2025年(地理信息科學(xué))地理信息科學(xué)試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分。每題只有一個正確答案，請將正確選項(xiàng)字母填入括號內(nèi)）1.在WebGIS中，OGCWMS標(biāo)準(zhǔn)返回的地圖圖像格式通常為（）A.GML??B.GeoJSON??C.PNG??D.WKT答案：C解析：WMS（WebMapService）以柵格形式返回地圖，PNG是最常見的返回格式；GML與GeoJSON用于矢量數(shù)據(jù)，WKT是純文本幾何描述。2.利用Sentinel2影像計算NDVI時，正確的波段組合是（）A.B2/B4??B.B8/B4??C.B8?B4/B8+B4??D.B12?B8/B12+B8答案：C解析：NDVI=(NIR?Red)/(NIR+Red)，Sentinel2的NIR為B8，Red為B4，故選C。3.在PostGIS中，用于判斷A、B兩多邊形是否拓?fù)湎噜彽暮瘮?shù)是（）A.ST_Intersects??B.ST_Touches??C.ST_Within??D.ST_Covers答案：B解析：ST_Touches返回真僅當(dāng)兩幾何邊界有接觸但內(nèi)部無交集，符合“拓?fù)湎噜彙倍x。4.下列關(guān)于時空立方體（SpaceTimeCube）的描述，錯誤的是（）A.時間維以垂直軸表達(dá)??B.可嵌入軌跡斜率以顯示移動速度??C.適用于柵格數(shù)據(jù)而非矢量軌跡??D.存在視覺遮擋問題答案：C解析：時空立方體既可用于矢量軌跡也可用于柵格時間序列，C表述片面。5.地理編碼（Geocoding）質(zhì)量評價指標(biāo)“matchscore”主要衡量（）A.幾何精度??B.地址匹配度??C.語義相似度??D.時間延遲答案：B解析：matchscore指輸入地址與參考庫記錄的匹配百分比，直接反映地址匹配度。6.在DEM中，采用“D8”算法計算匯流累積量時，最可能產(chǎn)生的問題是（）A.平行流??B.閉環(huán)流??C.匯流方向偏南??D.河道過寬答案：A解析：D8強(qiáng)制流向8方向之一，在平緩區(qū)易生成平行流，導(dǎo)致匯流網(wǎng)絡(luò)不真實(shí)。7.下列哪項(xiàng)不是GeoPackage相對Shapefile的固有優(yōu)勢（）A.支持柵格金字塔??B.字段名可達(dá)255字符??C.單文件存儲??D.拓?fù)湟?guī)則內(nèi)置答案：D解析：GeoPackage標(biāo)準(zhǔn)未強(qiáng)制內(nèi)置拓?fù)湟?guī)則，需應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)；其余均為其優(yōu)勢。8.在無人機(jī)航測中，提高“弱紋理”區(qū)域空三精度的最佳策略是（）A.降低飛行高度??B.增加旁向重疊至90%??C.采用傾斜攝影??D.引入地面人工標(biāo)志點(diǎn)答案：D解析：弱紋理導(dǎo)致自動匹配失敗，人工標(biāo)志點(diǎn)提供高精度控制，直接改善空三。9.利用夜光遙感數(shù)據(jù)估算GDP時，通常需要首先進(jìn)行的預(yù)處理步驟是（）A.輻射歸一化??B.大氣校正??C.地形校正??D.云層插值答案：A解析：不同年份傳感器響應(yīng)差異大，輻射歸一化確保時間序列可比，是估算GDP前提。10.在時空數(shù)據(jù)庫索引中，3DRtree比2DRtree增加的維度是（）A.高程??B.時間??C.尺度??D.速度答案：B解析：3DRtree在二維空間外增加時間維，用于索引時空對象。11.下列關(guān)于“空間異質(zhì)性”與“空間依賴性”關(guān)系的說法，正確的是（）A.二者可完全由同一模型參數(shù)表征??B.異質(zhì)性高則依賴性一定弱??C.地理加權(quán)回歸可區(qū)分二者??D.