2025年大學(xué)《地球物理學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——地球同步衛(wèi)星觀測(cè)在自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題干后的括號(hào)內(nèi)）1.地球同步衛(wèi)星相對(duì)于地面保持靜止的主要原因是其運(yùn)行周期與地球自轉(zhuǎn)周期（）。A.相同B.不同C.兩者無(wú)關(guān)D.以特定角度切割2.以下哪種傳感器主要利用探測(cè)地物對(duì)太陽(yáng)輻射的反射特性來(lái)獲取信息？（）A.熱紅外輻射計(jì)B.微波輻射計(jì)C.可見(jiàn)光/多光譜相機(jī)D.GPS接收機(jī)3.在地震監(jiān)測(cè)中，利用GPS/GNSS衛(wèi)星信號(hào)進(jìn)行掩星探測(cè)，主要目的是獲?。ǎ.地球磁場(chǎng)信息B.電離層延遲信息C.大氣水汽含量信息D.地球表面形變信息4.InSAR（干涉合成孔徑雷達(dá)）技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)毫米級(jí)地表形變監(jiān)測(cè)，其核心原理是利用兩幅從不同時(shí)間獲取的雷達(dá)圖像進(jìn)行（）。A.光譜干涉B.相位干涉C.亮度干涉D.頻率干涉5.火山噴發(fā)后，衛(wèi)星熱紅外傳感器能夠探測(cè)到異常信號(hào)的主要原因是（）。A.火山灰的強(qiáng)烈反射B.熔巖流的高溫輻射C.火山周邊植被的破壞D.大氣中SO2濃度增加6.衛(wèi)星測(cè)高術(shù)（Altimetry）在監(jiān)測(cè)海嘯方面發(fā)揮作用的關(guān)鍵在于能夠精確測(cè)量（）。A.海洋表面溫度B.海洋鹽度分布C.海洋表層流速D.海面高度變化7.用于監(jiān)測(cè)滑坡和泥石流地表微小形變的最佳衛(wèi)星遙感技術(shù)之一是（）。A.光學(xué)立體影像B.高分辨率雷達(dá)影像C.熱紅外掃描D.被動(dòng)微波輻射測(cè)量8.森林火災(zāi)發(fā)生后，衛(wèi)星遙感主要利用哪個(gè)波段的熱紅外信息來(lái)追蹤火情蔓延？（）A.可見(jiàn)光波段B.近紅外波段C.熱紅外波段（通常大于3μm）D.微波波段9.同步衛(wèi)星觀測(cè)在監(jiān)測(cè)干旱方面，常用的植被指數(shù)（如NDVI）能夠反映（）。A.地表水分含量B.土壤緊實(shí)程度C.植被葉綠素含量和生長(zhǎng)狀況D.大氣濕度10.限制同步衛(wèi)星觀測(cè)技術(shù)進(jìn)行高精度災(zāi)害監(jiān)測(cè)的一個(gè)重要因素是（）。A.衛(wèi)星發(fā)射成本過(guò)高B.傳感器技術(shù)不夠成熟C.云、雨等天氣現(xiàn)象的遮擋D.無(wú)法提供全球覆蓋二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)明扼要地回答下列問(wèn)題）1.簡(jiǎn)述地球同步衛(wèi)星與低軌道衛(wèi)星在災(zāi)害監(jiān)測(cè)方面的主要區(qū)別。2.簡(jiǎn)述利用熱紅外衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)火山活動(dòng)的主要方法和原理。3.簡(jiǎn)述InSAR技術(shù)的基本原理及其在監(jiān)測(cè)地震形變或滑坡方面的應(yīng)用。4.簡(jiǎn)述利用衛(wèi)星遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)洪水的主要方法有哪些？三、論述題（每題10分，共30分。請(qǐng)圍繞下列問(wèn)題展開(kāi)論述）1.論述地球同步衛(wèi)星觀測(cè)技術(shù)在綜合自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)和局限性。2.以地震或火山災(zāi)害為例，詳細(xì)闡述利用多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)（如光學(xué)、雷達(dá)、紅外、GPS掩星等）進(jìn)行協(xié)同監(jiān)測(cè)的思路和方法。3.結(jié)合當(dāng)前技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，探討人工智能（AI）等新技術(shù)在提升地球同步衛(wèi)星災(zāi)害監(jiān)測(cè)能力方面可能發(fā)揮的作用。