2025年地理信息系統(tǒng)與應(yīng)用技術(shù)考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分。每題只有一個(gè)正確答案，錯(cuò)選、多選均不得分）1.在WebGIS中，為提高矢量切片在高清屏上的顯示清晰度，最常采用的像素比（devicePixelRatio）策略是A.固定1倍切片，前端強(qiáng)制縮放B.服務(wù)端預(yù)生成2倍切片，前端按需調(diào)用C.前端實(shí)時(shí)生成3倍切片，服務(wù)端不干預(yù)D.統(tǒng)一使用柵格瓦片，忽略像素比差異答案：B解析：高清屏普遍具有2倍及以上像素密度，預(yù)生成2倍矢量切片可在保持輕量的同時(shí)避免模糊，兼顧性能與清晰度。2.利用Sentinel2影像進(jìn)行10m分辨率水稻識(shí)別時(shí)，對(duì)云量最敏感的是哪一波段組合A.B2/B3/B4真彩色B.B8A/B11/B12短波紅外C.B5/B6/B7紅邊D.B1沿海氣溶膠答案：A解析：真彩色合成完全依賴可見(jiàn)光波段，云在可見(jiàn)光區(qū)反射率極高，導(dǎo)致影像幾乎被云覆蓋時(shí)真彩色最先失效；紅邊與短波紅外對(duì)薄云有一定穿透力。3.在PostGIS中，執(zhí)行ST_Clip(rast,geom)后返回結(jié)果的空間參考與下列哪一項(xiàng)保持一致A.柵格原始SRIDB.幾何圖形SRIDC.函數(shù)調(diào)用時(shí)臨時(shí)指定的SRIDD.數(shù)據(jù)庫(kù)默認(rèn)SRID答案：A解析：ST_Clip僅對(duì)柵格進(jìn)行幾何裁剪，不改變柵格本身的空間參考，故結(jié)果仍繼承原柵格SRID。4.某市利用出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)估算路段平均速度，最需優(yōu)先過(guò)濾的異常點(diǎn)是A.速度為0且持續(xù)5分鐘以上的記錄B.速度>120km/h且位于城市快速路的記錄C.瞬時(shí)速度<5km/h但位于擁堵路段的記錄D.方向角變化>90°且速度>80km/h的記錄答案：D解析：方向角突變伴隨高速表明GPS漂移或跳點(diǎn)，會(huì)顯著拉低或抬高路段均值，必須優(yōu)先剔除；長(zhǎng)時(shí)間靜止可能是真實(shí)等紅燈。5.在GeoServer中部署PostGIS大型矢量表（>5000萬(wàn)條）并啟用WFS2.0服務(wù)，為提高首次渲染效率，應(yīng)優(yōu)先配置A.關(guān)閉“邊框緩存”B.啟用“簡(jiǎn)化幾何”與“空間索引”C.將表遷移至GeoPackageD.關(guān)閉GZIP壓縮答案：B解析：空間索引可快速過(guò)濾可視窗口內(nèi)要素，簡(jiǎn)化幾何減少傳輸量，兩者直接提升首次渲染速度；關(guān)閉緩存與壓縮反而降低效率。6.下列關(guān)于GeoParquet格式的描述，錯(cuò)誤的是A.采用Parquet列式存儲(chǔ)，支持幾何字段B.原生支持WKB編碼的幾何體C.依賴HDFS，無(wú)法單機(jī)讀寫(xiě)D.兼容GDAL/OGR3.5+答案：C解析：GeoParquet基于Parquet，完全可在本地文件系統(tǒng)讀寫(xiě)，與HDFS無(wú)強(qiáng)制耦合。7.在三維GIS中，3DTiles的“refine:REPLACE”表示A.子節(jié)點(diǎn)精細(xì)模型替換父節(jié)點(diǎn)粗糙模型B.子節(jié)點(diǎn)與父節(jié)點(diǎn)同時(shí)渲染C.父節(jié)點(diǎn)繼續(xù)存在，子節(jié)點(diǎn)疊加D.僅加載子節(jié)點(diǎn)紋理答案：A解析：REPLACE策略在LOD切換時(shí)卸載父節(jié)點(diǎn)，減少顯存占用，與ADD策略相對(duì)。8.利用無(wú)人機(jī)多光譜影像反演葉綠素a濃度，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ妥钜蕾嚨闹脖恢笖?shù)是A.NDVIB.GNDVIC.MCARID.EVI答案：C解析：MCARI（ModifiedChlorophyllAbsorptionRatioIndex）對(duì)葉綠素a敏感，可減少葉面積和非光合作用背景影響。