fix: read_csv_data 含量列动态识别 — 排除所有坐标列名

问题: CSV 格式 [proj_x, proj_y, longitude, latitude, BGA_Am09KBBI],
  旧逻辑 coord_cols={proj_x,proj_y} 只排除识别的坐标列,
  longitude 被错误提取为含量列 → Kriging 用坐标值插值

修复: 扩展排除集合包含全部已知坐标列名:
  proj_x/proj_y, longitude/latitude, x/y, lon/lat,
  x_coord/y_coord, pixel_x/pixel_y, geometry, uncertainty
  兜底取最后一列

src/postprocessing/map.py

@@ -900,15 +900,17 @@ class ContentMapper:
             print(f"  ⚠ 未识别到标准坐标列名，按位置回退: "
                   f"X={lon_col}, Y={lat_col}")
 
-        # 含量列：跳过坐标列后的第一列
-        coord_cols = {lon_col, lat_col}
+        # 动态识别含量列（跳过已知的坐标列和特殊列）
+        _exclude_cols = {'proj_x', 'proj_y', 'longitude', 'latitude',
+                         'x', 'y', 'lon', 'lat', 'geometry', 'uncertainty',
+                         'x_coord', 'y_coord', 'pixel_x', 'pixel_y'}
         content_col = None
-        for c in df.columns:
-            if c not in coord_cols and not c.startswith('pixel_'):
-                content_col = c
+        for col in df.columns:
+            if col.lower() not in _exclude_cols and not col.startswith('pixel_'):
+                content_col = col
                 break
         if content_col is None:
-            content_col = df.columns[2]
+            content_col = df.columns[-1]
 
         print(f"检测到列名：X({lon_col})，Y({lat_col})，含量({content_col})")