2025年大學《地球信息科學與技術》專業(yè)題庫——地球信息技術在農田遙感技術中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分）1.在農田遙感中，主要用于獲取植被冠層結構信息和健康狀況的波段主要是（）。A.紅外波段B.可見光波段C.熱紅外波段D.微波波段2.下列哪個植被指數對作物葉綠素含量和光合作用狀況最敏感？（）A.NDVIB.EVIC.NDWID.LSTVI3.將不同空間分辨率、不同時相的遙感影像進行組合以獲取更全面信息的技術稱為（）。A.輻射校正B.大氣校正C.數據融合D.圖像鑲嵌4.在農田作物長勢監(jiān)測中，計算植被指數時通常需要去除土壤背景的影響，下列哪個指數相對更能反映冠層本身的信息？（）A.NDVIB.PNDVIC.TVDID.SAVI5.利用遙感技術監(jiān)測作物播種情況，主要依據的是遙感影像的（）。A.光譜特征差異B.空間分辨率C.時間分辨率D.傳感器類型6.無人機遙感相比衛(wèi)星遙感，在農田精細化管理應用中的主要優(yōu)勢在于（）。A.獲取數據的時間頻率高B.傳感器光譜分辨率更高C.數據獲取成本更低D.可進行立體成像測高7.下列哪項技術通常不直接用于農田遙感圖像的幾何校正？（）A.植被指數計算B.輻射定標C.正射校正D.多點幾何校正8.在精準農業(yè)中，遙感技術可用于監(jiān)測作物水分脅迫，其主要依據是作物在不同水分狀況下（）的變化。A.反射率B.溫度C.光譜特征D.空間分布9.將遙感數據與地面實測數據進行對比分析，以評估遙感信息精度的過程稱為（）。A.遙感圖像解譯B.遙感數據融合C.遙感精度驗證D.遙感圖像處理10.能夠提供農作物三維結構信息，用于估算作物生物量或進行作物冠層間隙分析的多源數據是（）。A.單通道光學影像B.高分辨率雷達影像C.多光譜衛(wèi)星影像D.氣象衛(wèi)星云圖二、填空題（每空2分，共20分）1.遙感技術獲取的農田信息，其空間分布特征通常需要借助________技術進行處理和管理。2.傳感器記錄的地面物體輻射亮度受到大氣路徑輻射的影響，需要進行________以消除大氣影響，獲得真實的地面輻射亮度。3.農田遙感中常用的地表水分指數之一MNDWI，其名稱中M代表________（水體）。4.評估遙感數據質量的關鍵指標包括空間分辨率、光譜分辨率、時間分辨率和________。5.利用無人機搭載高清相機進行農田測繪，屬于遙感平臺中的________類型。6.根據作物生長階段建立遙感影像庫，用于自動識別不同作物或監(jiān)測生長進程，體現了遙感技術在________中的應用。7.估算作物產量的遙感模型，通常需要輸入或結合________（如氣象數據、土壤數據）以提高精度。8.GPS系統(tǒng)在農田遙感應用中，主要提供________信息，用于精確定位遙感數據獲取的時間和空間位置。9.面向對象圖像分析方法能夠克服傳統(tǒng)像素級分類的局限性，它將影像數據視為________進行處理和分析。10.隨著遙感技術的發(fā)展，高分辨率遙感影像在農田細溝、灌溉設施識別等________應用的需求日益增長。三、名詞解釋（每題3分，共15分）1.農作物指數（RemoteSensingVegetationIndex,RVI）2.大氣校正（AtmosphericCorrection）3.精準農業(yè)（PrecisionAgriculture）4.遙感數據融合（RemoteSensingDataFusion）5.作物遙感估產（RemoteSensingCropYieldEstimation）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述農田遙感數據獲取的主要途徑及其特點。2.簡述大氣校正在農田遙感數據預處理中的主要目的和常用方法類型。3.簡述利用遙感技術監(jiān)測農田土壤墑情的主要原理。4.簡述無人機遙感在現代農業(yè)管理中相較于傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感的主要優(yōu)勢。五、論述題（每題10分，共20分）1.論述遙感技術在監(jiān)測農田病蟲害發(fā)生與發(fā)展的作用、主要方法及面臨的挑戰(zhàn)。2.結合實例，論述多源地球信息技術（遙感、GIS、GPS等）在構建數字農業(yè)決策支持系統(tǒng)中的應用價值。