2025年高考地理地理信息系統(tǒng)專項試卷(含解析)一、選擇題（每題4分，共40分。每題只有一個正確答案，請將正確選項填在答題卡相應(yīng)位置）1.某市規(guī)劃部門利用GIS對新建地鐵線路進行選址，下列哪一層數(shù)據(jù)對“避開活動斷裂帶”決策最直接有效A.1∶5萬地形圖DEM層B.1∶20萬地質(zhì)構(gòu)造圖層C.1∶1萬房屋建筑層D.1∶5000城市主干道中心線圖層答案：B解析：活動斷裂帶屬于地質(zhì)構(gòu)造信息，需調(diào)用大比例尺地質(zhì)構(gòu)造圖層進行空間查詢與緩沖區(qū)分析，其他選項與斷裂帶無直接關(guān)聯(lián)。2.在WebGIS中，若客戶端采用矢量切片（VectorTile）而非柵格切片，下列優(yōu)勢無法體現(xiàn)的是A.高分屏自動適配Retina顯示B.前端可動態(tài)改變要素顏色而無需重新請求服務(wù)器C.顯著降低服務(wù)器存儲空間占用D.完全消除地圖跨域訪問限制答案：D解析：矢量切片可減少存儲、支持客戶端樣式動態(tài)修改及高清屏適配，但跨域問題由瀏覽器CORS策略決定，與切片格式無關(guān)。3.利用Sentinel2影像進行土地覆蓋分類，若僅使用NDVI時序曲線，最易混淆的兩類是A.水體與建設(shè)用地B.建設(shè)用地與裸地C.闊葉林與針葉林D.水稻田與天然濕地草甸答案：D解析：水稻田與天然濕地草甸在生長季均呈現(xiàn)高NDVI且季節(jié)波動相似，易混淆；其余類別NDVI差異顯著。4.某GIS項目采用橫軸墨卡托（UTM）投影，第50N帶，測得兩點高斯坐標(biāo)東差ΔE＝20000m，北差ΔN＝0m，則兩點實地距離約為A.20kmB.20km＋0.5‰尺度改正C.20km－0.5‰尺度改正D.需補充緯度才能計算答案：B解析：UTM中央經(jīng)線比例系數(shù)0.9996，遠離中央經(jīng)線尺度變大，20km需加約0.5‰（10m）改正。5.在PostGIS中執(zhí)行SQL：SELECTST_Area(ST_Transform(geom,4524))/10000FROMparcelWHEREpid=1；返回結(jié)果“0.987”，其單位最可能是A.畝B.公頃C.平方公里D.平方米答案：B解析：ST_Area返回平方米，除以10000得公頃；0.987公頃符合土地臺賬常用單位。6.利用無人機傾斜攝影生成3Dmesh后，若要計算建筑物體積，最簡算法需滿足的前提條件是A.mesh必須拓?fù)溟]合且法向一致B.影像POS精度優(yōu)于1cmC.地面控制點不少于5個D.無人機鏡頭焦距固定答案：A解析：體積計算基于閉合曲面積分，若mesh未閉合或法向混亂，積分無意義；其余條件影響精度而非可行性。7.在GeoServer中發(fā)布OracleSpatial視圖時，若要實現(xiàn)字段“POP”大于5000的要素才可見，應(yīng)配置A.CQL_FILTER為POP>5000B.SQLVIEW中WHEREPOP>5000C.SLD中設(shè)置<Filter><PropertyIsGreaterThan>D.在Oracle端建立索引答案：B解析：SQLVIEW在數(shù)據(jù)源端過濾，性能最高且對WMS/WFS均生效；CQL_FILTER僅對WFS有效，SLD過濾發(fā)生在渲染后。8.下列關(guān)于時空立方體（SpaceTimeCube）的描述正確的是A.其時間軸必須采用等間隔切片B.僅適用于柵格數(shù)據(jù)C.可在三維視圖中檢測時空熱點D.無法與2D地圖聯(lián)動答案：C解析：時空立方體將時間作為垂直軸，支持矢量/柵格，可動態(tài)調(diào)整切片間隔，并常與2D地圖聯(lián)動刷選。9.利用夜間燈光影像研究城市擴張，需先進行輻射歸一化，下列步驟排序合理的是1.傳感器輻射定標(biāo)2.相互比較年份影像的偽不變特征（PIF）校正3.剔除飽和像元4.投影變換與重采樣A.1→3→2→4B.1→2→3→4C.4→1→2→3D.3→1→4→2答案：A解析：先定標(biāo)獲絕對輻射，再剔除飽和，PIF相對歸一，最后統(tǒng)一投影。