四、綜合應(yīng)用題（15分）假設(shè)某地區(qū)近期發(fā)生了一次強(qiáng)震，地面布設(shè)了GPS站點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，同時(shí)有覆蓋該區(qū)域的同步衛(wèi)星（搭載可見(jiàn)光、紅外和雷達(dá)傳感器）在震前、震時(shí)及震后進(jìn)行了多次過(guò)境觀測(cè)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)初步的方案，說(shuō)明如何利用這些多源數(shù)據(jù)綜合評(píng)估此次地震的震級(jí)、震源位置以及地表形變場(chǎng)信息。請(qǐng)簡(jiǎn)述所需數(shù)據(jù)類型、關(guān)鍵處理步驟和分析方法。試卷答案一、選擇題1.A2.C3.D4.B5.B6.D7.B8.C9.C10.C二、簡(jiǎn)答題1.解析思路：對(duì)比兩類衛(wèi)星的軌道高度、運(yùn)行速度、覆蓋范圍、重訪周期、傳感器類型側(cè)重等。同步衛(wèi)星高、慢、全球覆蓋、周期長(zhǎng)、多光譜/紅外為主；低軌衛(wèi)星低、快、區(qū)域覆蓋、周期短、雷達(dá)/高光譜/SAR為主?；卮鹨c(diǎn)：地球同步衛(wèi)星軌道高度高（約36000公里），運(yùn)行速度慢，覆蓋范圍廣（幾乎全球），重訪周期長(zhǎng)（數(shù)天至數(shù)周），主要搭載可見(jiàn)光、紅外和多光譜傳感器；低軌道衛(wèi)星高度低（數(shù)百至兩千公里），運(yùn)行速度快，覆蓋范圍?。▍^(qū)域），重訪周期短（數(shù)小時(shí)至一天），常搭載雷達(dá)、高光譜、SAR等傳感器。因此，在需要快速響應(yīng)、高時(shí)間分辨率和精細(xì)空間分辨率的災(zāi)害監(jiān)測(cè)（如洪水、地震形變細(xì)節(jié)）中，低軌衛(wèi)星優(yōu)勢(shì)更明顯；而在需要持續(xù)監(jiān)視、大范圍觀測(cè)（如火山活動(dòng)、干旱演變）時(shí)，同步衛(wèi)星更具優(yōu)勢(shì)。2.解析思路：闡述熱紅外傳感器的工作原理（探測(cè)物體自身發(fā)射或反射的紅外輻射），結(jié)合火山活動(dòng)特征（高溫熔巖流、新噴發(fā)物、熱氣體排放）。紅外輻射強(qiáng)度與溫度正相關(guān)，高溫區(qū)域在紅外圖像上表現(xiàn)為明亮特征?；卮鹨c(diǎn)：熱紅外衛(wèi)星傳感器探測(cè)地物自身發(fā)射的紅外輻射能量。火山活動(dòng)伴隨高溫熔巖流、新形成的火山灰覆蓋區(qū)以及熱氣體排放，這些地物或現(xiàn)象溫度較高，會(huì)發(fā)射更強(qiáng)的紅外輻射。同步衛(wèi)星的紅外通道能夠捕捉到這種溫度差異，在圖像上以不同的亮度或顏色（取決于成像方式）顯示出來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)火山噴發(fā)區(qū)域、熔巖流范圍、火山灰云分布及熱異常的監(jiān)測(cè)。3.解析思路：解釋InSAR原理（利用兩景影像的相位差干涉），說(shuō)明相位信息如何反映相位延遲（由地表形變引起），并最終通過(guò)解纏得到形變量。強(qiáng)調(diào)其“無(wú)源”和“全天時(shí)”特點(diǎn)。回答要點(diǎn)：InSAR（干涉合成孔徑雷達(dá)）技術(shù)利用兩幅從不同時(shí)間獲取的、覆蓋同一地表區(qū)域的SAR影像。將這兩幅影像的雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行干涉處理，得到干涉條紋圖。干涉條紋的相位包含與視線方向（沿衛(wèi)星飛行方向）地表形變相關(guān)的信息。通過(guò)精確配準(zhǔn)和干涉計(jì)算，可以解算出地表的相位延遲，進(jìn)而反演得到形變場(chǎng)信息（如地震引起的地表位移）。由于是利用自身發(fā)射的微波信號(hào)，InSAR具有全天時(shí)、全天候、高精度測(cè)量視線向形變的能力，特別適用于監(jiān)測(cè)地震斷層活動(dòng)、滑坡體變形等。4.解析思路：列舉衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)洪水的主要手段，結(jié)合不同傳感器的特性。