2025年大學(xué)《地球信息科學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫——地球科學(xué)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。下列每小題均有四個選項，請將正確選項的代表字母填在題后的括號內(nèi)）1.下列哪一項不屬于地球科學(xué)大數(shù)據(jù)的主要特征？A.數(shù)據(jù)量巨大（Volume）B.數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）C.數(shù)據(jù)生成速度快（Velocity）D.數(shù)據(jù)價值密度高（Veracity）2.在處理具有時空屬性的地球科學(xué)數(shù)據(jù)時，哪一種分析方法更為側(cè)重？A.傳統(tǒng)統(tǒng)計分析B.機器學(xué)習(xí)分類C.時空數(shù)據(jù)挖掘D.遙感影像處理3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS主要用于什么？A.運行計算任務(wù)B.存儲海量數(shù)據(jù)C.管理集群資源D.優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢4.下列哪種機器學(xué)習(xí)算法通常用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，如地球遙感影像中的地物分類？A.線性回歸B.邏輯回歸C.K-Means聚類D.支持向量機5.在進行地理空間大數(shù)據(jù)可視化時，什么技術(shù)能夠有效地展示數(shù)據(jù)在二維平面上的分布和模式？A.3D建模與渲染B.地理信息系統(tǒng)（GIS）制圖C.時空序列分析D.機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練6.地球科學(xué)大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是什么？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.增強數(shù)據(jù)傳輸速度C.去除錯誤、缺失和不一致信息D.壓縮數(shù)據(jù)文件大小7.以下哪項技術(shù)通常被用于從大量的遙感影像中自動提取地表參數(shù)？A.自然語言處理B.計算機視覺C.量子計算D.粒子物理8.下列關(guān)于地球科學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的說法，哪一項是錯誤的？A.可用于氣候變化趨勢預(yù)測B.可用于城市交通流量優(yōu)化C.可用于地質(zhì)災(zāi)害實時監(jiān)測預(yù)警D.無法為農(nóng)業(yè)資源管理提供支持9.在使用Spark進行大規(guī)模地球數(shù)據(jù)處理時，其核心優(yōu)勢在于？A.直接提供高階GIS分析函數(shù)B.內(nèi)置復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型庫C.提供內(nèi)存計算能力，優(yōu)化迭代算法性能D.無需安裝額外的Python或R環(huán)境10.對地球科學(xué)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行驗證時，以下哪個指標(biāo)不能有效反映模型的預(yù)測準(zhǔn)確性？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）D.數(shù)據(jù)吞吐量（Throughput）二、填空題（每空2分，共10分。請將答案填寫在橫線上）1.地球科學(xué)大數(shù)據(jù)的“____________”特性指的是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度非?？?，需要實時或近乎實時地進行分析處理。2.在大數(shù)據(jù)分析中，為了降低數(shù)據(jù)維度并去除冗余信息，常用的技術(shù)包括主成分分析（PCA）和____________。3.使用Python的____________庫（或其對應(yīng)的GDAL/Rasterio接口）是處理柵格地理空間數(shù)據(jù)的一種常見方法。4.機器學(xué)習(xí)模型在地球科學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，可能面臨的一個主要挑戰(zhàn)是____________問題，即模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合。5.將地球觀測數(shù)據(jù)（如遙感影像、氣象數(shù)據(jù)）與地理空間信息相結(jié)合進行分析的技術(shù)領(lǐng)域，通常被稱為____________。三、簡答題（每題8分，共24分。請簡要回答下列問題）1.簡述地球科學(xué)大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)地理空間數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)處理需求方面的主要區(qū)別。2.簡要說明在使用機器學(xué)習(xí)方法進行遙感影像地物分類前，進行數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。3.解釋什么是地理空間數(shù)據(jù)可視化，并列舉至少三種不同的可視化技術(shù)在地球科學(xué)大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用場景。四、論述題（16分。請結(jié)合具體的地球科學(xué)應(yīng)用場景，論述利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)解決一個實際問題的完整流程，包括問題定義、數(shù)據(jù)獲取與處理、分析方法選擇、結(jié)果解釋與評估等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。）五、實踐/編程題（10分。請根據(jù)以下描述，設(shè)計一段偽代碼或使用您熟悉的編程語言（如Python）描述如何實現(xiàn)指定的大數(shù)據(jù)處理任務(wù)。）假設(shè)您擁有一批包含經(jīng)度、緯度、海拔和反射率四個屬性的Landsat8遙感影像樣本數(shù)據(jù)集。請設(shè)計一個基本的數(shù)據(jù)處理流程，用于：1)讀取該數(shù)據(jù)集；2)計算每個樣本點的反射率與海拔之間的關(guān)系（例如，計算相關(guān)系數(shù)）；3)將計算得到的關(guān)系結(jié)果輸出到一個新的文本文件中，每行包含樣本點ID、相關(guān)系數(shù)值。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.C5.B6.C7.B8.D9.C10.D二、填空題1.速度(Velocity)2.線性判別分析(LDA)/特征選擇(FeatureSelection)/降維(DimensionalityReduction)(任填一個合理答案)3.GeoPandas/Rasterio(任填一個)4.過度擬合(Overfitting)5.地理空間數(shù)據(jù)挖掘(SpatialDataMining)/遙感與地理信息數(shù)據(jù)挖掘(RemoteSensingandGISDataMining)三、簡答題1.