2025年大學(xué)《地球信息科學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫——大數(shù)據(jù)時代的地球信息科學(xué)與技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項(xiàng)字母填在題干后的括號內(nèi)）1.大數(shù)據(jù)時代地球信息科學(xué)面臨的核心挑戰(zhàn)之一是（）。A.數(shù)據(jù)采集成本過高B.數(shù)據(jù)存儲空間不足C.如何從海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)中有效提取有價值的信息D.地理信息系統(tǒng)軟件更新緩慢2.下列哪個不是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比地球信息大數(shù)據(jù)所具有的特征？（）A.數(shù)據(jù)量巨大（Volume）B.數(shù)據(jù)生成速度快（Velocity）C.數(shù)據(jù)類型多樣化（Variety）D.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)固定且規(guī)范3.在處理PB級別的遙感影像數(shù)據(jù)時，通常需要采用（）技術(shù)來克服單機(jī)計(jì)算的局限性。A.數(shù)據(jù)壓縮B.分布式計(jì)算C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)可視化4.下列哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常用于對地球信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，例如，根據(jù)多光譜影像數(shù)據(jù)區(qū)分不同地物類別？（）A.K-means聚類算法B.K最近鄰算法（KNN）C.支持向量機(jī)（SVM）D.主成分分析（PCA）5.“智慧城市”建設(shè)中的交通流量預(yù)測與分析，其主要數(shù)據(jù)來源通常不包括（）。A.GPS車載設(shè)備數(shù)據(jù)B.遙感影像C.手機(jī)信令數(shù)據(jù)D.社交媒體文本數(shù)據(jù)6.地球信息大數(shù)據(jù)的“價值”（Value）特征意味著（）。A.數(shù)據(jù)量越大，其內(nèi)在價值就越高B.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可信度很高C.從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值信息的過程充滿挑戰(zhàn)D.數(shù)據(jù)價值是固定不變的7.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS主要用于（）。A.運(yùn)行計(jì)算任務(wù)B.存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)集C.管理分布式集群資源D.進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)分析8.在進(jìn)行空間數(shù)據(jù)挖掘時，用于衡量空間對象之間鄰近程度或相似性的度量通常稱為（）。A.空間權(quán)重B.空間參考系統(tǒng)C.地理坐標(biāo)D.空間數(shù)據(jù)模型9.將傳統(tǒng)GIS空間數(shù)據(jù)（矢量、柵格）導(dǎo)入大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行處理，常用的庫或工具可能包括（）。A.Pandas,MatplotlibB.GDAL,GeoPandasC.TensorFlow,PyTorchD.Flask,Django10.大數(shù)據(jù)時代對地球信息科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的人才提出了新的要求，其中不包括（）。A.扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)B.熟練的編程能力C.良好的藝術(shù)審美能力D.跨學(xué)科溝通協(xié)作能力二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填寫在橫線上）1.大數(shù)據(jù)通常具有______、______、______和______等主要特征。2.地球信息大數(shù)據(jù)分析流程通常包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、以及______等階段。3.在分布式計(jì)算框架中，Hadoop的MapReduce模型包含兩個主要階段：______和______。4.機(jī)器學(xué)習(xí)在遙感影像解譯中的應(yīng)用，可以幫助實(shí)現(xiàn)______和______等任務(wù)。5.云計(jì)算為地球信息大數(shù)據(jù)提供了彈性的______和可擴(kuò)展的______。6.空間數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、______、空間聚類分析等。7.地理加權(quán)回歸（GWR）是一種常用的______分析方法，能夠反映空間效應(yīng)的局部差異性。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述大數(shù)據(jù)時代對地球信息數(shù)據(jù)采集提出的新要求。2.解釋什么是地理空間數(shù)據(jù)挖掘，并列舉其在環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域至少兩個具體的應(yīng)用實(shí)例。3.簡述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS和MapReduce各自的功能。4.分析將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于地球信息大數(shù)據(jù)分析時可能面臨的主要挑戰(zhàn)。四、論述題（10分）結(jié)合具體應(yīng)用領(lǐng)域，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)如何驅(qū)動地球信息科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，并分析其帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.C2.D3.B4.C5.B6.C7.B8.A9.B10.C二、填空題1.數(shù)據(jù)量大，速度快，多樣，價值2.結(jié)果解釋與可視化3.Map，Reduce4.分類，變化檢測5.計(jì)算資源，存儲資源6.空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7.空間統(tǒng)計(jì)三、簡答題1.