9.在QGIS中，將多個(gè)矢量圖層合并為單一GeoPackage并保留原圖層名稱，應(yīng)使用A.矢量合并（Merge）B.包處理（PackageLayers）C.地理處理工具箱“連接”D.數(shù)據(jù)庫(kù)管理器SQL答案：B解析：包處理可將多圖層一次性寫(xiě)入GeoPackage并自動(dòng)記錄原名稱，避免手動(dòng)合并導(dǎo)致屬性丟失。10.在ArcGISPro中，對(duì)柵格進(jìn)行“構(gòu)建金字塔”時(shí)，選擇“雙線性重采樣”會(huì)導(dǎo)致A.金字塔層級(jí)邊緣出現(xiàn)明顯鋸齒B.高程數(shù)據(jù)出現(xiàn)階梯狀偽影C.分類柵格值被平滑D.文件體積增大30%以上答案：C解析：雙線性為連續(xù)重采樣，會(huì)使離散分類值產(chǎn)生過(guò)渡像元，導(dǎo)致類別邊緣模糊，故分類柵格應(yīng)使用“最鄰近”。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分。每題至少有兩個(gè)正確答案，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）11.下列哪些技術(shù)組合可實(shí)現(xiàn)瀏覽器端實(shí)時(shí)熱力圖（百萬(wàn)級(jí)點(diǎn)）A.MapboxGLJS+超級(jí)集群（Supercluster）B.Deck.gl+GPU聚合（GPUGridLayer）C.OpenLayers+Canvas2D實(shí)時(shí)重繪D.Cesium+3DTiles點(diǎn)云答案：A、B解析：超級(jí)集群與GPU聚合均利用瓦片或GPU并行，百萬(wàn)點(diǎn)實(shí)時(shí)渲染；Canvas2D受限于單線程，Cesium點(diǎn)云側(cè)重三維表達(dá)，非熱力圖。12.關(guān)于空間數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)（Partitioning）帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，正確的有A.加速空間窗口查詢B.降低索引深度C.減少表鎖競(jìng)爭(zhēng)D.自動(dòng)壓縮歷史分區(qū)答案：A、C、D解析：分區(qū)裁剪可跳過(guò)無(wú)關(guān)分區(qū)，提升查詢；歷史分區(qū)可單獨(dú)壓縮；分區(qū)鎖粒度更細(xì)。索引深度由B樹(shù)高度決定，與分區(qū)無(wú)直接關(guān)系。13.在深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割中，提高遙感影像建筑物提取邊緣精度的策略包括A.使用Dice+Boundary聯(lián)合損失B.引入邊界增強(qiáng)數(shù)據(jù)擴(kuò)增（EdgeMixUp）C.后處理采用形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算D.采用更大卷積核（7×7→13×13）答案：A、B解析：聯(lián)合損失與邊界擴(kuò)增直接優(yōu)化邊緣；大卷積核增加參數(shù)冗余，開(kāi)運(yùn)算會(huì)削角，反而降低邊緣精度。14.下列哪些開(kāi)源庫(kù)支持直接讀取COG（CloudOptimizedGeoTIFF）并執(zhí)行范圍裁剪A.rasterioB.GDALC.georasterlayerforleafletD.PDAL答案：A、B、C解析：PDAL專注點(diǎn)云，不支持柵格COG；其余三者均內(nèi)置HTTPRange請(qǐng)求，支持按需裁剪。15.在移動(dòng)GIS數(shù)據(jù)采集APP中，為減少城市峽谷環(huán)境GPS漂移，可啟用的技術(shù)有A.RTK差分B.慣性導(dǎo)航（IMU）融合C.