六、計算題（共15分）假設獲取了某塊農田的Landsat8OLI影像，計算了該影像上某區(qū)域的NDVI值，結果為0.45。已知該區(qū)域對應的NDVI-生物量回歸方程為：生物量（kg/ha）=1000*NDVI-200。請計算該區(qū)域的估算生物量密度（單位：kg/ha），并簡述該估算結果的意義及可能存在的誤差來源。七、技術應用分析題（共15分）簡述利用多光譜和高分辨率雷達數據融合技術監(jiān)測農田土壤侵蝕狀況的基本思路，包括數據選擇、融合方法、信息提取步驟以及該技術的優(yōu)勢所在。試卷答案一、選擇題1.A2.B3.C4.D5.C6.A7.A8.C9.C10.B二、填空題1.GIS（地理信息系統(tǒng)）2.大氣校正3.水體4.時間分辨率5.航空器6.作物識別與生長監(jiān)測7.氣象數據、土壤數據8.時間和空間9.目標對象（或對象）10.農田細部結構監(jiān)測三、名詞解釋1.農作物指數（RemoteSensingVegetationIndex,RVI）：利用不同波段（通常是近紅外和紅光波段）的反射率比值或組合形式，旨在量化植被冠層的生物物理參數（如葉綠素含量、葉面積指數、生物量等）的指標。它是遙感技術監(jiān)測作物生長狀況的重要工具。2.大氣校正（AtmosphericCorrection）：指通過數學模型或方法，消除或削弱遙感影像中大氣分子、氣溶膠等對地物電磁波輻射的散射和吸收影響，以恢復地物在傳感器接收時的真實光譜輻射信息的過程。它是獲取準確地表參數的關鍵預處理步驟。3.精準農業(yè)（PrecisionAgriculture）：一種基于空間信息技術的現代農業(yè)管理方法，通過獲取農田小區(qū)（字段）層面的土壤、作物、環(huán)境等信息，進行變量投入（如施肥、灌溉、播種、病蟲害防治）和精細化管理，以實現資源高效利用、環(huán)境友好和農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。4.遙感數據融合（RemoteSensingDataFusion）：將來自不同傳感器（如不同平臺、不同傳感器類型、不同時間獲取）或不同傳感器通道的遙感數據，通過一定的數學或處理方法，組合成一幅具有更高信息量、更優(yōu)質量或更符合特定應用需求的綜合數據的技術過程。5.作物遙感估產（RemoteSensingCropYieldEstimation）：利用遙感技術獲取的作物生長相關信息（如植被指數、葉面積指數、生物量等），結合作物生長模型或統(tǒng)計回歸模型，對某一區(qū)域或整個作物的最終產量進行預測或估算的過程。四、簡答題1.農田遙感數據獲取的主要途徑及其特點：*衛(wèi)星遙感：途徑是利用地球軌道衛(wèi)星上的傳感器對地面農田進行遙測。特點包括：覆蓋范圍廣、獲取數據的時間周期性（如日、周、月），分辨率有差異（從幾十米到幾公里），可實現大區(qū)域、宏觀監(jiān)測，但空間分辨率相對較低，且無法實時獲取。*航空遙感：途徑是利用飛機或其他航空器搭載傳感器對農田進行垂直攝影或掃描。特點包括：空間分辨率高（可達亞米級），可獲取高清晰度影像，飛行高度和航線可根據需求靈活選擇，可實現局部區(qū)域精細觀測，但覆蓋范圍相對較小，成本較高，受天氣影響較大。*無人機遙感：途徑是利用無人機作為平臺，搭載小型傳感器（如相機、多光譜/高光譜儀、熱成像儀）對農田進行近距離觀測。特點包括：機動靈活，起降場地要求低，可低空飛行獲取高分辨率影像（厘米級），成本相對較低，可進行多角度、立體觀測，非常適合農田精細化管理和小區(qū)域應用，但續(xù)航時間和有效載荷有限。*地面觀測：途徑是利用地面?zhèn)鞲衅骶W絡（如氣象站、土壤墑情傳感器、作物生長監(jiān)測站等）直接測量農田參數。特點是數據直接源于測量點，精度高，可實時獲取，但空間覆蓋范圍有限，難以獲取大范圍、連續(xù)的空間信息。2.大氣校正在農田遙感數據預處理中的主要目的和常用方法類型：*主要目的：大氣校正的主要目的是消除或減弱大氣分子、氣溶膠、水汽等對遙感傳感器接收到的地物電磁波信號的干擾（即大氣路徑輻射的影響），從而恢復地物自身的真實光譜信息或反演出的地物參數（如植被指數、溫度等）的準確性。這是確保遙感數據在農田應用中能夠真實反映地表狀況，進行可靠分析和決策的基礎。