2025年大學(xué)《地球信息科學(xué)與技術(shù)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——人工智能技術(shù)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（每題2分，共20分）1.下列哪項(xiàng)不屬于人工智能在地球信息科學(xué)中的主要應(yīng)用領(lǐng)域？A.遙感影像自動(dòng)分類(lèi)B.城市交通流實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)C.地質(zhì)構(gòu)造歷史回溯模擬D.全球氣候變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，利用已知標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練的方法屬于？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)3.負(fù)責(zé)處理遙感影像像素級(jí)分類(lèi)任務(wù)，通常效果較好的深度學(xué)習(xí)模型是？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.TransformerD.支持向量機(jī)（SVM）4.地理信息系統(tǒng)中，利用人工智能進(jìn)行異常污染事件監(jiān)測(cè)，主要應(yīng)用了AI的哪種能力？A.圖像識(shí)別B.模式識(shí)別C.自然語(yǔ)言處理D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制5.下列哪項(xiàng)技術(shù)對(duì)于提高遙感影像深度學(xué)習(xí)模型的精度和泛化能力幫助不大？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.權(quán)重初始化優(yōu)化C.遷移學(xué)習(xí)D.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度增加6.人工智能在智慧城市交通管理中，可用于優(yōu)化動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃，這主要體現(xiàn)了AI的什么優(yōu)勢(shì)？A.高精度測(cè)量B.強(qiáng)大計(jì)算能力C.智能決策與優(yōu)化D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理7.“深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性較差”是其在地球信息科學(xué)應(yīng)用中面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)，以下哪項(xiàng)不是提升可解釋性的常用方法？A.使用簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)B.引入注意力機(jī)制C.可視化特征圖D.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)8.無(wú)人機(jī)遙感影像中，自動(dòng)識(shí)別和計(jì)數(shù)建筑物數(shù)量，主要應(yīng)用了AI的？A.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)B.語(yǔ)義分割技術(shù)C.時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘D.地理空間分析9.下列哪項(xiàng)屬于人工智能倫理在地球信息科學(xué)應(yīng)用中的潛在風(fēng)險(xiǎn)？A.計(jì)算資源消耗過(guò)大B.基于AI的遙感影像解譯可能存在的偏見(jiàn)C.AI模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露D.AI系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)成本高10.將深度學(xué)習(xí)模型部署到邊緣計(jì)算設(shè)備上進(jìn)行實(shí)時(shí)地理信息處理，主要考慮的是？A.提升模型精度B.降低延遲和帶寬需求C.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量D.增強(qiáng)模型可解釋性二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)在遙感影像分類(lèi)中的應(yīng)用流程。2.比較深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理高維地理空間數(shù)據(jù)時(shí)的主要優(yōu)勢(shì)。3.描述利用AI技術(shù)進(jìn)行城市熱島效應(yīng)分析可能包含的關(guān)鍵步驟。4.簡(jiǎn)述人工智能技術(shù)如何輔助地質(zhì)災(zāi)害（如滑坡）的早期預(yù)警。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為何特別適合處理遙感影像數(shù)據(jù)，并舉例說(shuō)明其在至少兩個(gè)地球信息科學(xué)領(lǐng)域的具體應(yīng)用。2.結(jié)合地理信息科學(xué)的特點(diǎn)，論述發(fā)展可解釋人工智能（XAI）在該領(lǐng)域的重要性及其面臨的挑戰(zhàn)。3.談?wù)勀銓?duì)人工智能技術(shù)將如何改變未來(lái)地球信息科學(xué)研究和應(yīng)用的看法，并舉例說(shuō)明。四、案例分析題（20分）假設(shè)某地區(qū)需要利用近十年遙感影像數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)智能系統(tǒng)，用于自動(dòng)監(jiān)測(cè)和評(píng)估森林砍伐/退化情況。請(qǐng)分析：1.可以采用哪些人工智能技術(shù)或方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？說(shuō)明選擇理由。2.