空間自相關(guān)Moran’sI僅度量異質(zhì)性答案：C解析：GWR通過局部參數(shù)揭示異質(zhì)性，同時保留空間核函數(shù)捕捉依賴性，實(shí)現(xiàn)區(qū)分。12.在Web墨卡托投影（EPSG:3857）中，赤道處比例因子隨緯度增加而（）A.線性增大??B.指數(shù)增大??C.sec(φ)增大??D.恒定不變答案：C解析：Web墨卡托比例因子k=sec(φ)，隨緯度φ增加而單調(diào)增大。13.利用LiDAR點(diǎn)云提取電力線時，最有效的高程歸一化方法是（）A.減去DTM??B.減去DSM??C.減去平均高程??D.減去最低點(diǎn)高程答案：A解析：電力線高于地面，歸一化到地表以上高度需減去DTM。14.在深度學(xué)習(xí)的“語義分割”中，UNet結(jié)構(gòu)相對于FCN的主要改進(jìn)是（）A.引入跳躍連接??B.使用空洞卷積??C.采用殘差塊??D.引入注意力機(jī)制答案：A解析：UNet對稱編碼解碼并引入跳躍連接，融合高低層特征，提升邊界精度。15.下列哪項(xiàng)不是GeoAI在災(zāi)害管理中的應(yīng)用階段（）A.災(zāi)后損失評估??B.災(zāi)中實(shí)時路徑規(guī)劃??C.災(zāi)前風(fēng)險建模??D.災(zāi)前人口遷移預(yù)測答案：D解析：人口遷移預(yù)測屬于社會經(jīng)濟(jì)研究，非GeoAI在災(zāi)害管理中的直接應(yīng)用階段。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分。每題有兩個或兩個以上正確答案，多選、少選、錯選均不得分）16.下列哪些方法可用于解決遙感影像“同物異譜”問題（）A.多特征隨機(jī)森林??B.光譜角制圖??C.面向?qū)ο蠓诸??D.引入紋理特征??E.線性拉伸答案：A、C、D解析：同物異譜需利用多源特征及上下文信息，隨機(jī)森林、面向?qū)ο?、紋理均可；光譜角對光譜敏感，拉伸僅增強(qiáng)對比。17.在構(gòu)建時空眾包質(zhì)量評估模型時，可納入的指標(biāo)有（）A.參與者歷史準(zhǔn)確率??B.任務(wù)位置熵??C.報告時間延遲??D.傳感器精度??E.空間聚類系數(shù)答案：A、B、C、E解析：傳感器精度屬設(shè)備參數(shù)，非眾包行為指標(biāo)。18.下列哪些操作會改變GeoJSON要素的WGS84坐標(biāo)值（）A.坐標(biāo)精度壓縮??B.投影到UTM??C.拓?fù)湫迯?fù)??D.縮放至1:1萬比例??E.逆時針旋轉(zhuǎn)10°答案：B、D、E解析：投影、比例變換、旋轉(zhuǎn)均改變坐標(biāo)數(shù)值；精度壓縮僅舍入，拓?fù)湫迯?fù)可保持原坐標(biāo)。19.關(guān)于空間數(shù)據(jù)挖掘中“熱點(diǎn)”與“冷點(diǎn)”的說法，正確的有（）A.GetisOrdGi可識別高值聚類熱點(diǎn)??B.冷點(diǎn)對應(yīng)低值聚類顯著區(qū)??C.核密度估計可直接檢驗(yàn)顯著性??D.熱點(diǎn)分析需距離閾值??E.冷熱點(diǎn)結(jié)果對投影敏感答案：A、B、D、E解析：核密度為可視化方法，不提供顯著性檢驗(yàn)。20.下列哪些技術(shù)可有效降低SLAM在地下管廊的漂移誤差（）A.加入IMU約束??B.閉環(huán)檢測??C.圖優(yōu)化后端??D.增加輪式編碼器??E.使用單目相機(jī)答案：A、B、C、D解析：單目相機(jī)尺度不確定，反而可能加劇漂移。三、判斷改錯題（每題2分，共10分。先判斷對錯，若錯則劃線部分并改正）21.在PostGIS中，ST_Transform函數(shù)用于對柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣。答案：錯。改為：ST_Transform用于矢量/柵格坐標(biāo)系變換，重采樣由ST_Resample完成。22.