*常用方法類型：主要包括兩大類：*基于物理模型的大氣校正：建立描述大氣散射和吸收效應的物理輻射傳輸模型（如MODTRAN,6S等），輸入大氣參數和傳感器參數，計算大氣影響。優(yōu)點是物理意義明確，可處理多種大氣條件，但計算復雜，需要精確的大氣參數輸入。*基于經驗/半經驗模型的大氣校正：利用地面實測光譜數據或同步觀測的氣象數據，建立地物反射率與大氣參數之間的經驗關系或半經驗模型（如暗目標減法、不變目標法、經驗線性回歸、植被指數法等）。優(yōu)點是計算相對簡單快速，無需復雜的大氣模型輸入，適用于特定區(qū)域或傳感器，但普適性可能受限，依賴高質量地面數據。3.利用遙感技術監(jiān)測農田土壤墑情的主要原理：*土壤含水量會顯著影響土壤對電磁波的發(fā)射和反射特性。當土壤水分含量變化時，其介電常數改變，導致土壤在不同電磁波段（尤其是微波波段）的介電常數隨之變化，進而引起土壤熱紅外輻射溫度和微波后向散射系數的變化。*遙感技術通過探測這些與土壤水分含量相關的物理量（如土壤熱紅外溫度、微波后向散射系數、特定波段或指數的反射率等），建立土壤水分含量與遙感觀測值之間的定量或半定量關系模型。*通過解算該模型，即可從遙感影像上獲取大范圍、連續(xù)的土壤水分分布信息，實現對農田土壤墑情的動態(tài)監(jiān)測。常用的遙感監(jiān)測土壤墑情的指標或方法包括：基于熱紅外輻射溫度的模型、基于微波后向散射系數的模型（如后向散射系數反演土壤濕度）、基于多光譜/高光譜反射率的植被水分指數（如SWI）、以及結合多種信息的復合指數等。4.無人機遙感在現代農業(yè)管理中相較于傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感的主要優(yōu)勢：*極高的空間分辨率：無人機可搭載高分辨率相機或傳感器，獲取厘米級甚至亞米級分辨率的農田影像，能夠看清農田中的細溝、障礙物、小地塊邊界等細節(jié)，滿足精細化管理的需求。*靈活的作業(yè)時間和覆蓋范圍：無人機飛行高度低，可根據需要隨時起降，快速獲取局部區(qū)域的高質量數據，適應性強，尤其適合小面積、復雜地形或需要快速響應的場景。*較低的成本：相比衛(wèi)星遙感，無人機系統(tǒng)的購置、運營和維護成本通常更低，使得更多農場或小型農業(yè)企業(yè)能夠負擔得起。*多角度觀測能力：無人機可進行傾斜攝影或立體成像，獲取三維點云數據，有助于進行地形測繪、作物高度測量、體積估算等。*實時或近實時數據獲?。航Y合任務規(guī)劃，無人機可在短時間內完成數據采集，實現近乎實時的監(jiān)測，為及時決策提供支持。*與地面操作結合緊密：無人機可低空飛行，便于與地面農事活動（如噴灑、監(jiān)測）進行配合和指導。五、論述題1.論述遙感技術在監(jiān)測農田病蟲害發(fā)生與發(fā)展的作用、主要方法及面臨的挑戰(zhàn)：*作用：遙感技術作為一種非接觸、大范圍、動態(tài)監(jiān)測手段，在農田病蟲害監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用。它能夠快速、高效地獲取大區(qū)域農田的病蟲害發(fā)生信息，實現早期預警和監(jiān)測；能夠識別病蟲害危害區(qū)域的空間分布，為精準防治提供依據；能夠動態(tài)跟蹤病蟲害的發(fā)展蔓延趨勢，評估防治效果；有助于減少化學農藥的使用，降低環(huán)境污染，促進綠色防控。*主要方法：*基于光譜特征差異的監(jiān)測：許多病蟲害會導致寄主植物葉片色素、水分含量、結構等發(fā)生改變，從而引起其反射光譜在特定波段（如紅光、近紅外波段）產生差異。通過計算植被指數（如NDVI、NDWI、CI等）或分析多光譜/高光譜影像的光譜曲線，可以識別出受害區(qū)域。例如，某些病害會導致葉片失綠或壞死，反射率發(fā)生變化。*基于紋理特征的識別：病蟲害（尤其是害蟲啃食、葉狀害蟲聚集等）會在作物冠層上形成特殊的紋理特征。利用紋理分析技術（如灰度共生矩陣GLCM、局部二值模式LBP等）可以從遙感影像中提取這些特征，輔助識別病斑或蟲害分布。*基于高分辨率影像的識別：利用無人機等平臺獲取的高分辨率光學或熱紅外影像，可以直接識別出病斑、害蟲聚集點、受危害的植株等，精度更高。*基于多源數據融合分析：將遙感數據與氣象數據、土壤數據、地面觀測數據等融合，利用模型分析病蟲害發(fā)生發(fā)展的環(huán)境條件和預測趨勢。