包括光學(xué)（水體識(shí)別、范圍監(jiān)測(cè)）、雷達(dá)（穿透云雨、水體成像、植被/地表參數(shù)反演）、熱紅外（水體溫度異常）、微波高度計(jì)（海面/大地水體積變化）等?；卮鹨c(diǎn)：利用衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)洪水的方法主要有：①光學(xué)衛(wèi)星影像：通過(guò)識(shí)別水體特有的光譜特征（如高反射率）來(lái)監(jiān)測(cè)洪水范圍、水陸邊界變化；②合成孔徑雷達(dá)（SAR）影像：利用其對(duì)云、雨、霧穿透能力強(qiáng)，以及水體與陸地不同的后向散射特性，可全天候、全天時(shí)監(jiān)測(cè)洪水淹沒(méi)范圍、水流速度估算；③熱紅外衛(wèi)星數(shù)據(jù)：監(jiān)測(cè)洪水區(qū)域的水體溫度，與周邊區(qū)域?qū)Ρ瓤奢o助識(shí)別洪水范圍，或監(jiān)測(cè)洪水相關(guān)的次生災(zāi)害（如高蒸發(fā)）；④衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)：通過(guò)獲取大范圍海面高度變化，可以監(jiān)測(cè)由河流入海水量變化引起的區(qū)域性水體積變化，評(píng)估流域洪水影響。三、論述題1.解析思路：首先列舉優(yōu)勢(shì)（覆蓋廣、連續(xù)監(jiān)視、多災(zāi)種兼顧、成本效益等），然后分析局限性（空間分辨率有限、時(shí)間分辨率受限、受云雨影響、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、特定物理量探測(cè)能力弱等），并進(jìn)行比較權(quán)衡。回答要點(diǎn)：優(yōu)勢(shì)：同步衛(wèi)星軌道高，覆蓋全球大部分地區(qū)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域和特定災(zāi)種（如火山、海嘯）的近乎連續(xù)監(jiān)視，有利于早期預(yù)警和長(zhǎng)期趨勢(shì)分析；能夠同時(shí)獲取多種類型數(shù)據(jù)（可見(jiàn)光、紅外、微波等），有助于進(jìn)行多災(zāi)種綜合監(jiān)測(cè)和災(zāi)害影響評(píng)估；相對(duì)于多次飛越的低軌衛(wèi)星，運(yùn)行成本低，數(shù)據(jù)獲取相對(duì)穩(wěn)定。局限性：軌道高度導(dǎo)致空間分辨率相對(duì)較低，難以監(jiān)測(cè)小尺度或局地的精細(xì)災(zāi)害過(guò)程（如小規(guī)模滑坡、建筑物損毀細(xì)節(jié)）；重訪周期相對(duì)較長(zhǎng)，對(duì)于需要快速響應(yīng)的突發(fā)性災(zāi)害（如強(qiáng)降雨引發(fā)的小型洪水）時(shí)效性不足；云、雨、雪等天氣現(xiàn)象會(huì)遮擋光學(xué)和部分微波傳感器，影響觀測(cè)效果；數(shù)據(jù)處理和定量化分析相對(duì)復(fù)雜，需要多學(xué)科知識(shí)融合；對(duì)于某些地球物理量（如地下結(jié)構(gòu)、深層形變）的直接探測(cè)能力有限。2.解析思路：以地震為例，整合不同傳感器的信息。光學(xué)/紅外用于宏觀災(zāi)情和地表形變初步評(píng)估；雷達(dá)（SAR）用于高精度形變場(chǎng)測(cè)量（InSAR）；GPS/GNSS掩星用于探測(cè)震源上空大氣/電離層擾動(dòng)；多源數(shù)據(jù)融合用于綜合分析震級(jí)、位錯(cuò)、影響范圍。回答要點(diǎn)：協(xié)同監(jiān)測(cè)思路：首先，利用同步衛(wèi)星搭載的光學(xué)/紅外傳感器快速獲取地震影響區(qū)域的宏觀影像，初步評(píng)估地面破壞情況（如火災(zāi)、建筑物損毀、植被異常等）。其次，利用搭載的SAR傳感器獲取震前、震后影像，通過(guò)InSAR技術(shù)精確計(jì)算地表形變場(chǎng)，確定地表位移量、范圍和主要變形特征，為確定震級(jí)、震源位置和斷層活動(dòng)提供重要依據(jù)。再次，利用GPS/GNSS衛(wèi)星信號(hào)進(jìn)行掩星探測(cè)，分析震源上空大氣或電離層擾動(dòng)特征，輔助反演震源參數(shù)或評(píng)估次生災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。