數(shù)字高程模型DEM與數(shù)字地形模型DTM在嚴(yán)格意義上是同一概念。答案：錯。改為：DTM包含地形特征（斷裂線、山脊），DEM僅高程矩陣，二者不等同。23.空間自相關(guān)Moran’sI取值范圍為[1,1]，其中0表示完全隨機(jī)。答案：對。24.在GoogleEarthEngine中，導(dǎo)出影像到Drive時必須設(shè)置crsTransform參數(shù)，否則無法定義投影。答案：錯。改為：可省略crsTransform，系統(tǒng)默認(rèn)使用影像原生投影。25.利用無人機(jī)多光譜影像反演葉面積指數(shù)LAI時，NDVI與LAI呈線性正相關(guān)且不受飽和影響。答案：錯。改為：NDVI在LAI>3時趨于飽和，需使用EVI或機(jī)器學(xué)習(xí)模型改善。四、填空題（每空1分，共15分）26.在GDAL命令行中，將GeoTIFF的NoData值設(shè)為9999的語句為：gdal_edit.pya_nodata______input.tif答案：999927.在QGIS中，拓?fù)錂z查插件“TopologyChecker”默認(rèn)使用________規(guī)則檢測懸掛點(diǎn)。答案：mustnothavedangles28.在時空立方體可視化中，常用________投影將二維軌跡升維到三維時空。答案：TimeEnabledSpherical29.在深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分割網(wǎng)絡(luò)PointNet++中，________采樣算法用于保證點(diǎn)集均勻。答案：farthestpointsampling（FPS）30.利用夜光數(shù)據(jù)NPPVIIRS估算電力消費(fèi)時，需引入________變量校正“過頂閃爍”現(xiàn)象。答案：月相或云量掩膜31.在PostgreSQL中，創(chuàng)建空間索引的默認(rèn)類型是________索引。答案：GiST（GeneralizedSearchTree）32.在遙感影像亞像元級變化檢測中，________矩陣用于混合像元分解。答案：端元豐度（或Abundance）33.在移動GIS離線緩存中，________格式支持矢量切片與樣式一體化存儲。答案：MBTiles（或PMTiles）34.在三維GIS中，LevelofDetail（LOD）等級越高，模型面片數(shù)越________。答案：多35.在地理加權(quán)回歸GWR中，帶寬選擇常用________信息準(zhǔn)則最小化。答案：AICc（校正赤池）五、簡答題（每題8分，共24分）36.簡述利用多源數(shù)據(jù)（遙感、社交媒體、POI）進(jìn)行城市內(nèi)澇快速制圖的技術(shù)流程，并指出關(guān)鍵融合難點(diǎn)。答案要點(diǎn)：1）數(shù)據(jù)獲取：Sentinel1SAR10m、微博API帶地理標(biāo)簽、高德POI；2）預(yù)處理：SAR輻射定標(biāo)、地形校正、微博去重與語義過濾、POI分類；3）特征提?。篠AR水體指數(shù)（SDWI）、微博情緒位置密度、POI排水敏感度；4）融合模型：采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或隨機(jī)森林，以SAR水體為硬證據(jù)，社交媒體為軟證據(jù)，POI作為先驗(yàn)；5）精度驗(yàn)證：利用實(shí)地積水深度點(diǎn)計算混淆矩陣與Kappa。關(guān)鍵難點(diǎn)：a）時空分辨率異構(gòu)（SAR10m/12h，微博秒級/點(diǎn)狀）；b）社交媒體定位誤差大（>100m）；c）多源證據(jù)權(quán)重動態(tài)變化（夜間微博活躍度低）。37.說明三維CityGML與BIMIFC在幾何、語義、拓?fù)鋵用娴牟町?，并給出互操作技術(shù)路線。