用途：GeoMaster 面向地理空间研究流程，涵盖矢量与栅格 GIS、遥感、空间统计、地形分析、网络分析和空间机器学习，用于指导从输入溯源到分析导出的完整工作流。
主要能力：提供本地栅格配方（NDVI 等归一化差值、坡度/坡向/山体阴影地形指标、影像分类）、矢量分析（CRS 校验与转换、空间连接、缓冲区、面积统计）、云目录检索（PySTAC Client 与 Planetary Computer）、网络分析（OSMnx 路网、最短路径）以及高效存储（COG 转换与校验）。核心库包括 GeoPandas 1.2.0、Rasterio 1.5.2、Shapely 2.1.2、PyProj 3.8.0、Rioxarray 0.23.0、Xarray、OSMnx 2.1.1、PySTAC Client 0.9.0。
使用方式：在独立环境中按需安装可选依赖，例如 uv venv --python 3.13 后执行 uv pip install geopandas==1.2.0 rasterio==1.5.2 shapely==2.1.2 pyproj==3.8.0；osgeo/原生 CLI 或 PDAL 建议另建 conda-forge 环境。流程强调记录产品/集合 ID、时间、许可、波段、比例/偏移与 QA 含义，从权威元数据校验 CRS，对齐范围、仿射变换、分辨率，重投影分类掩膜用最近邻，连续数据选合适重采样，保留 nodata、云影等掩膜，导出 CRS、变换、有效掩膜与溯源信息。
适用场景：遥感与地表参数计算、地形指标、空间分类、矢量空间统计、公共路网分析及云目录数据检索等科研与工程分析。
限制：配方套件仅针对所列版本测试；需要真实输入文件的示例仅为模板；Earth Engine/CDS/商业服务、桌面 GIS 与 GPU 训练仍属示例性内容；Rasterio wheel 自带 GDAL，但不安装 osgeo 或 GDAL 命令行；分类辅助函数不评估精度，需另做空间/时间留出；OSMnx 速度与时间为估计值，非实测交通。其余功能暂未提供。