2025年大學(xué)《地球信息科學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫——地球信息技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測中的作用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪種遙感傳感器主要利用海水的熱輻射特性來遙感海面溫度（SST）？A.雷達(dá)高度計(jì)B.可見光多光譜衛(wèi)星C.熱紅外掃描儀D.激光雷達(dá)2.能夠提供海面高度信息的遙感技術(shù)主要是利用了衛(wèi)星的什么特性？A.自帶雷達(dá)B.重力場測量能力C.電磁波反射特性D.超高精度GPS接收機(jī)3.在遙感影像上，通常用哪種指數(shù)來間接估算葉綠素濃度？A.NDVI（歸一化植被指數(shù)）B.EVI（增強(qiáng)型植被指數(shù)）C.MSI（多光譜指數(shù)）D.RGB（紅綠藍(lán)合成）4.對(duì)于水體渾濁度（濁度）遙感，以下哪種傳感器相對(duì)更有效？A.可見光傳感器B.熱紅外傳感器C.微波雷達(dá)傳感器D.激光雷達(dá)傳感器5.海岸線變化監(jiān)測中，地球信息技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)在于？A.能進(jìn)行高精度地下結(jié)構(gòu)探測B.可實(shí)現(xiàn)長期、大范圍、動(dòng)態(tài)監(jiān)測C.能直接獲取海水化學(xué)成分D.成本極低，無需地面投入6.海冰監(jiān)測中，被動(dòng)微波遙感主要利用了海冰與海水的什么差異？A.熱輻射特性差異B.光學(xué)反射特性差異C.電磁波吸收特性差異D.介電常數(shù)差異7.利用GPS信號(hào)進(jìn)行海面高度測量時(shí)，主要探測的是？A.衛(wèi)星到海面的視距B.海面到地心的距離C.海水密度D.海水溫度8.在海洋環(huán)境災(zāi)害監(jiān)測中，衛(wèi)星遙感的主要作用是？A.提供實(shí)時(shí)、大范圍災(zāi)前災(zāi)中災(zāi)后信息B.進(jìn)行水下地形精確測繪C.直接回收海水樣本進(jìn)行分析D.精確預(yù)測災(zāi)害發(fā)生的時(shí)間9.將遙感影像、地面測量數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等存入數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行空間查詢和分析，主要應(yīng)用了地球信息技術(shù)的哪個(gè)方面？A.遙感技術(shù)B.全球定位系統(tǒng)C.地理信息系統(tǒng)（GIS）D.大數(shù)據(jù)技術(shù)10.地球信息技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測中面臨的主要挑戰(zhàn)之一是？A.數(shù)據(jù)獲取成本過高B.缺乏足夠的研究人員C.大氣干擾和云覆蓋的影響D.遙感儀器老化二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述被動(dòng)微波遙感（如合成孔徑雷達(dá)SAR）監(jiān)測海面風(fēng)場的基本原理。2.簡述利用光學(xué)遙感影像監(jiān)測海冰范圍的主要方法。3.簡述海洋遙感數(shù)據(jù)大氣校正的必要性和主要目的。4.簡述地理信息系統(tǒng)（GIS）在海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)管理與分析中的主要功能。5.簡述地球信息技術(shù)在監(jiān)測赤潮災(zāi)害中的主要應(yīng)用環(huán)節(jié)。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述不同類型地球信息技術(shù)（如光學(xué)遙感、雷達(dá)遙感、聲學(xué)遙感）在海洋環(huán)境要素監(jiān)測中的各自優(yōu)勢(shì)和局限性。2.結(jié)合實(shí)例，論述地球信息技術(shù)在海洋環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測與變化檢測中的應(yīng)用價(jià)值。3.試述將人工智能（AI）技術(shù)應(yīng)用于海洋環(huán)境遙感數(shù)據(jù)處理與分析的前景與可能面臨的挑戰(zhàn)。