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)在地球信息科學(xué)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項(xiàng)字母填在括號內(nèi)）1.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)通常所說的“4V”特征？（）A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實(shí)性）2.在地球信息科學(xué)領(lǐng)域，以下哪種數(shù)據(jù)源通常具有極高的時(shí)空分辨率？（）A.衛(wèi)星遙感影像B.地面氣象站數(shù)據(jù)C.無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)D.社交媒體簽到數(shù)據(jù)3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS主要用于？（）A.執(zhí)行MapReduce任務(wù)B.管理分布式文件系統(tǒng)C.實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流式處理D.存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫4.以下哪種技術(shù)或框架特別適合于需要快速迭代和內(nèi)存計(jì)算的地球信息大數(shù)據(jù)分析任務(wù)？（）A.HadoopMapReduceB.ApacheSparkC.MongoDBD.Redis5.用于將遙感影像中的不同地物類別區(qū)分開來的主要技術(shù)方法是？（）A.數(shù)據(jù)聚類B.數(shù)據(jù)分類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.時(shí)間序列分析6.在智慧城市交通管理中，利用大數(shù)據(jù)分析歷史和實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)以預(yù)測未來擁堵情況，主要應(yīng)用了大數(shù)據(jù)的？（）A.海量性B.高速性C.多樣性D.價(jià)值性7.將來自不同傳感器、不同平臺、不同時(shí)間的地球信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析與融合的技術(shù)被稱為？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.數(shù)據(jù)集成C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.大數(shù)據(jù)可視化8.地理信息系統(tǒng)（GIS）處理和分析海量地理空間數(shù)據(jù)時(shí)，面臨的主要挑戰(zhàn)之一是？（）A.數(shù)據(jù)存儲成本過高B.數(shù)據(jù)更新速度過快C.空間數(shù)據(jù)維度災(zāi)難D.傳感器標(biāo)定復(fù)雜9.以下哪項(xiàng)不是地球信息大數(shù)據(jù)應(yīng)用中需要重點(diǎn)考慮的倫理和法律問題？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)所有權(quán)界定C.算法決策偏見D.數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化10.隨著人工智能技術(shù)發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在以下哪個(gè)地球信息大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力？（）A.大規(guī)模遙感影像自動分類B.地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)簡單統(tǒng)計(jì)C.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化D.地理信息系統(tǒng)制圖渲染二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最顯著的特征之一是其產(chǎn)生和處理的速度，即______。2.地球信息大數(shù)據(jù)的來源極其廣泛，除了遙感數(shù)據(jù)，還包括______、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)等多種類型。3.為了有效管理和存儲形式多樣的地球信息大數(shù)據(jù)，常常需要采用______數(shù)據(jù)庫。4.在使用MapReduce模型處理大規(guī)模地球信息數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會被分割成許多小的數(shù)據(jù)塊，并在集群中分布存儲，這主要利用了Hadoop的______組件。5.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對長時(shí)間序列的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識別和預(yù)測，屬于大數(shù)據(jù)在______領(lǐng)域的應(yīng)用。6.在城市環(huán)境中，通過分析手機(jī)信令、GPS軌跡等大數(shù)據(jù)，可以繪制出詳細(xì)的______圖，為城市規(guī)劃提供依據(jù)。7.地球信息大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果往往需要通過可視化手段進(jìn)行呈現(xiàn)，以便于理解和決策，常用的可視化技術(shù)包括______和地圖可視化。8.“智慧農(nóng)業(yè)”中，利用無人機(jī)遙感影像結(jié)合地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)監(jiān)測作物長勢和病蟲害，體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)在______方面的綜合應(yīng)用。9.大數(shù)據(jù)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用，如空氣污染溯源、水體質(zhì)量預(yù)測等，有助于提升環(huán)境管理的______水平。10.隨著地球信息大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深入，對具備數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和地球信息科學(xué)復(fù)合知識背景的______需求日益增長。