2025年大學(xué)《地球信息科學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫——空間數(shù)據(jù)挖掘與自然資源保護(hù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項字母填在括號內(nèi)）1.空間數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的主要區(qū)別在于（）。A.數(shù)據(jù)量更大B.數(shù)據(jù)具有空間特性C.算法更復(fù)雜D.應(yīng)用領(lǐng)域不同2.下列哪項技術(shù)不屬于典型的空間數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)？（）A.空間聚類分析B.空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)插值D.空間異常檢測3.在K-Means聚類算法中，聚類中心的更新通?；冢ǎ?。A.最近鄰距離B.中心點坐標(biāo)C.離差平方和最小化D.密度閾值4.DBSCAN算法能夠識別任意形狀的簇，其主要依賴于兩個參數(shù)：（）和（）。A.距離，最小點數(shù)B.密度，迭代次數(shù)C.鄰域半徑，最小點數(shù)D.特征維度，聚類數(shù)量5.用于判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則強度和實用性的指標(biāo)是（）。A.支持度（Support）B.置信度（Confidence）C.提升度（Lift）D.頻率（Frequency）6.在遙感影像分類中，支持向量機（SVM）主要解決的問題是（）。A.數(shù)據(jù)降維B.密度估計C.兩類或多類線性/非線性分類D.聚類分組7.對于空間數(shù)據(jù)挖掘流程，以下描述正確的是（）。A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、結(jié)果評估、知識發(fā)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)挖掘、模型訓(xùn)練、結(jié)果可視化、應(yīng)用部署C.數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘算法設(shè)計、結(jié)果解釋D.問題定義、數(shù)據(jù)收集、算法實現(xiàn)、效果驗證8.在監(jiān)測森林砍伐時，常利用遙感影像進(jìn)行（）分析。A.光譜特征提取B.形態(tài)變化檢測C.地物分類D.空間統(tǒng)計分析9.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評價中，通常將（）視為重要的評價因子。A.土地利用類型B.社會經(jīng)濟水平C.交通網(wǎng)絡(luò)密度D.空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)10.將GIS、遙感、數(shù)據(jù)庫技術(shù)有機結(jié)合，是進(jìn)行空間數(shù)據(jù)挖掘的（）。A.基本前提B.必要條件C.重要支撐D.最終目標(biāo)二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.空間數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從大規(guī)模地理空間數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有意義的__________和__________。2.空間數(shù)據(jù)預(yù)處理是空間數(shù)據(jù)挖掘流程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、__________和特征提取。3.在進(jìn)行空間分類時，常用的評價指標(biāo)有總體精度（OverallAccuracy）、__________和Kappa系數(shù)。4.空間自相關(guān)分析是研究地理要素空間分布特征的__________方法，常用Moran'sI指數(shù)進(jìn)行度量。5.利用空間數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行土地退化監(jiān)測，通常需要分析土地覆被__________和與之相關(guān)的驅(qū)動因子。6.為了提高空間數(shù)據(jù)挖掘算法在稀疏數(shù)據(jù)環(huán)境下的性能，可以采用__________或集成學(xué)習(xí)方法。7.異常檢測在自然資源保護(hù)中可用于識別____________________等異?，F(xiàn)象。8.基于空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以發(fā)現(xiàn)不同自然資源（如礦產(chǎn)、水系）之間的__________關(guān)系。9.在應(yīng)用機器學(xué)習(xí)進(jìn)行遙感影像分類時，為了避免過擬合，常采用__________或正則化技術(shù)。10.空間數(shù)據(jù)挖掘在生物多樣性保護(hù)中的應(yīng)用包括物種分布建模、__________識別和棲息地適宜性分析。三、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述空間數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)及其在自然資源管理中的典型應(yīng)用。2.簡述K-Means聚類算法的基本思想及其在土地分類中的應(yīng)用。3.簡述空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念及其在礦產(chǎn)資源勘探中的應(yīng)用潛力。4.簡述利用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行森林資源動態(tài)監(jiān)測的主要方法和步驟。