*面臨的挑戰(zhàn)：*識別精度：許多病蟲害的癥狀（如早期、輕微危害）與自然變異、云影、陰影等干擾因素在光譜或紋理特征上難以區(qū)分，導致識別精度不高。*動態(tài)監(jiān)測難度：病蟲害的發(fā)生發(fā)展是一個動態(tài)過程，遙感監(jiān)測需要具備高時間分辨率，才能捕捉到其快速變化，對傳感器重訪周期提出高要求。*模型依賴性：病蟲害遙感監(jiān)測往往需要依賴特定的判別模型，模型的構建和精度受地域、作物品種、病蟲害種類、傳感器性能等多種因素影響，普適性有待提高。*復雜環(huán)境干擾：農田環(huán)境復雜，作物行狀、灌溉、施肥等都會對遙感信息產生干擾，增加了病蟲害識別的難度。2.結合實例，論述多源地球信息技術（遙感、GIS、GPS等）在構建數字農業(yè)決策支持系統(tǒng)中的應用價值：*多源地球信息技術集成：數字農業(yè)決策支持系統(tǒng)（DSS）旨在利用信息技術輔助農民或管理者進行科學決策。遙感技術提供農田時空動態(tài)信息（如作物長勢、土壤墑情、病蟲害分布、土地利用狀況等）；地理信息系統(tǒng)（GIS）提供強大的空間數據管理、存儲、可視化、分析和建模能力；全球定位系統(tǒng)（GPS）提供精確的定位信息，用于田間作業(yè)導航、數據采集定位等。這三大技術的集成，能夠為DSS提供全面、準確、動態(tài)的農田空間信息基礎。*應用價值：*精準化管理決策支持：例如，通過遙感監(jiān)測獲取作物葉面積指數（LAI）和土壤水分分布圖（GIS疊加），結合氣象數據（GIS集成），GIS可空間分析不同區(qū)域的灌溉需水量，生成變量灌溉方案，指導精準灌溉，節(jié)約水資源。同樣，根據遙感識別的病蟲害分布圖（GIS疊加），結合作物生長模型（GIS集成），可制定變量施藥方案，精準防治病蟲害，減少農藥使用。*作物估產與收益優(yōu)化：利用遙感數據和作物估產模型（GIS集成），結合市場價格信息（GIS集成），可以預測作物產量和產值，為種植決策（如選擇品種、調整種植結構）、銷售策略和風險管理提供依據。例如，對比不同管理措施（如施肥、灌溉）下的作物長勢遙感圖（GIS集成），評估其效果，優(yōu)化投入產出比。*農田資源與環(huán)境管理：利用遙感監(jiān)測土壤侵蝕、水體污染等環(huán)境問題（遙感輸入），結合DEM、土地利用圖等（GIS集成），GIS可以進行空間分析，識別重點區(qū)域，評估環(huán)境影響，為水土保持、環(huán)境治理提供決策支持。例如，監(jiān)測不同施肥方案下農田徑流中氮磷流失量（遙感/模型估算，GIS集成），評估其對周邊水體的影響，優(yōu)化施肥策略。*農場管理一體化：GIS作為平臺，可以集成遙感影像、GPS定位數據（如農機作業(yè)軌跡）、地面?zhèn)鞲衅鲾祿ㄈ鐨庀笳?、墑情站）、農場經營數據（如投入、產出、成本）等，實現農場資源、環(huán)境、生產、經營信息的統(tǒng)一管理、可視化和綜合分析，提高農場管理效率和決策水平。例如，在GIS地圖上直觀展示GPS記錄的農機作業(yè)路徑與遙感監(jiān)測的作物長勢圖，分析作業(yè)效率與作物響應關系。*實例：在一個智慧果園中，系統(tǒng)通過無人機遙感（獲取高分辨率多光譜影像）定期監(jiān)測果樹生長狀況（如葉綠素含量、果實大?。?，GPS記錄果園地圖和農機作業(yè)軌跡，GIS平臺整合這些信息，結合氣象數據和土壤數據，可以分析每個果園小區(qū)的果實產量潛力，生成精準施肥和灌溉建議，并通過GPS導航指導農機進行變量作業(yè)，最終實現果品品質和產量的提升，降低生產成本。六、計算題*計算：估算生物量（kg/ha）=1000*NDVI-200估算生物量（kg/ha）=1000*0.45-200估算生物量（kg/ha）=450-200估算生物量（kg/ha）=250*意義及誤差來源：該計算結果估算了該農田區(qū)域的平均生物量密度為250kg/ha。這個數值可以用來評估該農田的營養(yǎng)狀況、生產力水平，為后續(xù)的施肥、灌溉等管理措施提供參考。但該估算結果只是一個基于遙感數據和模型的預測值，實際生物量可能存在差異，誤差來源主要包括：*遙感數據質量：影像分辨率、大氣影響、云覆蓋、傳感器噪聲等都會影響光譜信息的準確性。*大氣校正精度：大氣校正不徹底會引入誤差。*