三、名詞解釋（每題4分，共20分）1.數(shù)據(jù)挖掘2.分布式計(jì)算3.地理空間數(shù)據(jù)融合4.智慧城市5.數(shù)據(jù)價(jià)值四、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述地球信息大數(shù)據(jù)“多樣性”特征及其給數(shù)據(jù)存儲和管理帶來的挑戰(zhàn)。2.簡要說明Hadoop和Spark在大數(shù)據(jù)計(jì)算方面各自的主要特點(diǎn)。3.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在遙感影像分析中的一個(gè)具體應(yīng)用實(shí)例及其基本流程。4.簡述物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)在地球信息科學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的作用。5.面對地球信息科學(xué)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)共享面臨哪些主要問題？五、論述題（10分）結(jié)合具體應(yīng)用場景，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)如何改變了傳統(tǒng)地球信息科學(xué)的研究模式或工作流程。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.B5.B6.B7.B8.C9.D10.A二、填空題1.高速性2.導(dǎo)航定位數(shù)據(jù)3.NoSQL4.HDFS5.氣象學(xué)6.人流7.交互式可視化8.精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)/資源管理9.預(yù)警/決策10.人才三、名詞解釋1.數(shù)據(jù)挖掘：指從大量數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏的、有意義的信息或模式的過程，常用于預(yù)測未知結(jié)果或發(fā)現(xiàn)知識。**解析思路：*考察對數(shù)據(jù)挖掘基本定義的理解，需要說明其目標(biāo)（發(fā)現(xiàn)模式/知識）和對象（大量數(shù)據(jù)）。2.分布式計(jì)算：指將計(jì)算任務(wù)分解后，在多臺計(jì)算機(jī)（節(jié)點(diǎn)）上并行執(zhí)行，并通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行協(xié)調(diào)和通信的計(jì)算方式。**解析思路：*考察對分布式計(jì)算基本概念的掌握，需要說明其核心思想（任務(wù)分解、并行執(zhí)行、網(wǎng)絡(luò)通信）。3.地理空間數(shù)據(jù)融合：指將來自不同來源、不同傳感器、不同時(shí)間、不同空間分辨率的地球信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、關(guān)聯(lián)、分析與綜合，以獲得更全面、準(zhǔn)確、可靠的信息的過程。**解析思路：*考察對數(shù)據(jù)融合概念的理解，需強(qiáng)調(diào)其處理數(shù)據(jù)的來源多樣性、類型多樣性以及最終目的（提升信息質(zhì)量）。4.智慧城市：運(yùn)用信息和通信技術(shù)（ICT）手段感測、分析、整合城市運(yùn)行核心系統(tǒng)的各項(xiàng)關(guān)鍵信息，從而對包括民生、環(huán)保、公共安全、城市服務(wù)、工商業(yè)活動在內(nèi)的各種需求做出智能響應(yīng)。**解析思路：*考察對智慧城市概念的理解，需提及核心技術(shù)（ICT）、應(yīng)用領(lǐng)域（民生、安全、服務(wù)等）和目標(biāo)（智能響應(yīng)）。5.數(shù)據(jù)價(jià)值：指數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的能夠被利用、轉(zhuǎn)化為知識、產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益或社會效益的潛在能力或?qū)嶋H用途。**解析思路：*考察對大數(shù)據(jù)價(jià)值特征的理解，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)不僅僅是信息，更具有可利用性和轉(zhuǎn)化潛力。四、簡答題1.簡述地球信息大數(shù)據(jù)“多樣性”特征及其給數(shù)據(jù)存儲和管理帶來的挑戰(zhàn)。*答：多樣性指地球信息大數(shù)據(jù)來源廣泛，格式復(fù)雜，包括結(jié)構(gòu)化（如傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)）、半結(jié)構(gòu)化（如遙感圖像元數(shù)據(jù)）和非結(jié)構(gòu)化（如社交媒體文本、遙感影像本身）數(shù)據(jù)。挑戰(zhàn)在于：①存儲管理復(fù)雜，需要支持多種數(shù)據(jù)類型和格式；②數(shù)據(jù)集成困難，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、坐標(biāo)系、時(shí)間戳可能不一致；③處理難度大，需要針對不同類型數(shù)據(jù)采用不同的分析算法和技術(shù)。**解析思路：*首先明確“多樣性”包含的內(nèi)容（結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)），然后重點(diǎn)闡述這些多樣性給存儲（支持多種格式）、集成（標(biāo)準(zhǔn)不一）、處理（算法技術(shù)各異）帶來的具體挑戰(zhàn)。2.簡要說明Hadoop和Spark在大數(shù)據(jù)計(jì)算方面各自的主要特點(diǎn)。*答：Hadoop（尤其是MapReduce）特點(diǎn)：①擅長處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)集（TB/PB級別）；②基于磁盤計(jì)算，對內(nèi)存要求不高；③適合批處理任務(wù)，吞吐量高；④生態(tài)系統(tǒng)成熟，組件眾多。Spark特點(diǎn)：①支持內(nèi)存計(jì)算，速度快（通常比Hadoop快10-100倍）；②除批處理，還支持流處理、交互式查詢、機(jī)器學(xué)習(xí)等；③易于使用，提供豐富的API（如SparkSQL,MLlib）；④生態(tài)也在不斷發(fā)展（如GraphX,SparkStreaming）。