四、綜合應(yīng)用題（15分）假設(shè)你獲取了某區(qū)域一段時(shí)間內(nèi)的多時(shí)相遙感影像（可見光+熱紅外），并已知該區(qū)域存在潛在的石油泄漏風(fēng)險(xiǎn)。請(qǐng)簡述你會(huì)利用這些遙感影像進(jìn)行石油泄漏監(jiān)測與初步評(píng)估的主要步驟和方法，并說明選擇這兩種影像類型的理由。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.D4.A5.B6.D7.A8.A9.C10.C二、簡答題1.解析思路：被動(dòng)微波遙感監(jiān)測海面風(fēng)場利用了海面波浪對(duì)微波的背向散射特性。風(fēng)作用下的海面會(huì)形成不同尺度的波浪，其傾斜角度與風(fēng)速相關(guān)。當(dāng)雷達(dá)發(fā)射的電磁波照射到有風(fēng)的海面時(shí)，不同傾斜角度的海面會(huì)以不同角度將雷達(dá)波反射回空間，形成特定的雷達(dá)后向散射信號(hào)強(qiáng)度。風(fēng)速越大，波浪越陡峭，散射信號(hào)越強(qiáng)；風(fēng)速越小，波浪越平緩，散射信號(hào)越弱。通過接收和分析這些散射信號(hào)特征，即可反演海面風(fēng)場信息。2.解析思路：利用光學(xué)遙感影像監(jiān)測海冰，主要依據(jù)海冰與海水的光學(xué)特性差異。在海冰區(qū)域，由于冰的反射率、光譜特性（如熱紅外波段）與海水不同，在對(duì)應(yīng)波段的遙感影像上會(huì)呈現(xiàn)出明顯的差異。例如，在可見光影像上，海冰通常呈現(xiàn)白色或淺藍(lán)色，而海水為深藍(lán)色；在熱紅外影像上，由于冰的發(fā)射率與海水不同，也會(huì)顯示出差異。通過圖像處理技術(shù)（如閾值分割、邊緣檢測、分類等）識(shí)別這些差異區(qū)域，即可繪制海冰分布圖，監(jiān)測海冰范圍的變化。3.解析思路：海洋遙感數(shù)據(jù)（尤其是光學(xué)影像）在傳輸過程中會(huì)受到大氣層中水汽、氣溶膠等散射和吸收的影響，導(dǎo)致地面真實(shí)反射率失真，影響后續(xù)信息的準(zhǔn)確提取。大氣校正的必要性在于消除或減弱這種大氣影響，恢復(fù)地物真實(shí)的反射特性。其主要目的是將觀測到的表觀輻射亮度或反射率轉(zhuǎn)換為地表真實(shí)的反射率，從而能夠準(zhǔn)確地反演地物參數(shù)（如水體濁度、葉綠素濃度、海面溫度等），提高遙感數(shù)據(jù)在海洋環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用精度。4.解析思路：GIS在海洋環(huán)境監(jiān)測中主要功能體現(xiàn)在數(shù)據(jù)管理、空間分析和可視化方面。數(shù)據(jù)管理：GIS能夠有效地存儲(chǔ)、管理和檢索海洋環(huán)境多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（如遙感影像、地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)、模型輸出等），建立空間數(shù)據(jù)庫。空間分析：利用GIS的空間查詢、疊加分析、緩沖區(qū)分析、網(wǎng)絡(luò)分析、地形分析等功能，可以研究海洋環(huán)境要素的空間分布格局、相互關(guān)系及動(dòng)態(tài)變化（如分析污染擴(kuò)散范圍、評(píng)估棲息地適宜性、模擬災(zāi)害影響等）?？梢暬篏IS可以將復(fù)雜的海洋環(huán)境信息以地圖、圖表等直觀形式展現(xiàn)出來，便于理解和決策。5.解析思路：地球信息技術(shù)在監(jiān)測赤潮災(zāi)害中應(yīng)用環(huán)節(jié)主要包括：①災(zāi)害早期預(yù)警：利用多光譜或高光譜遙感影像，通過監(jiān)測水體光譜特征（如葉綠素a濃度指數(shù)）的異常變化，識(shí)別潛在的赤潮爆發(fā)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警。②災(zāi)害范圍與動(dòng)態(tài)監(jiān)測：利用遙感技術(shù)，結(jié)合不同時(shí)相影像，動(dòng)態(tài)監(jiān)測赤潮水體的空間分布范圍、面積變化趨勢(shì)和遷移路徑。③赤潮強(qiáng)度評(píng)估：通過遙感指數(shù)或模型反演赤潮密度、葉綠素濃度等指標(biāo)，評(píng)估赤潮的強(qiáng)度和危害程度。④災(zāi)后監(jiān)測與影響分析：監(jiān)測赤潮消亡后的水體恢復(fù)情況，分析其對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)和漁業(yè)的影響。