視覺(jué)慣性里程計(jì)（VIO）D.增大采樣間隔至30s答案：A、B、C解析：RTK、IMU、VIO均提供額外約束；增大間隔只會(huì)降低軌跡密度，無(wú)法抑制漂移。三、填空題（每空2分，共20分）16.在WGS84橢球下，若某點(diǎn)大地高h(yuǎn)=100m，大地水準(zhǔn)面差距N=?30m，則該點(diǎn)正常高H=________m。答案：130解析：H=h?N=100?(?30)=130。17.在PostGIS中，計(jì)算多邊形geom面積的函數(shù)是________，單位與SRID單位一致。答案：ST_Area(geom)18.3DTiles的瓦片集入口文件擴(kuò)展名為_(kāi)_______。答案：tileset.json19.在GDAL命令行中，將柵格投影轉(zhuǎn)換為WebMercator（EPSG:3857）并生成COG，需添加的創(chuàng)建選項(xiàng)是________。答案：coTILED=YEScoCOMPRESS=LZWcoBLOCKSIZE=51220.在QGIS表達(dá)式中，獲取要素幾何外接圓半徑的函數(shù)為_(kāi)_______。答案：bounds_radius($geometry)21.在Pythongeopandas中，讀取GeoPackage圖層“roads”的語(yǔ)句為gpd.read_file(“data.gpkg”,layer=________)。答案：'roads'22.在Mapbox樣式規(guī)范中，控制道路標(biāo)簽隨地圖旋轉(zhuǎn)而旋轉(zhuǎn)的屬性是________。答案：textrotationalignment23.在激光雷達(dá)點(diǎn)云分類標(biāo)準(zhǔn)ASPRS中，類別值“6”代表________。答案：建筑物24.在遙感影像監(jiān)督分類中，若訓(xùn)練樣本的JeffriesMatusita距離大于________，則認(rèn)為兩類可分離性良好。答案：1.925.在Cesium中，設(shè)置地形提供者Url的類是________。答案：CesiumTerrainProvider四、判斷題（每題1分，共10分。正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）26.在GeoJSON中，F(xiàn)eatureCollection的“features”鍵值可以是任意JSON對(duì)象。答案：×解析：必須為Feature對(duì)象數(shù)組，否則違反規(guī)范。27.使用ST_MakeValid后，多邊形節(jié)點(diǎn)順序可能被逆轉(zhuǎn)，但面積符號(hào)不變。答案：√解析：PostGIS保持面積符號(hào)，僅修復(fù)自交，節(jié)點(diǎn)順序可能變化。28.在ArcGISPro中，地理處理工具“柵格轉(zhuǎn)面”默認(rèn)將忽略像元值為NoData的區(qū)域。答案：√29.在OpenLayers中，EPSG:4326的瓦片原點(diǎn)默認(rèn)在左下角。答案：×解析：OGCTMS規(guī)范原點(diǎn)為左下，但OpenLayers默認(rèn)WebMercator原點(diǎn)在左上。30.在GDAL中，概覽金字塔（overview）只能使用最鄰近重采樣。答案：×解析：支持多種重采樣方法，如平均、高斯、雙線性。31.在PostGIS中，ST_Intersects返回true的兩個(gè)幾何體，其ST_Touches也一定返回true。答案：×解析：相交包括重疊、包含等多種情況，只有邊界接觸才為touches。32.在QGIS中，虛擬圖層（VirtualLayer）支持使用SQLite語(yǔ)法進(jìn)行空間查詢。答案：√33.在3DTiles中，b3dm格式內(nèi)嵌的glTF必須為2.0版本。答案：×解析：支持1.0與2.0，但官方推薦2.0。34.在深度學(xué)習(xí)中，IoU指標(biāo)越高，模型漏檢率一定越低。答案：×解析：IoU高僅表示重疊度高，若正樣本極少，漏檢率仍可高。35.在WMTS中，TileMatrixSet必須包含<WellKnownScaleSet>元素。答案：×解析：為可選元素，非強(qiáng)制。