解析：大數(shù)據(jù)時代地球信息數(shù)據(jù)采集的新要求主要體現(xiàn)在：①數(shù)據(jù)類型多樣化：不僅需要傳統(tǒng)的遙感、GIS、GPS數(shù)據(jù)，還需要融合傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、手機(jī)信令等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；②實(shí)時性要求提高：對于災(zāi)害監(jiān)測、交通流量等應(yīng)用，需要實(shí)時或近實(shí)時地獲取和處理數(shù)據(jù)；③采集自動化與智能化：需要開發(fā)智能化的采集系統(tǒng)，提高數(shù)據(jù)獲取效率和覆蓋范圍；④數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化：面對海量數(shù)據(jù)，需要建立更完善的質(zhì)量控制體系，并推動數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化，以利于融合分析。2.解析：地理空間數(shù)據(jù)挖掘是指應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（如聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等）分析具有地理空間屬性的datasets，以發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的潛在模式、關(guān)聯(lián)和知識。在環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)例：①土地覆蓋變化監(jiān)測與預(yù)測：通過分析長時間序列的遙感影像數(shù)據(jù)，挖掘土地利用/覆蓋變化的時空模式和驅(qū)動因素，預(yù)測未來變化趨勢，為生態(tài)保護(hù)規(guī)劃提供依據(jù)；②環(huán)境污染溯源與擴(kuò)散模擬：結(jié)合監(jiān)測站的污染物濃度數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)等，利用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識別污染源，模擬污染物擴(kuò)散路徑和范圍，評估環(huán)境影響。3.解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的分布式文件系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是可靠、高效地存儲超大規(guī)模文件（通常是GB、TB甚至PB級別），特別適合存儲那些需要被大量數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)訪問的文件。它采用主/從（NameNode/DataNode）架構(gòu)，將大文件分割成多個塊（Block），分布存儲在集群的多個DataNode上，并具有副本機(jī)制保證數(shù)據(jù)可靠性。MapReduce是Hadoop的計(jì)算模型，它包含兩個主要階段：Map階段和Reduce階段。Map階段負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)集（Key-Value對）映射為中間的Key-Value對，Reduce階段則負(fù)責(zé)對具有相同Key的中間值進(jìn)行聚合或處理，生成最終的結(jié)果。MapReduce使得可以在分布式集群上并行處理海量數(shù)據(jù)。4.解析：機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于地球信息大數(shù)據(jù)分析時面臨的挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)質(zhì)量與噪聲：地球信息大數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值、錯誤數(shù)據(jù)等問題，影響模型訓(xùn)練效果和精度；②特征工程難度大：從高維、異構(gòu)的地球信息數(shù)據(jù)中提取有效的、具有判別力的特征是一項(xiàng)復(fù)雜且關(guān)鍵的任務(wù)；③模型可解釋性：許多強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如深度學(xué)習(xí)）是“黑箱”，其決策過程難以解釋，這在需要理解內(nèi)在機(jī)理的地球科學(xué)研究中可能是個障礙；④計(jì)算資源需求高：訓(xùn)練復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要大量的計(jì)算資源和存儲空間，對硬件和算法效率提出高要求；⑤領(lǐng)域知識融合：如何將地球科學(xué)的領(lǐng)域知識有效融入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提高模型的針對性和適應(yīng)性，是一個持續(xù)探索的問題。四、論述題解析：大數(shù)據(jù)技術(shù)通過提供存儲、處理和分析海量地球信息數(shù)據(jù)的能力，正在深刻驅(qū)動地球信息科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展。機(jī)遇：1）提升觀測與監(jiān)測能力：大數(shù)據(jù)使得我們能處理更廣泛、更高頻次的地球觀測數(shù)據(jù)（如多源遙感、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)），實(shí)現(xiàn)更精細(xì)、更全面的地表覆蓋監(jiān)測和環(huán)境變化追蹤。2）增強(qiáng)預(yù)測與決策支持：利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測氣候變化、災(zāi)害風(fēng)險、資源分布等，為環(huán)境保護(hù)、災(zāi)害管理、資源可持續(xù)利用提供更科學(xué)的決策依據(jù)（如智慧城市中的交通流預(yù)測、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的作物長勢監(jiān)測）。3）促進(jìn)跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新：大數(shù)據(jù)平臺為地球信息科學(xué)與其他學(xué)科（如計(jì)算機(jī)科學(xué)、生態(tài)學(xué)、社會學(xué)）的融合提供了基礎(chǔ)，催生新的交叉學(xué)科方向和研究方法（如AIforEarth）。挑戰(zhàn)：1）數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的海量、異構(gòu)、高速、質(zhì)量參差不齊給數(shù)據(jù)管理、融合、共享帶來了巨大壓力。2）技術(shù)挑戰(zhàn)：需要發(fā)展更高效的分布式計(jì)算、存儲和處理技術(shù)，以及更智能的數(shù)據(jù)分析算法和模型。3）人才挑戰(zhàn)：需要大量既懂地球信息科學(xué)又懂?dāng)?shù)據(jù)