2025年大學(xué)《地球信息科學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫(kù)——生態(tài)環(huán)境信息智能分析技術(shù)研究考試時(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)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.下列哪項(xiàng)不屬于生態(tài)環(huán)境信息智能分析的研究范疇？A.基于遙感的土地利用/土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)B.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值評(píng)估C.城市熱島效應(yīng)的形成機(jī)理研究D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的環(huán)境污染擴(kuò)散預(yù)測(cè)2.在生態(tài)環(huán)境信息獲取中，高分辨率遙感影像相比低分辨率遙感影像的主要優(yōu)勢(shì)在于？A.覆蓋范圍更廣B.專題信息提取精度更高C.獲取成本更低D.傳感器壽命更長(zhǎng)3.下列哪種指數(shù)常被用于表征植被冠層的健康狀況和生物量？A.NDWI（歸一化差異水體指數(shù)）B.NDVI（歸一化植被指數(shù)）C.NDSI（歸一化差異水汽指數(shù)）D.LSTVI（地?zé)嶂脖恢笖?shù)）4.生態(tài)環(huán)境信息處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（例如Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）的主要目的是？A.壓縮數(shù)據(jù)文件的存儲(chǔ)空間B.消除不同數(shù)據(jù)源之間的量綱差異C.提高遙感影像的空間分辨率D.減少傳感器噪聲干擾5.下列哪種方法不屬于監(jiān)督分類的范疇？A.最大似然法B.支持向量機(jī)（SVM）C.K-最近鄰（KNN）D.聚類分析（K-means）6.在進(jìn)行生態(tài)環(huán)境時(shí)空分析時(shí)，通常使用什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示和分析隨時(shí)間變化的空間格局？A.樹形結(jié)構(gòu)B.網(wǎng)格數(shù)據(jù)C.矢量數(shù)據(jù)D.時(shí)間序列7.人工智能技術(shù)在生態(tài)環(huán)境信息智能分析中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在哪些方面？（多選，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）A.智能識(shí)別和分類B.復(fù)雜環(huán)境問(wèn)題的建模與預(yù)測(cè)C.生態(tài)環(huán)境變化的自動(dòng)監(jiān)測(cè)與預(yù)警D.生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的可視化展示8.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估中的“物質(zhì)量評(píng)估”與“價(jià)值量評(píng)估”的主要區(qū)別在于？A.物質(zhì)量評(píng)估關(guān)注服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，價(jià)值量評(píng)估關(guān)注服務(wù)的物理量B.物質(zhì)量評(píng)估關(guān)注服務(wù)的物理量，價(jià)值量評(píng)估關(guān)注服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值C.物質(zhì)量評(píng)估使用市場(chǎng)價(jià)格，價(jià)值量評(píng)估使用影子價(jià)格D.物質(zhì)量評(píng)估適用于所有類型的服務(wù)，價(jià)值量評(píng)估不適用于所有類型的服務(wù)9.下列哪種技術(shù)常被用于融合多源異構(gòu)的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)？A.光譜分析B.隱形目標(biāo)探測(cè)C.數(shù)據(jù)同化D.成像雷達(dá)10.生態(tài)環(huán)境信息可視化旨在？A.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式C.直觀展示生態(tài)環(huán)境狀況及其變化D.增強(qiáng)傳感器探測(cè)能力二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在題橫線上）1.遙感技術(shù)在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中主要利用______、______和______波段的電磁波信息。2.地理信息系統(tǒng)（GIS）在生態(tài)環(huán)境信息管理中主要提供______、______和______功能。3.人工智能中的______算法是一種非參數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，常用于生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的分類和回歸。4.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估通常包括______和______兩個(gè)主要步驟。5.生態(tài)環(huán)境信息智能分析的最終目標(biāo)之一是為生態(tài)環(huán)境______和______提供科學(xué)依據(jù)。三、名詞解釋（每題4分，共16分。請(qǐng)給出簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確的定義）1.生態(tài)環(huán)境信息2.遙感影像分類3.時(shí)空分析4.人工智能四、簡(jiǎn)答題（每題6分，共30分。請(qǐng)簡(jiǎn)明扼要地回答下列問(wèn)題）1.簡(jiǎn)述遙感影像解譯的主要方法及其特點(diǎn)。2.簡(jiǎn)述生態(tài)環(huán)境信息智能分析中常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本原理。3.