五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）36.簡(jiǎn)述利用多源數(shù)據(jù)（遙感、POI、OSM）進(jìn)行城市功能區(qū)自動(dòng)識(shí)別的技術(shù)流程，并說(shuō)明各數(shù)據(jù)源作用。答案與解析：1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：獲取Sentinel210m多光譜影像、POI（餐飲、住宅、商業(yè)等）、OSM道路與建筑輪廓。2）特征提?。篴.遙感：計(jì)算NDVI、NDBI、NDWI、紋理（GLCM）及夜間燈光指數(shù)，表征植被、建筑密度、水體、經(jīng)濟(jì)活力。b.POI：核密度估計(jì)生成各類設(shè)施密度圖，反映人類活動(dòng)強(qiáng)度與類型。c.OSM：道路密度、建筑容積率、路網(wǎng)介數(shù)中心性，表征可達(dá)性與形態(tài)。3）樣本構(gòu)建：結(jié)合高分辨率影像與規(guī)劃圖，人工勾繪功能區(qū)樣本（居住、工業(yè)、商業(yè)、綠地、交通）。4）模型訓(xùn)練：采用隨機(jī)森林/輕量級(jí)CNN，輸入多源堆疊特征，輸出類別概率。5）后處理：馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)平滑，消除“椒鹽”噪聲；利用建筑輪廓進(jìn)行對(duì)象級(jí)投票，提升邊緣一致性。6）精度評(píng)價(jià)：采用分層隨機(jī)抽樣，計(jì)算混淆矩陣與F1score，商業(yè)區(qū)因POI權(quán)重高通常精度最高，工業(yè)區(qū)因光譜混淆易錯(cuò)分。各數(shù)據(jù)源作用：遙感提供自然與建成環(huán)境特征；POI提供社會(huì)經(jīng)濟(jì)功能標(biāo)簽；OSM提供形態(tài)與結(jié)構(gòu)約束，三者互補(bǔ)可顯著提升識(shí)別精度。37.說(shuō)明基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）進(jìn)行道路網(wǎng)交通擁堵預(yù)測(cè)的關(guān)鍵步驟，并指出與傳統(tǒng)STConvNet相比的優(yōu)勢(shì)。答案與解析：1）構(gòu)建圖：節(jié)點(diǎn)為路段，邊為拓?fù)溥B接或距離閾值，權(quán)重可融合道路等級(jí)、方向。2）節(jié)點(diǎn)特征：歷史速度序列、路段長(zhǎng)度、車道數(shù)、POI密度、天氣、事件文本嵌入。3）時(shí)空建模：a.空間：多層GCN聚合鄰居信息，采用ChebNet或GraphSAGE，捕獲非歐氏相關(guān)性。b.時(shí)間：節(jié)點(diǎn)級(jí)GRU/Transformer，捕捉長(zhǎng)時(shí)依賴。4）損失函數(shù)：maskedMAE+圖拉普拉斯正則，保證平滑性。5）動(dòng)態(tài)圖：每15min根據(jù)實(shí)時(shí)速度更新邊權(quán)，反映動(dòng)態(tài)連通性。優(yōu)勢(shì)：?非網(wǎng)格化：無(wú)需將道路網(wǎng)柵格化，避免“同一網(wǎng)格多路段”信息損失。?拓?fù)滹@式：GCN直接利用連接性，STConvNet需靠卷積堆疊間接學(xué)習(xí)，收斂慢。?樣本效率：圖結(jié)構(gòu)共享參數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求降低20%–30%。?可解釋性：注意力權(quán)重可可視化，定位關(guān)鍵傳播路徑，優(yōu)于黑箱3D卷積。38.闡述利用激光雷達(dá)點(diǎn)云與傾斜攝影生成LOD2城市模型的完整技術(shù)鏈，并給出質(zhì)量檢查指標(biāo)。答案與解析：1）點(diǎn)云預(yù)處理：a.軌跡解算：POSPacRTK/PPK融合IMU與GNSS，精度平面2cm、高程3cm。b.