一份多光谱数据分析
📁 文件列表详细解析
1. NAV.nav
✅ 含义：
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无人机或 GNSS 接收机记录的导航数据，一般包括：
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GPS坐标（经纬度、高程）；
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时间戳（UTC 时间）；
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航向、速度；
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有时还包含姿态角（Roll/Pitch/Yaw）等。
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🧠 可解析信息：
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每张图像拍摄时无人机的精确地理位置。
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飞行轨迹（用于轨迹可视化或后处理对齐）。
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用于图像正射校正（Ortho-rectification）。
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可与
.MRK配合做时间-空间配准。
🧪 用途：
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精确图像定位；
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DSM/DTM 建模时提供摄像头位置；
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NDVI 等植被指数叠加地理信息。
2. OBS.obs
✅ 含义：
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GNSS 接收机的观测数据文件，常见为 RINEX 格式。
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包含 L1/L2 波段观测值、伪距、多路径误差等。
🧠 可解析信息：
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与参考站
.OBS文件对比后进行PPK（后处理动态定位），提高无人机定位精度。 -
生成厘米级精度的影像定位。
🧪 用途：
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生成精确影像坐标；
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高精度 DSM 和地块边界提取；
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避免图像拼接误差。
3. RAW.bin
✅ 含义：
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原始二进制数据，一般是：
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图像原始传感器输出（未解码）；
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IMU（惯性测量单元）数据（加速度、陀螺仪）；
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可能还包括热红外/光谱数据流。
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🧠 可解析信息：
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若使用厂家 SDK（如 DJI Terra）可提取：
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飞行姿态；
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原始图像阵列；
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对 IMU 数据进行姿态修正与配准；
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拓展波段（热成像等）。
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🧪 用途：
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重建飞行姿态；
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轨迹滤波优化；
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辅助 DSM 构建；
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热成像提取作物水分胁迫等。
4. estamp.MRK
✅ 含义：
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DJI 系列飞行器标记文件：
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每张图像的拍摄时间戳；
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位置、拍摄方向；
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图像文件名对应关系。
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🧠 可解析信息：
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建立图像与时间/GPS 坐标的映射；
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图像编号 <-> GPS 时间戳 <-> 经纬度。
🧪 用途：
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精确图像地理参考；
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PPK 数据配对（用于正射纠正）；
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自动图像批处理。
5. DJI_20250612_1051_008_PPK.DJPG
✅ 含义：
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DJI 无人机拍摄的标准可见光图像（JPG 格式），带 PPK 信息。
🧠 可解析信息：
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拍摄画面内容（可视化植被、病虫害、土壤等）；
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图像 EXIF 中可读取经纬度、高度、时间戳。
🧪 用途：
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正射影像拼接；
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DEM 构建；
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可视化分析；
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与多光谱图像对照分析。
6. DJI_20250612_110156_0001_MS_G.TIF
✅ 含义：
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多光谱图像的绿色波段（Green）。
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单波段 GeoTIFF 格式，数值为辐射或反射率（DN 值）。
🧠 可解析信息：
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绿色波段反射率；
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可与 NIR 构建 GNDVI；
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图像尺寸、投影、地理坐标等元信息（rasterio 可读取）。
🧪 用途：
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GNDVI = (NIR - Green) / (NIR + Green)
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监测叶绿素浓度、长势健康度；
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可用于水稻/小麦等作物氮素估算。
7. DJI_20250612_110156_0001_MS_NIR.TIF
✅ 含义：
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多光谱图像的近红外波段（NIR）。
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最关键波段之一，用于 NDVI、GNDVI、NDRE 等计算。
🧠 可解析信息：
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近红外反射率，作物活性最强；
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与红、绿波段结合计算植被指数。
🧪 用途：
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NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
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估算叶面积指数（LAI）、冠层覆盖；
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生物量、长势、产量预测核心波段。
8. DJI_20250612_110156_0001_MS_R.TIF
✅ 含义：
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多光谱图像的红色波段（Red）。
🧠 可解析信息：
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红光吸收用于植物光合作用分析；
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与 NIR 组合做 NDVI。
🧪 用途：
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NDVI 计算；
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估算植物健康度；
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病虫害初步检测（异常红光反射）。
9. DJI_20250612_110156_0001_MS_RETIF
✅ 含义：
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经过配准/重采样/正射校正后的多波段图像。
🧠 可解析信息：
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各波段图像已对齐；
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可包含所有波段或仅是单波段。
🧪 用途：
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多波段组合分析；
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精准 NDVI / NDRE 计算；
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可直接作为输入进行 AI 训练、地块分割、分类等任务。
✅ 汇总：各文件与可解析信息
| 文件名 | 作用 | 可解析内容 | 用途 |
|---|---|---|---|
NAV.nav | 导航轨迹 | GPS、速度、方向 | 精准配准、高程建模 |
OBS.obs | GNSS观测 | 原始RINEX观测值 | PPK高精度定位 |
RAW.bin | 原始数据 | 传感器/IMU数据 | 姿态、热红外辅助分析 |
estamp.MRK | 标记文件 | 图像时间、编号、位置 | 图像-GPS绑定 |
PPK.DJPG | 可见光图像 | 图像 + EXIF GPS | 正射图、可视化 |
MS_G.TIF | 绿色波段 | G反射率 | GNDVI, 氮素估算 |
MS_R.TIF | 红色波段 | R反射率 | NDVI, NDRE |
MS_NIR.TIF | 近红外波段 | NIR反射率 | NDVI, GNDVI |
MS_RETIF | 配准图 | 多波段融合 | 植被指数分析、AI训练 |
📌 下一步建议
你可以基于以上文件实现以下目标：
| 任务 | 所需数据 | 是否可行 | 说明 |
|---|---|---|---|
| NDVI、GNDVI、NDRE计算 | MS_R/G/NIR.TIF（或 RETIF） | ✅ | 精准植被指数 |
| 植株高度（DSM-DTM） | PPK图像 + NAV + RAW（可选） | ✅ | 构建高精度 DSM |
| 生物量估算 | NDVI + 高度（DSM） | ✅ | 线性/ML建模 |
| 长势分类 | 植被指数 + 空间聚类 | ✅ | 热力图，地块分区 |
| 土壤水分/氮素估算 | GNDVI、NDRE 等 | ✅（需建模） | 多光谱回归估算 |