**解析思路：*比較兩者核心差異，Hadoop側(cè)重于HDFS存儲和MapReduce分布式計(jì)算，強(qiáng)調(diào)其批處理、大數(shù)據(jù)量、基于磁盤的優(yōu)勢；Spark則突出其內(nèi)存計(jì)算、速度快、功能更全面（批流交互、ML等）的特點(diǎn)。3.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在遙感影像分析中的一個(gè)具體應(yīng)用實(shí)例及其基本流程。*答：應(yīng)用實(shí)例：基于支持向量機(jī)（SVM）或深度學(xué)習(xí)的遙感影像土地覆蓋分類。基本流程：①數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：獲取遙感影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理（輻射校正、幾何校正、圖像增強(qiáng)等）；②特征提?。簭挠跋裰刑崛∮糜诜诸惖奶卣?，如光譜特征、紋理特征、形狀特征等（機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能自動學(xué)習(xí)特征）；③模型訓(xùn)練：將標(biāo)注好的樣本數(shù)據(jù)輸入分類模型，進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練和優(yōu)化；④模型評價(jià)：使用測試數(shù)據(jù)集評估模型性能（如準(zhǔn)確率、召回率）；⑤影像分類：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于待分類的遙感影像，輸出地物分類結(jié)果。**解析思路：*選擇一個(gè)典型的機(jī)器學(xué)習(xí)在遙感中的應(yīng)用（如分類），清晰描述從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到最終輸出的完整流程，涉及預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、評估和應(yīng)用等關(guān)鍵步驟。4.簡述物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)在地球信息科學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的作用。*答：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)在地球信息科學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中扮演著重要角色：①提供實(shí)時(shí)、高頻率的地面觀測數(shù)據(jù)，如環(huán)境監(jiān)測（空氣質(zhì)量、水質(zhì)）、氣象（溫濕度、風(fēng)速）、交通（車流量、速度）、地災(zāi)（形變、水位）等，彌補(bǔ)遙感等空間數(shù)據(jù)的不足；②實(shí)現(xiàn)地球系統(tǒng)的動態(tài)監(jiān)測和智能感知，支持對城市運(yùn)行、環(huán)境變化、災(zāi)害預(yù)警等進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和決策；③通過與遙感、GIS等數(shù)據(jù)融合，提供更全面、更精細(xì)的地理空間信息，支持智慧城市、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等應(yīng)用場景。**解析思路：*闡述IoT數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（實(shí)時(shí)、高頻、地面），然后說明其在地球信息科學(xué)中的作用，主要體現(xiàn)在提供實(shí)時(shí)動態(tài)數(shù)據(jù)、支持智能監(jiān)測與感知、促進(jìn)數(shù)據(jù)融合等方面。5.面對地球信息科學(xué)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)共享面臨哪些主要問題？*答：主要問題包括：①數(shù)據(jù)所有權(quán)與使用權(quán)不清，存在數(shù)據(jù)壁壘；②數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，導(dǎo)致數(shù)據(jù)集成與互操作困難；③數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，影響分析結(jié)果的可靠性；④數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)壓力大，尤其是在涉及個(gè)人位置、環(huán)境敏感信息時(shí)；⑤數(shù)據(jù)共享平臺建設(shè)滯后，共享機(jī)制不完善，存在共享意愿與實(shí)際操作脫節(jié)；⑥數(shù)據(jù)共享可能帶來的經(jīng)濟(jì)效益分配不均等問題。**解析思路：*從法律（所有權(quán)）、技術(shù)（格式標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量）、安全（隱私）、管理（平臺機(jī)制）、經(jīng)濟(jì)（效益分配）等多個(gè)維度分析阻礙地球信息大數(shù)據(jù)共享的主要障礙。五、論述題結(jié)合具體應(yīng)用場景，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)如何改變了傳統(tǒng)地球信息科學(xué)的研究模式或工作流程。*答：大數(shù)據(jù)技術(shù)正在深刻改變傳統(tǒng)地球信息科學(xué)的研究模式和工作流程。傳統(tǒng)研究往往受限于數(shù)據(jù)量、處理能力和分析方法的局限，多采用小樣本、經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動的方法。而大數(shù)據(jù)技術(shù)使得處理和分析海量、多源、高維的地球信息數(shù)據(jù)成為可能。例如，在遙感影像分析中，傳統(tǒng)方法難以處理TB級別的影像數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop/Spark）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法使得對大規(guī)模影像進(jìn)行快速、自動化的分類、變化檢測成為現(xiàn)實(shí)，能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法忽略的細(xì)微變化和模式。在智慧城市建設(shè)中，大數(shù)據(jù)整合了交通、環(huán)境、能源、安防等多源數(shù)據(jù)，通過實(shí)時(shí)分析和挖掘，