最后，將來(lái)自光學(xué)、雷達(dá)、紅外、GPS掩星等多源、多時(shí)相的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理與分析，綜合評(píng)估地震的強(qiáng)度、震源機(jī)制、地表破裂、次生災(zāi)害（滑坡、堰塞湖等）以及災(zāi)情損失，形成更全面、準(zhǔn)確的地震災(zāi)情評(píng)估報(bào)告。3.解析思路：探討AI在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、變化檢測(cè)、模式識(shí)別、預(yù)測(cè)建模等方面的應(yīng)用潛力，結(jié)合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)特點(diǎn)，闡述如何提升監(jiān)測(cè)效率、精度和智能化水平?；卮鹨c(diǎn)：人工智能（AI）在提升地球同步衛(wèi)星災(zāi)害監(jiān)測(cè)能力方面可發(fā)揮重要作用：①圖像智能解譯：利用深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別光學(xué)、雷達(dá)圖像中的災(zāi)害目標(biāo)（如火災(zāi)點(diǎn)、洪水水體、地震裂縫、滑坡體），提高處理效率和精度，減輕人工判讀負(fù)擔(dān)。②智能變化檢測(cè)：基于AI算法自動(dòng)檢測(cè)多時(shí)相衛(wèi)星數(shù)據(jù)中的地表變化，并能區(qū)分自然變化與災(zāi)害引起的變化，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)與快速發(fā)現(xiàn)。③精細(xì)化參數(shù)反演：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合多源數(shù)據(jù)（如氣象、水文、地質(zhì)數(shù)據(jù)），更精確地反演從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)中獲取的與災(zāi)害相關(guān)的物理參數(shù)（如地表溫度、土壤濕度、植被指數(shù)、海面高度等）。④智能災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警：基于歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建AI預(yù)測(cè)模型，對(duì)潛在災(zāi)害（如洪水、干旱、火山噴發(fā)）進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。⑤大數(shù)據(jù)分析：AI能有效處理分析海量的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，挖掘隱藏的災(zāi)害信息，提升監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的智能化決策支持能力。四、綜合應(yīng)用題解析思路：設(shè)計(jì)方案需包含數(shù)據(jù)選擇依據(jù)、處理流程和核心分析方法。數(shù)據(jù)選擇要覆蓋不同信息維度（形變、災(zāi)情、氣象等）。處理流程要體現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合思想。分析方法要能結(jié)合不同數(shù)據(jù)特點(diǎn)解算目標(biāo)信息。回答要點(diǎn)：方案設(shè)計(jì)：首先，收集并整理所需數(shù)據(jù)：①同步衛(wèi)星震前、震時(shí)、震后獲取的覆蓋區(qū)域的可見(jiàn)光影像（用于評(píng)估宏觀災(zāi)情、地表覆蓋變化）；②同步衛(wèi)星震前、震后獲取的覆蓋區(qū)域的SAR影像（用于InSAR處理，精確計(jì)算視線向地表形變）；③同步衛(wèi)星震前、震后獲取的紅外影像（用于監(jiān)測(cè)熱異常，評(píng)估火災(zāi)、火山活動(dòng)等）；④地面GPS站點(diǎn)在震前、震后的觀測(cè)數(shù)據(jù)（用于獲取站點(diǎn)精確位移信息，輔助確定震源位置和斷層數(shù)據(jù)）；⑤如果可能，獲取同步衛(wèi)星搭載的GPS/GNSS掩星數(shù)據(jù)（用于分析震源上空大氣擾動(dòng)）。數(shù)據(jù)處理與分析：①對(duì)SAR影像進(jìn)行精配準(zhǔn)和干涉處理，生成In