在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，可能遇到哪些主要的技術(shù)挑戰(zhàn)？并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)思路。3.該系統(tǒng)的應(yīng)用可能帶來(lái)哪些積極影響，同時(shí)也可能存在哪些潛在的社會(huì)或環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)？請(qǐng)簡(jiǎn)要分析。試卷答案一、選擇題1.C2.A3.B4.B5.B6.C7.D8.A9.B10.B二、簡(jiǎn)答題1.監(jiān)督學(xué)習(xí)在遙感影像分類(lèi)中的應(yīng)用流程：首先，收集并標(biāo)注好訓(xùn)練用的遙感影像數(shù)據(jù)集（即像素或地物類(lèi)別與其真實(shí)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)）；其次，選擇合適的分類(lèi)模型（如支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）；接著，使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，通過(guò)算法調(diào)整模型參數(shù)，使其能夠?qū)W習(xí)到影像特征與類(lèi)別之間的關(guān)系；最后，利用訓(xùn)練好的模型對(duì)未標(biāo)注的遙感影像進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，得到每個(gè)像素或區(qū)域的類(lèi)別歸屬。2.深度學(xué)習(xí)相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在處理高維地理空間數(shù)據(jù)時(shí)的主要優(yōu)勢(shì)：其一，能夠自動(dòng)從原始高維數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的層次化特征表示，減少了對(duì)人工特征工程的高度依賴(lài)；其二，模型具有更強(qiáng)的非線(xiàn)性擬合能力，能捕捉地理空間數(shù)據(jù)中復(fù)雜的相互作用和依賴(lài)關(guān)系；其三，對(duì)于大規(guī)模、高分辨率的地理空間數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)哪Ｐ驮O(shè)計(jì)和優(yōu)化，深度學(xué)習(xí)模型能展現(xiàn)出更強(qiáng)的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。3.利用AI技術(shù)進(jìn)行城市熱島效應(yīng)分析的關(guān)鍵步驟：首先，利用多光譜或熱紅外遙感影像獲取城市不同區(qū)域的地表溫度數(shù)據(jù)；其次，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)（如風(fēng)速、濕度、日照等）和土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含多種影響因素的數(shù)據(jù)集；接著，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型（如回歸分析、分類(lèi)模型、時(shí)空模型等）分析地表溫度與各影響因素之間的關(guān)系，識(shí)別熱島區(qū)域及其強(qiáng)度；然后，利用AI技術(shù)進(jìn)行熱島時(shí)空演變分析，預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)；最后，基于分析結(jié)果提出緩解城市熱島效應(yīng)的優(yōu)化建議（如增加綠地、改變建筑朝向等）。4.人工智能技術(shù)輔助地質(zhì)災(zāi)害早期預(yù)警：可以利用AI技術(shù)分析多種致災(zāi)前兆信息，如利用InSAR技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)分析地表微小形變；利用氣象雷達(dá)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)結(jié)合時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型分析降雨量與洪水風(fēng)險(xiǎn)；利用無(wú)人機(jī)或衛(wèi)星遙感影像結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)監(jiān)測(cè)斜坡體表面的裂縫變化或植被異常；利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)（監(jiān)測(cè)水位、位移、應(yīng)力等）結(jié)合異常檢測(cè)算法實(shí)時(shí)識(shí)別危險(xiǎn)臨界狀態(tài)；通過(guò)融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，建立AI預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在災(zāi)害的早期識(shí)別、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和及時(shí)預(yù)警。三、論述題1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）適合處理遙感影像數(shù)據(jù)的原因及應(yīng)用：CNN之所以特別適合處理遙感影像，主要在于其獨(dú)特的卷積結(jié)構(gòu)能夠有效捕捉和利用圖像中的局部空間特征和層次化語(yǔ)義信息。其卷積層通過(guò)濾波器自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的邊緣、紋理、形狀等低級(jí)特征，池化層則實(shí)現(xiàn)特征降維和增強(qiáng)平移不變性。這種結(jié)構(gòu)天然適合處理具有類(lèi)似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的遙感影像數(shù)據(jù)。