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定位「地块/图斑提出来了但最终成果里不见了」到底丢在哪一步——当用户反馈「我怀疑是提出来了成果里就不在了」「图上有块但成果没有」「边上少一块」「成果比提取少几百亩」「是不是被过滤掉了」时，可采用以下三步诊断法： 1. **raw 与最终成果逐块分层对账** 将原始提取结果（raw）与最终成果按图层逐块比对，建立地块唯一标识（如ID或几何哈希），检查每一块在最终成果中是否存在。重点关注几何完全一致、部分重叠或完全不存在的图斑，初步判断丢失环节发生在后处理、合并、过滤还是导出阶段。 2. **并集面积检验区分「去重」与「真丢地」** 计算 raw 所有图斑的并集面积与最终成果的并集面积。若两者接近但图斑数量减少，多为合理去重（如碎小图斑合并、重复提取剔除）；若并集面积显著缩小（如差值达数百亩），则存在「真丢地」问题，需排查裁剪范围错误、属性过滤条件过严或拓扑处理异常等。 3. **tile 缝邻近性定位假缝** 检查丢失图斑是否集中出现在数据分块（tile）接缝附近。若丢失地块多位于 tile 边界且其完整形态跨多个 tile，则可能因拼接逻辑缺陷导致部分图斑被截断或丢弃，形成“假缝”现象。可通过可视化叠加 tile 边界与丢失区域进行验证。 此外，需审慎评估「相邻同作物共边块」的合并判据： - **合理合并情形**：相邻图斑作物类型一致、边界连续、无显著属性差异，且合并后符合业务最小上图面积要求，此类合并不视为丢失。 - **误合并反例**：不同农户地块、权属界线清晰、虽作物相同但管理单元独立，或存在微小属性差异（如种植日期、品种编码）却被强制合并，此类情况应保留原图斑，避免信息损失。 通过上述方法可系统定位图斑“消失”的具体环节，区分正常处理与异常丢失，提升成果可信度。

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