三、論述題1.解析思路：*光學(xué)遙感：優(yōu)勢(shì)：技術(shù)成熟、成本相對(duì)較低、數(shù)據(jù)獲取方便、可提供豐富的光譜信息用于反演多種水色要素（葉綠素、濁度等）。局限性：易受云、霧、氣溶膠等大氣條件影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失；對(duì)海面平靜度有一定要求（如雷達(dá)高度計(jì)測SSH對(duì)風(fēng)浪敏感）；空間分辨率受衛(wèi)星軌道和傳感器限制。*雷達(dá)遙感（SAR）：優(yōu)勢(shì)：全天候、全天時(shí)工作，不受云雨天氣影響；具有探測海面粗度（風(fēng)速）的能力；可獲取高空間分辨率影像，用于海岸帶、海冰精細(xì)監(jiān)測。局限性：對(duì)水體光學(xué)特性不敏感，難以直接反演水色要素（需結(jié)合模型）；圖像幾何變形可能較嚴(yán)重；存在陰影和噪聲問題。*聲學(xué)遙感：優(yōu)勢(shì)：可穿透水體進(jìn)行立體觀測，獲取水下地形、水團(tuán)運(yùn)動(dòng)、生物聲學(xué)信息。局限性：有效作用距離相對(duì)較短，易受水體噪聲和聲學(xué)特性（如溫度、鹽度）影響，數(shù)據(jù)處理復(fù)雜。*綜合來看：沒有一種技術(shù)是萬能的，海洋環(huán)境監(jiān)測往往需要根據(jù)監(jiān)測目標(biāo)、區(qū)域、時(shí)效性要求以及成本效益，綜合應(yīng)用多種地球信息技術(shù)，取長補(bǔ)短，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)監(jiān)測效果。2.解析思路：地球信息技術(shù)通過其獨(dú)特的觀測能力（大范圍、宏觀、動(dòng)態(tài)、連續(xù)），在海洋環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測與變化檢測中發(fā)揮著不可替代的作用。其應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在：①大范圍同步監(jiān)測：遙感技術(shù)能快速獲取大區(qū)域海洋環(huán)境要素（如海溫、海表鹽度、葉綠素濃度）的空間分布圖，實(shí)現(xiàn)同步觀測。②長時(shí)間序列分析：通過積累多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)，可以開展長時(shí)間序列分析，監(jiān)測海洋環(huán)境要素的周期性變化（如季節(jié)變化、年際變化）和趨勢(shì)性變化（如全球變暖引起的海溫升高、海洋酸化）。③變化檢測與制圖：利用多時(shí)相遙感影像，通過差分運(yùn)算、分類比較等方法，可以精確檢測海洋環(huán)境的變化區(qū)域、范圍和速率，并生成變化地圖，如海岸線侵蝕/淤積、海冰融化/增長、赤潮爆發(fā)與消亡、水體富營養(yǎng)化擴(kuò)展等。④提高監(jiān)測效率與精度：相比地面定點(diǎn)觀測，遙感監(jiān)測能更高效、經(jīng)濟(jì)地覆蓋廣闊海域，發(fā)現(xiàn)異常事件，并對(duì)地面觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充和驗(yàn)證。⑤支撐決策管理：為海洋環(huán)境保護(hù)、資源管理、防災(zāi)減災(zāi)等提供及時(shí)、可靠的時(shí)空信息支持。例如，通過監(jiān)測赤潮動(dòng)態(tài)變化，為漁船避開養(yǎng)殖區(qū)提供預(yù)警；通過監(jiān)測海岸線變化，評(píng)估海岸防護(hù)工程效果。3.解析思路：*前景：人工智能（AI），特別是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）算法，在處理海量、高維、復(fù)雜的海洋環(huán)境遙感數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出巨大潛力。①智能信息提取：AI可以自動(dòng)從遙感影像中識(shí)別和提取復(fù)雜的海洋目標(biāo)（如船舶、油污、海冰類型、藻華團(tuán)塊），提高效率和精度，超越傳統(tǒng)手工方法。②復(fù)雜模式識(shí)別：AI能從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，識(shí)別不易察覺的海洋環(huán)境模式或異常，如subtle的水團(tuán)特征、早期赤潮信號(hào)等。