# 第五部分：综合实践

## 本部分目标

通过完整项目将所学知识整合应用：
- 将空间智能与自主设计结合
- 实现端到端的智能分析系统
- 处理真实场景的复杂性
- 建立可复用的解决方案

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## 项目概览

| 项目 | 描述 | 难度 | 涉及章节 | 预计时间 |
|-----|------|------|---------|---------|
| 项目A | 生态源地自动识别与优先级排序 | ⭐⭐ | 02.1, 02.3, 03.1 | 8-12小时 |
| 项目B | 生态阻力面的多准则构建 | ⭐⭐⭐ | 02.3, 02.5, 03.3 | 12-16小时 |
| 项目C | 生态网络的自主分析与优化 | ⭐⭐⭐⭐ | 02.2, 02.4, 03.4 | 16-20小时 |
| 项目D | 带HITL的完整工作流设计 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 全部章节 | 24-30小时 |

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## 项目结构

每个项目包含：
```
projects/
├── project-a-source-identification/
│   ├── README.md           # 项目说明
│   ├── requirements.txt    # 依赖
│   ├── data/              # 示例数据
│   ├── notebooks/         # Jupyter notebooks
│   ├── src/               # 源代码
│   └── tests/             # 测试
├── project-b-resistance-surface/
├── project-c-network-optimization/
└── project-d-hitl-workflow/
```

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## 项目A：生态源地自动识别与优先级排序

### 问题背景

生态源地是生态网络的核心节点，需要从土地利用数据中自动识别并排序。

### 涉及技术

- 空间表征 (02.1)：栅格数据处理、斑块提取
- 多准则决策 (02.3)：适宜性评价、权重设计
- 工作流编排 (03.1)：数据→处理→排序的流水线

### 实现步骤

1. **数据准备**
   - 加载土地利用覆盖数据
   - 数据预处理（投影、重分类）

2. **斑块识别**
   - 使用形态学空间格局分析（MSPA）
   - 提取连通性指标

3. **适宜性评价**
   - 计算每个斑块的适宜性得分
   - 多指标综合（面积、形状、连通性）

4. **优先级排序**
   - 按适宜性排序
   - 输出源地列表

### 扩展方向

- 添加不确定性评估
- 支持多物种的源地识别
- 可视化源地优先级

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## 项目B：生态阻力面的多准则构建

### 问题背景

阻力面反映物种在景观中移动的难易程度，需要综合考虑多种因素。

### 涉及技术

- 多准则决策 (02.3)：AHP权重分配
- 不确定性量化 (02.5)：敏感性分析
- 技能组合 (03.3)：多个阻力源的组合

### 实现步骤

1. **阻力源识别**
   - 土地利用类型阻力
   - 地形阻力（坡度、高程）
   - 人为干扰阻力（道路、建筑）

2. **权重确定**
   - 专家知识编码
   - AHP层次分析法
   - 权重一致性检验

3. **阻力面合成**
   - 加权叠加
   - 阻力系数调整

4. **敏感性分析**
   - 权重扰动测试
   - 结果稳定性评估

### 扩展方向

- 支持不同物种的定制阻力面
- 时间维度的动态阻力面
- 基于遥感的自动更新

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## 项目C：生态网络的自主分析与优化

### 问题背景

在源地和阻力面基础上，自动提取生态廊道并优化网络结构。

### 涉及技术

- 空间推理 (02.2)：图算法、连通性分析
- 空间优化 (02.4)：网络优化算法
- Agent设计 (03.2)：自主分析智能体
- 记忆管理 (03.4)：结果缓存与检索

### 实现步骤

1. **最小累积阻力（MCR）分析**
   - 成本距离计算
   - 最小成本路径

2. **廊道提取**
   - 提取潜在廊道
   - 宽度分析
   - 质量评估

3. **网络分析**
   - 连通性指标
   - 关键节点识别
   - 网络脆弱性评估

4. **优化建议**
   - 廊道优先级排序
   - 新增源地建议
   - 网络强化方案

### 扩展方向

- 多目标优化（生态+经济）
- 动态网络模拟
- 与GIS软件集成

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## 项目D：带HITL的完整工作流设计

### 问题背景

整合A、B、C项目，实现完整的生态网络分析工作流，在关键点加入人类审查。

### 涉及技术

- 全部章节的综合应用

### 实现步骤

1. **工作流设计**
   - 状态定义
   - 节点设计
   - 条件路由

2. **审查点设计**
   - 源地识别审查
   - 阻力权重审查
   - 廊道优化审查

3. **人机界面**
   - 信息展示
   - 决策输入
   - 反馈机制

4. **系统集成**
   - 持久化与恢复
   - 错误处理
   - 日志记录

### 交付成果

- 完整可运行的系统
- 用户手册
- 技术文档
- 演示视频

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## 学习建议

### 循序渐进

1. **先做项目A**：建立基础概念
2. **再做项目B**：学习多准则方法
3. **然后做项目C**：掌握空间优化
4. **最后做项目D**：整合所有知识

### 遇到困难时

- 回顾相关章节的理论
- 查阅示例代码
- 参考延伸阅读
- 寻求社区帮助

### 提升挑战

- 为项目添加新功能
- 使用自己的数据
- 优化性能
- 改进用户体验

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## 评估标准

完成项目后，自问：

1. **功能完整性**：是否实现了所有核心功能？
2. **代码质量**：代码是否清晰、可维护？
3. **文档完整性**：是否有清晰的使用说明？
4. **鲁棒性**：能否处理异常情况？
5. **可扩展性**：是否容易添加新功能？

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## 下一步

完成所有项目后，你已经：
- ✅ 掌握了空间智能的核心方法
- ✅ 理解了自主系统的设计模式
- ✅ 实现了完整的AI辅助分析系统
- ✅ 建立了可复用的技能库

准备好进入：**05-reflection（反思与展望）**