答案要點(diǎn)：幾何：CityGML支持多細(xì)節(jié)層次（LOD04）表面模型；IFC以邊界表示（Brep）+構(gòu)造實(shí)體幾何（CSG）為主，細(xì)節(jié)更高。語義：CityGML按城市對象（建筑、道路、植被）分類；IFC按建筑構(gòu)件（墻、梁、板）細(xì)分，屬性粒度更細(xì)。拓?fù)洌篊ityGML支持共享邊界與拓?fù)錃?；IFC支持構(gòu)件連接、端口與空間containment?；ゲ僮髀肪€：1）采用IFC4GeoBMF中間模式，將IFC構(gòu)件映射至CityGMLLOD3；2）使用FME或BIMserverNG插件，提取外殼幾何并聚合語義；3）通過JSONLD實(shí)現(xiàn)屬性對齊，保留IFCGUID與CityGMLgml:id雙向鏈接；4）在Cesium平臺以3DTiles集成，支持查詢高亮屬性回掛。38.闡述基于深度學(xué)習(xí)的InSAR大梯度形變信號修復(fù)方法，并給出損失函數(shù)設(shè)計。答案要點(diǎn)：問題：大梯度形變導(dǎo)致相位跳變，傳統(tǒng)Goldstein濾波失效。方法：1）構(gòu)建仿真庫：使用Okada模型生成不同滑動角、深度的地震形變場，疊加大氣湍流與噪聲；2）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：采用UNet++，編碼器引入空洞卷積擴(kuò)大感受野，解碼器嵌入注意力門控抑制背景；3）輸入輸出：輸入纏繞相位+相干性+高程；輸出解纏相位；4）損失函數(shù)：L=λ1·L1(?pred??true)+λ2·GradientLoss(??)+λ3·FocalLoss(掩膜相干<0.3區(qū)域)，其中GradientLoss采用Sobel算子，懲罰邊緣模糊；FocalLoss解決樣本不平衡。實(shí)驗(yàn)：2021年瑪多Mw7.4地震，修復(fù)后RMSE從2.1cm降至0.6cm，保持?jǐn)鄬佣缸?。六、綜合應(yīng)用題（共26分）39.某市計劃建設(shè)“數(shù)字孿生流域”，需整合500km2多源數(shù)據(jù)，包括：0.2m無人機(jī)航測影像（202503）1mLiDAR點(diǎn)云（密度8pts/m2）30mSRTMDEM（2000）2mSentinel2時序（20202025）水文站日流量（19602025）市政管網(wǎng)BIM（IFC4）任務(wù)：（1）設(shè)計一套時空基準(zhǔn)與數(shù)據(jù)模型，確保所有數(shù)據(jù)在同一框架下動態(tài)更新；（8分）（2）提出一種基于AI的洪水模擬耦合方案，實(shí)現(xiàn)1h滾動預(yù)報；（10分）（3）給出數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)路線，滿足國密二級要求。（8分）答案與解析：（1）時空基準(zhǔn)與模型a）基準(zhǔn)：平面采用CGCS2000/3°帶高斯投影，高程采用1985國家高程基準(zhǔn)；時間采用UTC+8，統(tǒng)一Unix時間戳。b）數(shù)據(jù)模型：影像：采用COG（CloudOptimizedGeoTIFF）+STAC元數(shù)據(jù)，時間粒度T+1d；LiDAR：存儲為EntwineEPT，八叉樹索引，附加分類（地面、建筑、植被、管線）；DEM：構(gòu)建多層金字塔，與LiDARDTM融合，使用Barnes插值消除30mSRTMbias；時序Sentinel2：以Zarr存儲在對象存儲，維度為（time=1826,band=13,y,x），使用Kerchunk實(shí)現(xiàn)虛擬聚合；水文站：采用TimescaleDB擴(kuò)展PostgreSQL，主鍵（station_id,time），建立BRIN索引；BIM：通過IfcOpenShell轉(zhuǎn)CityGMLLOD3，保留管網(wǎng)直徑、材質(zhì)，空間索引3DRtree。c）動態(tài)更新：利用Kaf