③參數(shù)反演優(yōu)化：利用深度學(xué)習(xí)等模型，可以直接學(xué)習(xí)從遙感數(shù)據(jù)到海洋參數(shù)（如葉綠素、溫度、鹽度）的映射關(guān)系，可能提高反演精度和速度，尤其對(duì)于傳統(tǒng)模型難以處理的復(fù)雜情況。④災(zāi)害智能預(yù)警：結(jié)合AI的模式識(shí)別和預(yù)測能力，可以提升對(duì)海洋災(zāi)害（如風(fēng)暴潮、有害藻華）的智能預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估水平。⑤數(shù)據(jù)融合與同化：AI有助于融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（遙感、模型、原位觀測），提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和綜合應(yīng)用效果。*挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)依賴與質(zhì)量：AI模型的性能高度依賴于大量高質(zhì)量、標(biāo)注良好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而海洋遙感數(shù)據(jù)獲取成本高、質(zhì)量參差不齊、缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的長時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。②模型可解釋性：許多先進(jìn)的AI模型（如深度學(xué)習(xí)）如同“黑箱”，其決策過程難以解釋，這在需要明確物理機(jī)制和因果關(guān)系的海洋科學(xué)領(lǐng)域可能是一個(gè)障礙。③領(lǐng)域知識(shí)融合：如何將成熟的海洋物理、化學(xué)、生物知識(shí)有效地融入AI模型，提高模型的物理一致性和泛化能力，是一個(gè)挑戰(zhàn)。④實(shí)時(shí)性要求：海洋環(huán)境監(jiān)測往往需要實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)警，對(duì)AI模型的計(jì)算效率和部署提出了高要求。⑤驗(yàn)證與驗(yàn)證：在復(fù)雜多變的海洋環(huán)境中，為AI模型提供可靠、全面的驗(yàn)證和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集非常困難。四、綜合應(yīng)用題解析思路：主要步驟和方法：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)獲取的可見光和熱紅外遙感影像進(jìn)行輻射校正（消除傳感器自身和大氣影響）、幾何校正（精確定位像元對(duì)應(yīng)地面位置）、大氣校正（特別是對(duì)可見光影像，恢復(fù)水體真實(shí)反射率）。2.信息提取（初步）：*可見光影像：利用其水體與油污在顏色（深黑、深褐等）、紋理（可能更均勻、邊界模糊）上的差異，結(jié)合像元光譜特征（如特定波段組合或指數(shù)），嘗試進(jìn)行閾值分割或分類，初步圈出可疑區(qū)域?？梢躁P(guān)注水體異常暗區(qū)域或與周圍水體光譜差異顯著的區(qū)域。*熱紅外影像：利用油污通常比海水具有更高熱慣性的特點(diǎn)（白天可能因吸收太陽輻射而溫度略高，或因?qū)嵝圆钤诶鋮s時(shí)溫度下降更慢），在熱紅外影像上可能出現(xiàn)溫度異常。尋找相對(duì)較暖或與其他水體溫差明顯的區(qū)域。注意區(qū)分熱紅外異常與其他熱源（如船舶、熱排放口）。3.信息融合與驗(yàn)證：將可見光和熱紅外影像提取的結(jié)果進(jìn)行融合分析。利用兩種影像的互補(bǔ)信息：可見光區(qū)分油污形態(tài)和顏色特征，熱紅外利用溫差信息。在融合區(qū)域或兩者結(jié)果都指示異常的地方，作為重點(diǎn)可疑區(qū)域。結(jié)合已知信息（如事發(fā)地點(diǎn)、風(fēng)向等）進(jìn)行初步判斷。4.精細(xì)分析與評(píng)估：對(duì)初步識(shí)別的油污區(qū)域，利用更高空間分辨率影像進(jìn)行放大查看，結(jié)合紋理、形狀等特征進(jìn)行更精細(xì)的圈定。計(jì)算油污覆蓋面積。如果條件允許，可利用多光譜指數(shù)（如CBHRRR指數(shù)）輔助判斷。若需定量評(píng)估，可結(jié)合油污厚度模型或已知參數(shù)進(jìn)行估算。5.結(jié)果輸出與報(bào)告：將監(jiān)測結(jié)果（