档运行清单。
从输入到交付
把复杂模型变成
清楚、可复查的路径
MAESA 不替代专业判断；它把重复性高、容易漏项的检查、编译、执行和成果归档固定下来。
交付数据
从空白项目模板填写影像、边界、ROI、驱动因子和模型参数。
编译与运行
先做空间预检，再按启用模块生成受控工作流并在本机运行。
验证与归档
保留输入哈希、软件版本、状态、图表与原生模型输出。
可信赖的本地运行
不把研究区数据交给一个黑箱
商业软件、原始影像、模型包和计算结果保留在本机。MCP 只作为应用技能与 ENVI、PLUS、InVEST、ArcGIS Pro 等软件之间的受控接口。
- 输入、参数和输出清单
- 分类、PLUS、InVEST 验证状态
- 连续栅格与分类栅格分开处理
快速开始
从一个空白项目开始
下载技能，复制项目模板，填入自己矿区的绝对路径。先完成预检，再选择需要的模型链。