5.簡述空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評價中的作用。四、論述題（每題12.5分，共25分）1.論述空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在海岸帶自然資源綜合管理中的應(yīng)用前景與面臨的挑戰(zhàn)。2.論述選擇合適的空間數(shù)據(jù)挖掘算法對自然資源保護(hù)項目成功的重要性，并結(jié)合具體例子說明。---試卷答案一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項字母填在括號內(nèi)）1.B2.C3.C4.C5.C6.C7.A8.B9.A10.C二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.模式，關(guān)聯(lián)2.數(shù)據(jù)變換/特征工程3.Kappa系數(shù)4.統(tǒng)計5.變化6.樣本選擇，降采樣7.非法采礦點，污染源8.共現(xiàn)，伴生9.驗證數(shù)據(jù)（或交叉驗證）10.生物多樣性熱點區(qū)域三、簡答題（每題5分，共25分）1.空間數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)及其在自然資源管理中的典型應(yīng)用主要任務(wù)包括：空間聚類、空間分類、空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、空間異常檢測、空間趨勢分析等。典型應(yīng)用：土地覆被變化監(jiān)測與預(yù)測、森林資源動態(tài)管理、水資源優(yōu)化配置與水污染溯源、礦產(chǎn)資源勘探與評估、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評價、生物多樣性熱點區(qū)域識別、自然災(zāi)害（滑坡、洪水）風(fēng)險預(yù)警、環(huán)境污染（大氣、水體）監(jiān)測與擴散模擬、海岸帶綜合管理、農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境監(jiān)測等。2.簡述K-Means聚類算法的基本思想及其在土地分類中的應(yīng)用基本思想：將數(shù)據(jù)點劃分為K個簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點之間的距離最小化，而簇間距離最大化。算法迭代過程包括：隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心；將每個數(shù)據(jù)點分配給距離最近的聚類中心，形成K個簇；根據(jù)每個簇中數(shù)據(jù)點的坐標(biāo)計算新的聚類中心；重復(fù)分配和更新步驟，直到聚類中心不再變化或達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)。在土地分類中，K-Means可用于根據(jù)遙感影像或多源數(shù)據(jù)（如地形、氣象）的屬性值，將研究區(qū)劃分為不同的土地類型（如耕地、林地、草地、建設(shè)用地等）。3.簡述空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念及其在礦產(chǎn)資源勘探中的應(yīng)用潛力基本概念：發(fā)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)中不同要素之間頻繁出現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通常用三個指標(biāo)衡量：支持度（事務(wù)中包含特定項集的頻率）、置信度（包含A的事務(wù)中同時包含B的概率）、提升度（包含A的事務(wù)中包含B的概率與僅基于B的獨立概率之比）。應(yīng)用潛力：可用于發(fā)現(xiàn)特定礦床類型與其伴生礦產(chǎn)、成礦要素（如特定巖層、構(gòu)造、蝕變帶）之間的空間關(guān)聯(lián)模式，輔助礦產(chǎn)預(yù)測和勘查靶區(qū)優(yōu)選。例如，挖掘發(fā)現(xiàn)“某種特定巖漿巖類型”與“某類金屬礦產(chǎn)”之間存在高提升度的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可為該類礦產(chǎn)的尋找提供依據(jù)。4.簡述利用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行森林資源動態(tài)監(jiān)測的主要方法和步驟主要方法包括：基于時序遙感影像的土地覆被變化檢測（如MCDM模型）、空間聚類分析（識別森林退化/退化類型）、空間分類（如樹種識別）、空間統(tǒng)計（如林分結(jié)構(gòu)參數(shù)時空變化分析）、異常檢測（如盜伐點識別）。主要步驟：①數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（獲取多期遙感影像、地面樣本數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等）；②數(shù)據(jù)預(yù)處理（輻射校正、幾何校正、大氣校正、圖像鑲嵌、數(shù)據(jù)融合等）；③特征提取與選擇（提取植被指數(shù)、紋理、形狀等特征）；④應(yīng)用空間數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行分析（如變化檢測、分類、聚類、異常檢測）；⑤結(jié)果生成與可視化（生成變化圖、分類圖、聚類圖、異常點圖等）；⑥結(jié)果解釋與驗證（結(jié)合地面調(diào)查或?qū)＜抑R進(jìn)行驗證和解讀）。5.