Python, C ++开发全球珍稀物种保护APP

以下是针对全球珍稀物种保护APP的技术实施方案，结合生物多样性监测与保护决策需求，构建智能化的物种保护生态系统：

### 一、分层融合架构（生物智能计算架构）
```mermaid
graph TD
    A[感知层] --> B[计算核心]
    B --> C[保护引擎]
    C --> D[应用终端]
    
    A -->|C++| A1[卫星追踪系统]
    A -->|C++| A2[生态传感器]
    A -->|Python| A3[保护组织API]
    
    B -->|C++| B1[迁徙路径分析]
    B -->|Python| B2[种群生存预测]
    B -->|C++| B3[栖息地评估]
    
    C -->|Python| C1[保护策略生成]
    C -->|C++| C2[实时预警系统]
    
    D -->|Flutter| D1[巡护终端]
    D -->|Three.js| D2[3D生态地图]
    D -->|Qt| D3[保护工作站]
```

### 二、核心算法实现

#### 1. 物种分布预测（C++实现）
```cpp
// 使用MaxEnt算法进行栖息地适宜性分析
class SpeciesDistribution {
public:
    void calculate(const vector<EnvironmentFactor>& factors) {
        // 使用TBB并行计算环境梯度
        tbb::parallel_for(0, factors.size(), [&](int i){
            computeEntropy(factors[i]);
        });
        
        // 空间自相关分析
        SpatialAutocorrelation::MoransI(m_gridData);
    }
    
private:
    void computeEntropy(const EnvironmentFactor& factor) {
        // 最大熵模型核心计算
        Eigen::MatrixXd prob = (factor.weights.array().exp() / 
                              factor.weights.array().exp().sum());
        m_entropy += -prob.array() * prob.array().log();
    }
    
    Eigen::MatrixXd m_gridData;
};
```

#### 2. 非法活动识别（Python实现）
```python
# 使用YOLOv8