簡(jiǎn)述生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估的主要類型及其含義。4.簡(jiǎn)述生態(tài)環(huán)境信息可視化的重要性及其主要表現(xiàn)形式。5.簡(jiǎn)述當(dāng)前生態(tài)環(huán)境信息智能分析領(lǐng)域面臨的主要挑戰(zhàn)。五、綜合應(yīng)用題（每題10分，共20分。請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，分析和回答下列問(wèn)題）1.假設(shè)你需要利用遙感影像和GIS技術(shù)，研究某區(qū)域近十年來(lái)的植被覆蓋變化及其對(duì)當(dāng)?shù)匦夂颦h(huán)境（如氣溫、濕度）的影響。請(qǐng)簡(jiǎn)述你將采用的主要技術(shù)路線和分析步驟。2.假設(shè)你獲取了某區(qū)域多年的土地利用變化數(shù)據(jù)、人口增長(zhǎng)數(shù)據(jù)、工業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)和環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。請(qǐng)說(shuō)明如何利用這些數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境壓力變化趨勢(shì)，并簡(jiǎn)述模型構(gòu)建的主要考慮因素。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.B4.B5.D6.D7.ABC8.B9.C10.C二、填空題1.可見光，近紅外，微波2.數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理，空間分析3.支持向量機(jī)4.物質(zhì)量評(píng)估，價(jià)值量評(píng)估5.保護(hù)，管理三、名詞解釋1.生態(tài)環(huán)境信息：指反映生態(tài)環(huán)境要素及其空間分布、時(shí)間變化特征的各種數(shù)據(jù)、資料、文本、圖像、模型等的總稱，是地球信息科學(xué)與生態(tài)環(huán)境科學(xué)交叉領(lǐng)域的核心研究對(duì)象。2.遙感影像分類：利用遙感技術(shù)獲取的影像數(shù)據(jù)，通過(guò)一定的分類算法和模型，將像元或地物按照其光譜、紋理、空間等特征劃分到不同的類別中，以揭示地物的類型、分布和變化。3.時(shí)空分析：對(duì)涉及時(shí)間和空間維度信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析的過(guò)程，旨在揭示現(xiàn)象在時(shí)空上的分布規(guī)律、演變趨勢(shì)和相互關(guān)系，是生態(tài)環(huán)境信息智能分析的重要手段。4.人工智能：研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，在生態(tài)環(huán)境信息智能分析中，主要用于數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別、信息提取、預(yù)測(cè)模擬等方面。四、簡(jiǎn)答題1.遙感影像解譯的主要方法包括目視解譯和計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯。目視解譯主要依靠解譯人員的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)判讀影像的波譜特征、形狀、大小、紋理、顏色、陰影等標(biāo)志，識(shí)別和劃分地物類別，具有靈活性和直觀性，但效率較低，受主觀因素影響大。計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯主要利用各種圖像處理和模式識(shí)別算法，對(duì)遙感影像進(jìn)行自動(dòng)分類、特征提取和目標(biāo)識(shí)別，具有高效性和客觀性，但需要精確的訓(xùn)練樣本和復(fù)雜的算法設(shè)計(jì)。2.生態(tài)環(huán)境信息智能分析中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要包括監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林等，通過(guò)已標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)樣本特征與類別之間的映射關(guān)系，用于分類和回歸預(yù)測(cè)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-最近鄰（KNN）、聚類分析（K-means）等，用于在未標(biāo)記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，如進(jìn)行數(shù)據(jù)降維、異常檢測(cè)或自動(dòng)分類。半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法則結(jié)合了標(biāo)記和未標(biāo)記數(shù)據(jù)，以提高學(xué)習(xí)效率和模型泛化能力。3.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估的主要類型包括供給服務(wù)評(píng)估、調(diào)節(jié)服務(wù)評(píng)估、支持服務(wù)評(píng)估、文化服務(wù)評(píng)估。供給服務(wù)評(píng)估指生態(tài)系統(tǒng)為人類提供的直接經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品，如食物、水源、木材等；調(diào)節(jié)服務(wù)評(píng)估指生態(tài)系統(tǒng)對(duì)環(huán)境進(jìn)行調(diào)節(jié)的功能，如氣候調(diào)節(jié)、水質(zhì)凈化、洪水調(diào)蓄等；支持服務(wù)評(píng)估指生態(tài)系統(tǒng)維持自身運(yùn)行和供給其他服務(wù)的基礎(chǔ)功能，如土壤形成、養(yǎng)分循環(huán)、光合作用等；文化服務(wù)評(píng)估指生態(tài)系統(tǒng)為人類提供的非物質(zhì)性精神和文化價(jià)值，如美學(xué)價(jià)值、科研價(jià)值、休閑價(jià)值等。4.