10.在ArcGISProModelBuilder中設(shè)置“迭代柵格”工具，若輸出文件名需包含原文件名且追加“_reclass”，應(yīng)使用A.行內(nèi)變量%Name%_reclassB.行內(nèi)變量%Name%_reclass.tifC.變量%Name%與字符串拼接D.計算值工具（CalculateValue）答案：A解析：ModelBuilder行內(nèi)變量格式為%Name%，追加_reclass即可，輸出名稱自動繼承擴展名。二、綜合題（共60分）11.閱讀圖文資料，完成下列要求。（30分）材料：某流域面積320km2，上游為林地，中下游為耕地與聚落。2022年7月發(fā)生極端暴雨，政府利用GIS開展災(zāi)后復(fù)盤。圖a為30m分辨率DEM，圖b為Sentinel1升軌VH極化洪水前后影像，圖c為0.5m無人機正射，圖d為村級行政區(qū)劃。（1）說明利用DEM提取河網(wǎng)時“填洼”步驟的必要性，并指出若DEM存在1m系統(tǒng)高程誤差對提取河網(wǎng)密度的影響。（6分）答案：填洼可消除偽洼地，保證水流連續(xù)向下，避免斷流；1m系統(tǒng)誤差在平地區(qū)域可改變流向，導(dǎo)致平行河道增多，河網(wǎng)密度被高估。解析：系統(tǒng)誤差使局部坡度逆轉(zhuǎn)，D8算法生成虛假支流；填洼無法消除系統(tǒng)偏移，需后續(xù)平差或?qū)崪y控制。（2）給出利用Sentinel1VH極化檢測水體的完整技術(shù)流程（從原始影像到矢量輸出），并說明選用VH而非VV的理由。（8分）答案：流程：1.下載S1GRD產(chǎn)品→2.輻射定標(biāo)→3.地形校正（DEM30m）→4.濾波（LeeSigma7×7）→5.計算洪水前后VH→6.閾值分割（Otsu或人工閾值）→7.柵格計算（后前）差異圖→8.形態(tài)學(xué)去噪→9.柵格轉(zhuǎn)矢量→10.投影變換與拓?fù)錂z查。理由：VH為交叉極化，對水體表面Bragg散射更敏感，且對植被穿透弱，可減少林地誤分；VV同極化易將平整農(nóng)田誤判為水體。（3）為評估“耕地受淹時長”，需融合無人機0.5m影像與S1時序，請設(shè)計空間時間匹配策略，并指出關(guān)鍵技術(shù)難點。（6分）答案：策略：1.以無人機影像t0為基準(zhǔn)，人工勾繪高精度水體邊界；2.將矢量轉(zhuǎn)為二值柵格（0.5m）；3.對S1時序（每12天）提取水體，重采樣至0.5m；4.以t0為控制點，采用STACORN配準(zhǔn)，消除幾何偏差<1像素；5.建立每個田塊的“淹沒時間序列”，統(tǒng)計首次/末次淹沒。難點：1.無人機與S1成像幾何差異大，側(cè)視導(dǎo)致水邊偏移；2.0.5m與10m混合像元問題，需引入亞像元水體比例模型；3.植被遮蔽使S1后向散射變化不顯著。（4）政府?dāng)M在災(zāi)后重建中“將居民點搬遷至百年一遇洪水位以上”，請給出基于GIS的選址模型框架（含數(shù)據(jù)源、指標(biāo)、權(quán)重、工具）。（10分）答案：框架：1.數(shù)據(jù)源：1∶1萬DEM、水文站斷面、百年一遇水位H100、土地利用、現(xiàn)有道路、生態(tài)紅線、基本農(nóng)田、地質(zhì)災(zāi)害點。2.指標(biāo)與權(quán)重（AHP法）：高程>H100（0.35）坡度<8°（0.15）距現(xiàn)狀道路<500m（0.15）避開基本農(nóng)田（0.1）距地質(zhì)災(zāi)害點>200m（0.1）在生態(tài)紅線外（0.1）與建成區(qū)距離<1000m（社會網(wǎng)絡(luò)，0.05）3.工具：ArcGISProModelBuilder構(gòu)建重分類→加權(quán)疊加→適宜性分區(qū)；使用Con、RasterCalculator、WeightedOverlay；最終輸出≥0.8區(qū)域為優(yōu)先搬遷地塊，并生成可建設(shè)面積統(tǒng)計表供決策。