GeoAI - AI赋能自然资源智能体及MCP工具

- **高性能处理**：利用异步IO和多进程处理大规模地理空间数据
- **模块化设计**：各功能模块独立开发，可按需组合使用
- **标准化接口**：遵循RESTful API设计规范，提供统一的数据格式
- **扩展性强**：支持自定义数据处理流程和算法插件

- **矢量数据处理**：支持Shapefile格式数据的读取、空间过滤和属性过滤
- **空间分析**：提供空间查询、空间关系计算等功能
- **数据格式转换**：支持GeoJSON、CSV等多种输出格式
- **遥感数据处理**：支持遥感影像解译和处理
- **三维建模**：提供地理空间数据的三维可视化能力

api/
  ├── base.py           # API基础类：提供统一的接口定义和路由注册基类
  ├── data_reader/      # 数据读取模块
  │   ├── vector_reader.py     # 矢量数据读取：支持Shapefile、GeoJSON等格式的矢量数据读取和空间查询
  │   ├── pointcloud_reader.py  # 点云数据读取：支持LAS/LAZ格式点云数据的读取、过滤和属性提取
  │   └── remote_sensing_reader.py  # 遥感数据读取：支持多种遥感影像格式读取，包括多光谱和高光谱数据
  ├── data_processor/   # 数据处理模块
  │   ├── attribute_processor.py  # 属性数据处理：提供字段计算、统计分析、属性表操作等功能
  │   └── format_converter.py     # 格式转换：支持多种地理数据格式间的互转，如Shapefile到GeoJSON的转换
  ├── spatial_analyzer/ # 空间分析模块
  │   ├── buffer.py     # 缓冲区分析：实现点、线、面要素的缓冲区生成，支持多重缓冲
  │   ├── overlay.py    # 叠加分析：实现相交、合并、裁剪等空间叠加运算
  │   └── network.py    # 网络分析：提供最短路径、服务区分析等网络分析功能
  ├── remote_sensing/   # 遥感解译模块
  │   ├── preprocessing.py  # 预处理：实现辐射校正、大气校正、几何校正等预处理功能
  │   ├── enhancement.py    # 图像增强：提供直方图均衡化、滤波等图像增强方法
  │   ├── indices.py        # 指数计算：支持NDVI、NDWI等遥感指数计算和分析
  │   └── classification.py # 图像分类：实现监督分类、非监督分类等遥感影像分类功能
  ├── modeling_3d/     # 三维建模模块
  │   ├── mesh.py      # 网格处理：提供三维网格模型的生成、编辑和优化功能
  │   ├── pointcloud.py # 点云处理：实现点云滤波、分割、配准等处理功能
  │   └── reconstruction.py # 三维重建：支持从点云数据重建三维模型，包括地形和建筑物重建
  └── utils/           # 工具函数模块
      ├── auth.py      # 认证工具：实现API访问的身份验证和权限控制
      ├── docs.py      # 文档生成：自动生成API接口文档和示例代码
      └── router_registry.py # 路由注册：管理API路由的注册和生命周期