生態(tài)環(huán)境信息可視化是將復(fù)雜的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)以圖形、圖像、地圖、圖表等直觀形式進(jìn)行展示的技術(shù)，其重要性在于能夠?qū)⒊橄蟮臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的信息，幫助人們更清晰地認(rèn)識(shí)生態(tài)環(huán)境狀況、空間分布特征及其變化規(guī)律，便于進(jìn)行科學(xué)決策、宣傳教育和管理規(guī)劃。主要表現(xiàn)形式包括靜態(tài)地圖、動(dòng)態(tài)地圖、三維可視化、虛擬現(xiàn)實(shí)、信息圖表、網(wǎng)絡(luò)地圖服務(wù)等。5.當(dāng)前生態(tài)環(huán)境信息智能分析領(lǐng)域面臨的主要挑戰(zhàn)包括：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效融合與處理難題；復(fù)雜生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)機(jī)理認(rèn)知不足導(dǎo)致的模型精度限制；人工智能算法在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的適用性與可解釋性問(wèn)題；大數(shù)據(jù)環(huán)境下計(jì)算效率與存儲(chǔ)能力的瓶頸；如何將分析結(jié)果有效轉(zhuǎn)化為實(shí)際的管理決策與應(yīng)用服務(wù)；以及跨學(xué)科人才缺乏等。五、綜合應(yīng)用題1.主要技術(shù)路線和分析步驟如下：(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：獲取研究區(qū)域近十年的多時(shí)相遙感影像（如Landsat或Sentinel系列），進(jìn)行預(yù)處理（輻射校正、幾何校正、大氣校正、圖像鑲嵌、圖像融合等），并獲取相應(yīng)的DEM數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等輔助信息。(2)植被覆蓋變化監(jiān)測(cè)：利用遙感影像分類技術(shù)（如監(jiān)督分類或變化檢測(cè)方法），提取各時(shí)相的植被覆蓋信息（如耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水體等），并計(jì)算植被覆蓋度等指標(biāo)。通過(guò)比較不同時(shí)相的分類結(jié)果，識(shí)別和量化植被覆蓋的變化區(qū)域、類型和程度。(3)空間分析：利用GIS空間分析功能，將植被覆蓋變化信息與DEM數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)等疊加分析，計(jì)算研究區(qū)域內(nèi)不同區(qū)域單元的植被覆蓋變化率、變化類型分布等。(4)小氣候影響分析：收集研究區(qū)域長(zhǎng)期的氣溫、濕度等氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。利用GIS空間分析技術(shù)，結(jié)合植被覆蓋變化結(jié)果，分析植被變化對(duì)局部小氣候環(huán)境（如地表溫度、空氣濕度、風(fēng)速等）可能產(chǎn)生的影響，例如通過(guò)計(jì)算植被覆蓋度與地表溫度的相關(guān)性，評(píng)估植被遮蔽效應(yīng)等?？梢詷?gòu)建回歸模型或空間統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行定量分析。(5)結(jié)果制圖與評(píng)價(jià)：將分析結(jié)果以地圖、圖表等形式進(jìn)行可視化展示，并對(duì)植被覆蓋變化及其對(duì)小氣候環(huán)境的影響進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和討論。2.構(gòu)建模型預(yù)測(cè)未來(lái)生態(tài)環(huán)境壓力變化趨勢(shì)的主要步驟和考慮因素如下：(1)數(shù)據(jù)收集與整理：收集研究區(qū)域長(zhǎng)時(shí)間序列的土地利用變化數(shù)據(jù)（遙感監(jiān)測(cè)或統(tǒng)計(jì)年鑒）、人口增長(zhǎng)數(shù)據(jù)（統(tǒng)計(jì)年鑒）、工業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)（統(tǒng)計(jì)年鑒，如GDP、工業(yè)產(chǎn)值、工業(yè)密度等）、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（如空氣質(zhì)量、水質(zhì)、噪聲等指標(biāo)）以及可能影響壓力的其他因素?cái)?shù)據(jù)（如農(nóng)業(yè)活動(dòng)、政策法規(guī)等）。(2)變量選擇與預(yù)處理：根據(jù)生態(tài)環(huán)境壓力的定義，選擇關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子作為模型的輸入變量。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化等預(yù)處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和空間分辨率。(3)模型選擇與構(gòu)建：根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和研究目標(biāo)，選擇合適的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。常用的模型包括：統(tǒng)計(jì)模型（如多元線性回歸、時(shí)間序列模型ARIMA等）、機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如支持向量回歸SVR、隨機(jī)森林回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型（DSS）、或者地理加權(quán)回歸（GWR）等。模型構(gòu)建需要考慮變量之間的相互作用和空間依賴性。(4)模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)選定的模型進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練和優(yōu)化。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，評(píng)估模型的擬合優(yōu)度（如R2、RMSE等指標(biāo)）和預(yù)測(cè)精度。(5)未來(lái)情景預(yù)測(cè)：基于歷史趨勢(shì)和未來(lái)的發(fā)展規(guī)劃（如人口預(yù)測(cè)