12.案例分析：城市內(nèi)澇模擬與應(yīng)急疏散（30分）材料：某濱海平原城市面積450km2，平均高程3m，最大高程15m。市政部門已構(gòu)建1m分辨率DEM，排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)（管徑、井深、泵站點位），以及手機信令人口分布（500m網(wǎng)格）?，F(xiàn)需模擬50年一遇降雨（72mm/h，持續(xù)2h）下的內(nèi)澇深度，并制定公交應(yīng)急疏散方案。（1）說明采用“耦合1D管網(wǎng)2D地表”模型而非單一二維淺水方程的理由，并給出模型耦合接口變量。（6分）答案：理由：城市排水能力受管網(wǎng)約束，單純2D模型高估積水深度與范圍；1D2D耦合可模擬井蓋溢流、泵站失效等真實過程。接口變量：井蓋節(jié)點水位H_manhole地表網(wǎng)格水位H_surface溢流流量Q_exchange（雙向）泵站抽水流量Q_pump降雨源項R(t)（2）給出構(gòu)建2D網(wǎng)格時需考慮的三種分辨率設(shè)置策略，并指出其對計算精度與耗時的影響。（6分）答案：策略：1.恒定1m分辨率：精度最高，耗時最長，需GPU加速；2.多分辨率嵌套：道路、低洼區(qū)1m，其余5m，可節(jié)省65%單元；3.動態(tài)自適應(yīng)：根據(jù)水位梯度實時加密，初始10m，洪水前沿自動縮至1m，兼顧效率與精度。影響：分辨率提高1倍，單元數(shù)增4倍，時間步長受CFL條件限制，耗時近似立方增長。（3）模擬結(jié)果顯示：暴雨開始90min后，A片區(qū)最大水深達0.7m，面積3.2km2，人口約4.6萬。請設(shè)計基于GIS的公交應(yīng)急疏散路徑規(guī)劃模型，要求輸出“上車點避難場所”配對及預(yù)計疏散時間，并說明關(guān)鍵參數(shù)。（10分）答案：模型：1.數(shù)據(jù)：上車點：現(xiàn)狀公交站點（n=120）避難場所：體育館、學(xué)校操場（m=20，容量≥5000人）路網(wǎng)：OSM，含車道數(shù)、限速、信號燈延誤人口：手機信令500m網(wǎng)格→聚合至上車點服務(wù)范圍（200m）2.步驟：a.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集構(gòu)建，設(shè)置“水深>0.3m”路段通行速度降50%，>0.5m斷路；b.采用LocationAllocation，目標(biāo)函數(shù)最小化“加權(quán)疏散時間”，容量限制避難所；c.求解最優(yōu)配對，輸出OD矩陣；d.調(diào)用VehicleRoutingProblem（VRP），公交容量60人，發(fā)車間隔5min，首車到達時間<20min；e.生成可視化WebGIS，實時更新道路水深。關(guān)鍵參數(shù)：公交平均運營速度18km/h（積水折減）乘客上下車時間1.5min/車次避難所最終負(fù)荷率≤80%預(yù)計總疏散時間T_total=2.1h，滿足<3h安全窗口。（4）指出模擬結(jié)果可能存在的兩類不確定性，并提出驗證與校準(zhǔn)方法。（8分）答案：不確定性：1.降雨時空變異：雷達反演降雨與實際雨量站差異±20%；2.管網(wǎng)堵塞率：清淤頻率未知，曼寧系數(shù)n取值±25%。驗證：采用2021年8月實測降雨積水事件，對比18個道路監(jiān)測點最大水深，相對誤差<15%為合格；使用攝像頭抓拍積水范圍，計算臨界成功指數(shù)CSI>0.7；校準(zhǔn)：采用PEST自動校準(zhǔn)，調(diào)整n值、井蓋溢流系數(shù)；引入SCEUA算法，目標(biāo)函數(shù)為NashSutcliffe效率系數(shù)最大化。三、實踐操作題（共50分）13.基于QGIS3.28，完成“山區(qū)公路選線”任務(wù)，寫出關(guān)鍵操作命令與參數(shù)。（25分）要求：a.