簡述空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評價中的作用作用：①精細(xì)化評價：利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)和GIS空間分析，結(jié)合地統(tǒng)計學(xué)或機器學(xué)習(xí)方法，更精確地識別和量化不同生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能（如水源涵養(yǎng)、土壤保持、碳固存）空間分布格局；②動態(tài)變化監(jiān)測：通過分析多期數(shù)據(jù)，揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能隨時間（如季節(jié)、年際、長期）的變化趨勢和驅(qū)動因素；③因子貢獻(xiàn)分析：利用關(guān)聯(lián)規(guī)則或回歸分析等方法，識別影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的關(guān)鍵因子（如土地利用類型、地形、氣候、距離保護(hù)地等）；④優(yōu)選保護(hù)方案：結(jié)合服務(wù)功能評價結(jié)果和空間優(yōu)化模型，為生態(tài)保護(hù)紅線劃定、生態(tài)補償區(qū)選擇、生態(tài)恢復(fù)工程布局提供科學(xué)依據(jù)。四、論述題（每題12.5分，共25分）1.論述空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在海岸帶自然資源綜合管理中的應(yīng)用前景與面臨的挑戰(zhàn)應(yīng)用前景：空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為海量、多源海岸帶環(huán)境、資源、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)的有效利用提供了強大工具。①環(huán)境監(jiān)測與評估：可自動、動態(tài)監(jiān)測海岸線變化、海平面上升、紅樹林退化、水質(zhì)變化、溢油污染擴散等，并進(jìn)行趨勢預(yù)測。②資源評價與管理：精準(zhǔn)評估漁業(yè)資源分布與變動、濱海濕地生態(tài)價值、港口航運資源潛力。③風(fēng)險預(yù)警與減災(zāi)：識別海岸侵蝕、風(fēng)暴潮、赤潮等高風(fēng)險區(qū)域，優(yōu)化防災(zāi)減災(zāi)布局。④綜合決策支持：通過挖掘多因素關(guān)聯(lián)，為海岸帶土地利用規(guī)劃、生態(tài)補償、資源開發(fā)與保護(hù)平衡提供科學(xué)依據(jù)。面臨的挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)異構(gòu)性與融合難：涉及遙感、水文、氣象、地形、社會經(jīng)濟等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式、分辨率、精度差異大，融合難度高。②空間尺度效應(yīng)：海岸帶過程涉及從微觀（如生物個體行為）到宏觀（如全球氣候變化）多個尺度，挖掘結(jié)果易受尺度選擇影響。③模型可解釋性：復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型（如深度學(xué)習(xí)）可能成為“黑箱”，其決策過程難以解釋，影響管理者信任和決策應(yīng)用。④實時性與動態(tài)性要求：部分管理決策（如應(yīng)急響應(yīng)）需要實時或高頻次的數(shù)據(jù)分析，對數(shù)據(jù)處理效率提出高要求。⑤倫理與隱私問題：涉及港口、航道、漁業(yè)養(yǎng)殖等敏感信息，數(shù)據(jù)應(yīng)用需考慮隱私保護(hù)和信息安全。2.論述選擇合適的空間數(shù)據(jù)挖掘算法對自然資源保護(hù)項目成功的重要性，并結(jié)合具體例子說明選擇合適的空間數(shù)據(jù)挖掘算法對自然資源保護(hù)項目的成功至關(guān)重要，原因如下：①算法決定分析能力和效果：不同的算法適用于不同的數(shù)據(jù)類型、分布特征和挖掘任務(wù)。選擇不當(dāng)可能導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確、不可靠，甚至得出錯誤結(jié)論，進(jìn)而影響保護(hù)策略的有效性。②影響效率與成本：某些算法計算復(fù)雜度較高，可能不適用于處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)集，或在有限時間內(nèi)無法完成分析，影響項目進(jìn)度和成本。③決策支持的有效性：算法是否能有效揭示問題本質(zhì)、提供有價值的洞見，直接關(guān)系到能否為管理者提供有力的決策支持。④結(jié)果的可解釋性：在需要向非專業(yè)人士（如政府官員、社區(qū)）解釋保護(hù)成效或原因時，選擇具有良好可解釋性的算法更為有利。具體例子說明：*例子1：森林砍伐監(jiān)測。若目標(biāo)是為保護(hù)機構(gòu)快速識別非法砍伐熱點區(qū)域，可能更適合采用異常檢測算法（如基于密度的DBSCAN），因為它能有效地從大規(guī)模遙感影像或GPS數(shù)據(jù)中識別出偏離正常模式的點（即潛在砍伐點），且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感。如果錯誤地選擇了需要大量先驗知識或假設(shè)數(shù)據(jù)分布規(guī)則的分類算法（如SVM），可能難以準(zhǔn)確捕捉到突發(fā)、小規(guī)模的非法砍伐活動。*例子2：生物多樣性熱點區(qū)域識別。在識別對生物多樣性威脅最大的區(qū)域時，空間聚類算法（如層次聚類或K-Means）可以用來將生境質(zhì)量、物種豐富度、人類活動強度等高值區(qū)域聚集起來，從而識別出關(guān)鍵的生態(tài)功能區(qū)或受威脅區(qū)域。如果采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可能會發(fā)現(xiàn)物種A與人類活動B相關(guān)，但這并不直接說明該區(qū)域是生物多樣性熱點，反而可能誤導(dǎo)保護(hù)資源向人類活動密集區(qū)傾斜。此時，聚類更能直接反映生態(tài)價值集中區(qū)域。*例子3：水污染溯源。水污