解析思路：對比大數(shù)據(jù)量和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)量；對比數(shù)據(jù)類型多樣性（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）；對比處理需求（分布式計算、實時處理vs.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫查詢、批處理）。答案要點：地球科學(xué)大數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，呈TB、PB級；數(shù)據(jù)類型極其多樣，包括遙感影像、傳感器數(shù)據(jù)、氣象記錄、社交媒體文本、GPS軌跡等半/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)多為結(jié)構(gòu)化的GIS數(shù)據(jù)庫。大數(shù)據(jù)處理需要分布式計算框架和流處理技術(shù)，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理多基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫進行批處理。2.解析思路：明確預(yù)處理目的（提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、特征有效性、模型性能）；列舉關(guān)鍵步驟（數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程）；說明每步目的。答案要點：預(yù)處理目的是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、去除噪聲和無關(guān)信息、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合模型輸入的格式、并可能通過特征工程創(chuàng)建更有預(yù)測能力的變量。主要步驟包括：數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值、噪聲數(shù)據(jù)）；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化）；特征工程（選擇、構(gòu)造、轉(zhuǎn)換特征）。目的是使數(shù)據(jù)更干凈、特征更有效，從而提高分類模型的準(zhǔn)確性、魯棒性和效率。3.解析思路：定義可視化概念（空間數(shù)據(jù)圖形化）；列舉可視化方法（靜態(tài)地圖、動態(tài)地圖、三維可視化、時空序列圖）；結(jié)合地球科學(xué)場景說明應(yīng)用。答案要點：地理空間數(shù)據(jù)可視化是將地理空間信息及其分析結(jié)果通過圖形、圖像、地圖等視覺形式進行表達和展示的技術(shù)。常用技術(shù)包括：GIS靜態(tài)制圖（展示要素分布）、動態(tài)地圖（展示變化過程，如洪水演進）、三維可視化（展示地形地貌）、時空序列圖（展示現(xiàn)象隨時間在空間的變化，如空氣質(zhì)量監(jiān)測）。應(yīng)用場景如：城市熱島效應(yīng)分析、土地利用變化監(jiān)測、災(zāi)害范圍可視化、環(huán)境質(zhì)量評估等。四、論述題解析思路：遵循標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析流程；結(jié)合地球科學(xué)實例（如森林火災(zāi)風(fēng)險評估）；詳細(xì)闡述各環(huán)節(jié)內(nèi)容；邏輯清晰，重點突出。答案要點：假設(shè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行森林火災(zāi)風(fēng)險評估。1.問題定義：明確目標(biāo)是預(yù)測森林火災(zāi)發(fā)生的概率或風(fēng)險等級，并識別高風(fēng)險區(qū)域。定義評估指標(biāo)（如風(fēng)險等級劃分）。2.數(shù)據(jù)獲取與處理：收集所需數(shù)據(jù)，包括：歷史火災(zāi)記錄（地點、時間、面積、強度）、氣象數(shù)據(jù)（溫度、濕度、風(fēng)速、降雨量）、遙感影像（植被類型、植被指數(shù)、地表溫度）、地形數(shù)據(jù)（坡度、坡向）、人類活動數(shù)據(jù)（道路、居民點）。進行數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值）、數(shù)據(jù)融合（整合多源數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如計算火災(zāi)風(fēng)險指數(shù)）、特征工程（創(chuàng)建如“干旱指數(shù)”、“可燃物指數(shù)”等新特征）。3.分析方法選擇：選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型，如：使用支持向量機（SVM）或隨機森林（RandomForest）進行分類，預(yù)測每個網(wǎng)格單元的火災(zāi)風(fēng)險等級；或使用地理加權(quán)回歸（GWR）分析各因素的空間異質(zhì)性對風(fēng)險的影響。4.結(jié)果解釋與評估：分析模型輸出，生成火災(zāi)風(fēng)險評估地圖。評估模型性能，使用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。將結(jié)果與實際情況對比，解釋高風(fēng)險區(qū)域的形成原因（如植被密集、長期干旱）。最終輸出包含風(fēng)險地圖和評估報告的分析結(jié)果。五、實踐/編程題解析思路：明確任務(wù)要求（讀數(shù)據(jù)、算關(guān)系、輸出結(jié)果）；分解為具體步驟；使用偽代碼或代碼邏輯描述。答案要點（偽代碼示例）：```#初始化：設(shè)置文件路徑，定義輸出文件句柄input_file_path="path_to_sample_dataset.txt"output_file_path="correlation_results.txt"output_file=open(output_file_path,'w')#1.讀取數(shù)據(jù)集#假設(shè)數(shù)據(jù)按行存儲，每行格式為：sample_id,longitude,latitude,altitude,reflectance_valuewithopen(input_file_path,'r')asfile:next(file)#跳過標(biāo)題行（如果存在）forlineinfile:parts=line.strip().split(',')iflen(parts)<5:continue#忽略格式錯誤的數(shù)據(jù)行sample_id,_,_,altitude,reflectance=parts#2.計算反射率與海拔關(guān)系（相關(guān)系數(shù)）#初始化列表存儲海拔和反射率值altitudes=[]reflectances=[]forlineinfile:#重新迭代文件或使用其他方式收集所有數(shù)據(jù)parts=line.strip().split(',')iflen(parts)<5:continue_,_,_,altitude,reflectance=partsaltitudes.append(float(altitude))reflectances.append(float(reflectance))#計算相關(guān)系數(shù)（示例：使用偽代碼函數(shù)）correlation_coefficient=calculate_