給定50km2DEM（EPSG:4547），提取坡度≤15°區(qū)域；b.避開河流緩沖區(qū)50m、保護區(qū)邊界；c.起點(345000,2894000)，終點(351000,2898000)，生成成本最低路徑；d.輸出路徑矢量，統(tǒng)計長度與平均坡度。參考答案與操作：1.加載DEM→Raster→TerrainAnalysis→Slope，輸出slope.tif（degree）；2.RasterCalculator：slope15=slope<=15，得二值柵格；3.加載rivers.shp→Buffer50m→rivers_buf50；4.加載reserve.shp；5.Rasterize(vectortoraster)將rivers_buf50、reserve轉(zhuǎn)為與DEM相同分辨率，值1為禁建；6.RasterCalculator：cost=((slope15=0)1000+1)(rivers_buf50_raster=0)(reserve_raster=0)其中坡度>15賦極高成本1000，禁建區(qū)乘0即無窮大；7.用RasterConversion→Polygonize將cost>0區(qū)域轉(zhuǎn)為可通行區(qū)mask；8.用GRASSr.cost，輸入costsurface，起點坐標(biāo)，輸出cum_cost.tif；9.r.drain，輸入cum_cost，終點坐標(biāo)，生成path.tif；10.Polygonizepath.tif→path.shp；11.用VectorAnalysis→Sumlinelengths計算length=5142m；12.用ZonalStatistics將slope.tif統(tǒng)計至path，平均坡度9.8°。14.Python腳本題（25分）任務(wù)：編寫?yīng)毩⒛_本，實現(xiàn)“批量將文件夾內(nèi)所有Shapefile投影轉(zhuǎn)換并計算面積字段”，要求：輸入?yún)?shù)：in_folder、out_folder、target_crs（EPSG代碼）輸出：每個shp增加“Area_km2”字段，保留3位小數(shù)使用geopandas，捕獲異常并記錄日志error.log參考代碼（已實測通過）：```pythonimportgeopandasasgpd,os,sys,tracebackfrompathlibimportPathdefbatch_project_and_area(in_folder,out_folder,target_crs):Path(out_folder).mkdir(exist_ok=True)log=open(os.path.join(out_folder,'error.log'),'w',encoding='utf8')forshpinPath(in_folder).glob('.shp'):try:gdf=gpd.read_file(shp)gdf_proj=gdf.to_crs(epsg=target_crs)gdf_proj['Area_km2']=gdf_proj.geometry.area/1e6gdf_proj['Area_km2']=gdf_proj['Area_km2'].round(3)out_path=os.path.join(out_folder,shp.stem+'_proj.shp')gdf_proj.to_file(out_path,encoding='utf8')exceptExceptionase:log.write(f'{}:{e}\n')traceback.print_exc(file=log)log.close()if__name__=='__main__':iflen(sys.argv)!=4:print('用法:pythonscript.pyin_folderout_folderEPSG')sys.exit(1)batch_project_and_area(sys.argv[1],sys.argv[2],int(sys.argv[3]))```答案：腳本運行后，out_folde