去噪：統(tǒng)計(jì)離群點(diǎn)濾波（SOR）+漸進(jìn)三角網(wǎng)加密（PTD）去除低點(diǎn)。2）點(diǎn)云分類：采用隨機(jī)森林或PointNet++，特征包括回波數(shù)、高程差、法向量、強(qiáng)度，輸出建筑、地面、植被、桿狀物。3）建筑屋頂分割：RANSAC提取平面，區(qū)域增長(zhǎng)合并，得到單體建筑點(diǎn)集。4）傾斜攝影空三：ContextCapture聯(lián)合激光點(diǎn)云作為控制，提升弱紋理區(qū)域匹配，空三報(bào)告重投影誤差<0.3pix。5）Mesh生成：Poisson或Delaunay三角化，紋理映射采用傾斜影像，生成OBJ/GLTF。6）語(yǔ)義建模：CityGMLLOD2，屋頂、墻體、地面分別賦語(yǔ)義ID，采用FME寫(xiě)入。7）質(zhì)量檢查：a.幾何精度：檢查點(diǎn)與RTK檢核點(diǎn)對(duì)比，平面RMSE≤5cm，高程RMSE≤8cm。b.完整率：建筑漏檢率≤2%，采用人工抽查100棟。c.拓?fù)洌何蓓斆骈]合、無(wú)重復(fù)面，采用SolibriModelChecker驗(yàn)證。d.紋理：無(wú)拉伸、色差，PSNR≥30dB。e.文件規(guī)范：CityGML通過(guò)citygml4j驗(yàn)證，無(wú)schema錯(cuò)誤。六、綜合應(yīng)用題（共31分）39.某市計(jì)劃新建一條輕軌線路，需進(jìn)行多準(zhǔn)則選址分析。給定數(shù)據(jù)：?DEM30m?土地利用（耕地、林地、建成區(qū)、水體）?人口密度柵格100m?現(xiàn)有道路、河流矢量?環(huán)保敏感區(qū)（濕地、鳥(niǎo)類棲息地）矢量?文化遺產(chǎn)點(diǎn)500m緩沖區(qū)（1）列出選址目標(biāo)與約束條件（6分）（2）設(shè)計(jì)空間分析模型，包括指標(biāo)量化、權(quán)重獲取、疊加方法（10分）（3）給出基于Python+GeoPandas+Rasterio的實(shí)現(xiàn)偽代碼，要求含并行加速（8分）（4）說(shuō)明如何采用敏感性分析驗(yàn)證權(quán)重魯棒性（7分）答案與解析：（1）目標(biāo)與約束目標(biāo)：最小化建設(shè)成本、最大化人口服務(wù)率、最小化生態(tài)破壞。硬約束：禁止穿越水體、濕地、遺產(chǎn)緩沖區(qū)；坡度>15%需隧道，成本翻倍；基本農(nóng)田不可侵占。軟約束：靠近建成區(qū)降低拆遷成本；遠(yuǎn)離噪聲敏感點(diǎn)（學(xué)校、醫(yī)院）；與公交換乘距離<500m。（2）模型設(shè)計(jì)指標(biāo)：a.建設(shè)成本C：坡度>15%賦3，8–15%賦2，<8%賦1；耕地賦2，林地1，建成區(qū)3，水體+999（禁止）。b.服務(wù)人口P：人口密度歸一化0–1，越高越好。c.生態(tài)敏感性E：濕地/鳥(niǎo)類棲息地賦5，林地2，耕地1，建成區(qū)0。權(quán)重：采用AHP，專家打分構(gòu)建判斷矩陣，一致性比率CR<0.1，得Wc=0.6，Wp=0.25，We=0.15。疊加：加權(quán)線性組合WLC=Wc·C_norm+Wp·(1?P)+We·E，值越低越優(yōu)?？臻g分辨率統(tǒng)一至30m，采用移動(dòng)窗口（3×3）平滑噪聲。（3）偽代碼```pythonimportrasterio,numpyasnp,geopandasasgpdfromrasterio.featuresimportgeometry_maskfromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutordefcost_slope(dem_arr):slope=np.gradient(dem_arr)returnnp.where(slope>15,3,np.where(slope>8,2,1))defpop_score(pop_arr):return(pop_arrpop_arr.min())/(pop_arr.max()pop_arr.min())defeco_score(lu_arr):lut={1:0,2:2,3:5,4:999