具體應(yīng)用舉例：在土地覆蓋分類(lèi)中，CNN可以自動(dòng)識(shí)別不同地類(lèi)的典型光譜特征和空間格局；在建筑物檢測(cè)中，CNN能夠有效提取建筑物的邊緣、角點(diǎn)等結(jié)構(gòu)特征；在變化檢測(cè)中，CNN可用于精確區(qū)分新舊地物或監(jiān)測(cè)微小變化區(qū)域。2.發(fā)展可解釋人工智能（XAI）在地理信息科學(xué)的重要性及挑戰(zhàn)：發(fā)展XAI在地理信息科學(xué)中至關(guān)重要，因?yàn)樵擃I(lǐng)域的研究成果往往直接關(guān)系到國(guó)計(jì)民生和社會(huì)決策，如城市規(guī)劃、環(huán)境管理、災(zāi)害防治等。XAI有助于增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)AI模型的信任度，理解模型做出特定地理判斷或預(yù)測(cè)的原因，從而更有效地驗(yàn)證模型、發(fā)現(xiàn)潛在數(shù)據(jù)問(wèn)題、改進(jìn)模型設(shè)計(jì)、避免偏見(jiàn)和錯(cuò)誤決策。面臨的挑戰(zhàn)包括：遙感影像和地理空間數(shù)據(jù)的高度復(fù)雜性使得特征解釋更加困難；如何將抽象的模型決策過(guò)程轉(zhuǎn)化為直觀(guān)、易于理解的地理空間信息表達(dá)；如何在保證模型精度的同時(shí)，不因追求可解釋性而顯著降低性能；以及開(kāi)發(fā)通用的、適用于不同類(lèi)型AI模型和地理信息科學(xué)任務(wù)的XAI方法。3.人工智能對(duì)未來(lái)地球信息科學(xué)研究和應(yīng)用的影響看法及舉例：我認(rèn)為人工智能將深刻改變未來(lái)地球信息科學(xué)的研究范式和應(yīng)用模式。在研究方面，AI將極大提升數(shù)據(jù)處理和分析的效率，從海量遙感、地理、氣象等多源數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取深層、隱含的地理模式與知識(shí)；驅(qū)動(dòng)地理信息科學(xué)與其他學(xué)科的深度融合，如利用AI進(jìn)行復(fù)雜的時(shí)空模擬、預(yù)測(cè)地理系統(tǒng)演變；促進(jìn)智能化地理知識(shí)發(fā)現(xiàn)和理論創(chuàng)新。在應(yīng)用方面，AI將使地理信息服務(wù)更加智能化和個(gè)性化，如基于用戶(hù)需求的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、智能交通管理、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)推薦；賦能城市智能運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展，如智能電網(wǎng)管理、智慧環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害智能響應(yīng)；提升地球系統(tǒng)監(jiān)測(cè)和資源管理的決策支持能力，如氣候變化影響預(yù)測(cè)、全球資源優(yōu)化配置等。例如，利用AI驅(qū)動(dòng)的智能遙感影像解譯系統(tǒng)，可以自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確地提取地表多種地物信息，極大提高測(cè)繪效率和質(zhì)量。4.智能監(jiān)測(cè)森林砍伐/退化系統(tǒng)分析：1.可采用的技術(shù)方法：可采用基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像分類(lèi)與變化檢測(cè)技術(shù)。例如，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行高分辨率多時(shí)相遙感影像的語(yǔ)義分割，區(qū)分森林、非森林和植被退化區(qū)域；利用時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）分析多時(shí)相影像序列，捕捉森林覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)；應(yīng)用目標(biāo)檢測(cè)算法（如YOLO）識(shí)別和追蹤大型砍伐跡地或單株樹(shù)木的砍伐事件；結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法，識(shí)別與正常森林景觀(guān)顯著不同的區(qū)域。2.可能遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)思路：主要挑戰(zhàn)包括：遙感影像數(shù)據(jù)量大、處理計(jì)算成本高，應(yīng)對(duì)思路是采用高效模型（如輕量級(jí)CNN）、分布式計(jì)算或利用云計(jì)算資源；復(fù)雜地形和光照條件下，森林冠層陰影、不同樹(shù)種紋理混淆可能導(dǎo)致分類(lèi)精度下降，應(yīng)對(duì)思路是融合多源數(shù)據(jù)（如多光譜、雷達(dá)數(shù)據(jù)）、利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)、優(yōu)化模型魯棒性；如何準(zhǔn)確區(qū)分自然退化和人為砍伐，應(yīng)對(duì)思路是結(jié)合地形數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（如人口密度、道路網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行綜合分析，或利用變化檢測(cè)的時(shí)空特征進(jìn)行區(qū)分；模型泛化能力不足，在新區(qū)域或不同季節(jié)的影像上表現(xiàn)不佳，應(yīng)對(duì)思路是收集更多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、采用遷移學(xué)習(xí)或元學(xué)習(xí)技術(shù)。3.積極影響與潛在風(fēng)險(xiǎn)：積極影響包括：實(shí)現(xiàn)對(duì)森林砍伐/退化的實(shí)時(shí)、大范圍、自動(dòng)化監(jiān)測(cè)，提高監(jiān)測(cè)效率和精度，為森林資源管理提供