华北科技学院《定量遥感》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《定量遥感》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、卫星遥感平台的轨道类型对遥感观测有重要影响。以下关于卫星轨道的描述，哪一项是不正确的？（）A.太阳同步轨道可以保证卫星在相同的地方时经过同一地点，有利于对比不同时期的图像B.地球静止轨道卫星相对地球静止不动，能够持续对某一地区进行观测C.低轨卫星的轨道高度较低，观测分辨率高，但覆盖范围小，重访周期长D.卫星轨道的选择只取决于技术因素，与遥感应用的需求无关2、在遥感数据的获取中，以下关于无人机遥感的描述，哪一项是错误的？（）A.无人机遥感具有灵活、快速、成本低等优点B.可以获取高分辨率、高精度的遥感数据C.无人机遥感的续航时间和飞行高度有限D.无人机遥感不受天气和空域管制的影响，可以随时进行作业3、当利用遥感技术监测沙漠化进程时，以下哪种遥感指标能够反映沙丘的移动和土地沙漠化的程度？（）A.植被覆盖度的变化B.土壤质地的改变C.沙丘的形状和大小D.地表粗糙度的变化4、植被在遥感图像中具有特定的光谱特征。不同类型和生长状态的植被在不同波段的反射率存在差异。如果要区分阔叶林和针叶林，以下哪个波段的遥感数据最为有用？（）A.近红外波段，因为阔叶林和针叶林在该波段的反射率差异较大B.红光波段，反映植被的光合作用情况C.绿光波段，体现植被的叶绿素含量D.微波波段，穿透植被获取内部结构信息5、在利用遥感技术进行土壤侵蚀监测时，以下哪种遥感数据可以提供地表粗糙度和地形坡度等关键信息？（）A.地形测绘卫星数据B.资源三号卫星数据C.环境一号卫星数据D.高分二号卫星数据6、在遥感数据的融合中，要实现不同分辨率数据的优势互补。以下哪种融合策略可以突出高分辨率数据的细节信息，同时保留多光谱数据的光谱特征？（）A.基于特征的融合B.基于决策级的融合C.基于像素级的融合D.基于知识的融合7、在城市绿地的遥感评估中，绿地的分布和面积是重要的评估指标。假设要对一个城市的绿地状况进行全面评估，以下哪种遥感数据源和处理方法更能准确获取绿地的信息？（）A.高分辨率卫星影像，采用面向对象分类B.航空遥感影像，通过人工解译C.中分辨率卫星影像，运用监督分类D.无人机遥感影像，结合图像分割技术8、在遥感监测冰川变化时，需要考虑冰川的面积、厚度和运动速度等参数。假设对某冰川的遥感监测显示，其面积在不断缩小，前端位置后退。这可能是由于什么原因导致的？（）A.全球气温升高，冰川融化B.降水减少，冰川补给不足C.地壳运动，导致冰川位移D.人类活动破坏，如过度开采冰川资源9、遥感数据的辐射定标是数据预处理的重要环节。其目的是将遥感传感器获取的原始数字信号转换为具有实际物理意义的辐射亮度值。以下哪个因素对辐射定标的精度影响最大？（）A.传感器的性能和状态B.大气的散射和吸收C.太阳高度角和方位角D.地面目标的反射特性10、在遥感图像的信息提取中，面向对象的分类方法与传统基于像元的分类方法相比，有以下哪些优势？（）A.更好地利用地物的形状、纹理等特征B.计算效率更高，适合大数据量处理C.对噪声更不敏感，分类精度更稳定D.不需要进行图像预处理11、遥感数据融合可以综合不同遥感数据的优势，以下关于遥感数据融合方法的描述，哪一项不准确？（）A.像素级融合是在像元层面进行数据综合，能保留更多的细节信息B.特征级融合是先提取图像的特征，再进行融合，可减少数据量并提高效率C.决策级融合是基于分类或决策结果进行融合，适用于多源数据的综合判断D.遥感数据融合只能在同一种传感器获取的数据之间进行，不同传感器的数据无法融合12、在遥感图像分类中，不同的分类算法具有不同的特点和适用范围。假设要对一幅包含多种地物类型的遥感图像进行分类，且地物的光谱特征较为复杂。以下哪种分类算法可能效果较好？（）A.最大似然分类法B.决策树分类法C.支持向量机分类法D.人工神经网络分类法13、在遥感影像预处理中，以下哪个步骤对于去除噪声和增强图像对比度最为关键？（）A.图像平滑B.图像锐化C.直方图规定化D.中值滤波14、在农业干旱监测中，遥感技术可以反映土壤水分和作物缺水状况。当一个农业区遭遇持续干旱时，以下哪种遥感指数更能准确地评估干旱的程度？（）A.归一化植被指数（NDVI），反映植被生长状况B.温度植被干旱指数（TVDI），综合考虑温度和植被信息C.土壤湿度指数（SMI），直接反映土壤水分含量D.增强型植被指数（EVI），改进了对高生物量区域的监测15、在遥感图像的纹理分析中，以下哪种纹理特征对于区分不同类型的地物较为有效？（）A.灰度共生矩阵B.自相关函数C.傅里叶变换D.小波变换二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释什么是遥感图像的聚类分析，以及聚类分析在遥感数据处理中的应用。2、（本题5分）在遥感图像分类中，如何利用多源数据融合提高分类精度？请详细阐述多源数据融合的概念和类型，如光学与雷达数据融合、高光谱与多光谱数据融合等，分析多源数据融合在遥感图像分类中的优势和挑战，讨论如何进行有效的数据融合和特征提取，结合实际的遥感分类任务说明多源数据融合的应用效果和改进方向。3、（本题5分）详细介绍遥感图像的特征匹配方法，如基于灰度的特征匹配、基于特征描述子的特征匹配等，探讨如何提高特征匹配的精度和速度。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在农业非点源污染监测中，遥感技术能够提供宏观的监测信息。请详细论述遥感技术在农业非点源污染负荷估算、污染源头追溯、污染扩散监测等方面的应用，分析农业非点源污染遥感监测中的数据处理和模型选择方法，探讨如何结合地面监测数据提高农业非点源污染监测的精度和可靠性。2、（本题5分）激光雷达遥感技术在获取高精度地形和植被信息方面具有独特优势。论述激光雷达的工作原理、数据特点和处理方法，以及在地形测绘、森林结构参数测量和城市三维建模中的应用。分析激光雷达数据与其他遥感数据融合的方法和优势。3、（本题5分）详细阐述遥感技术在城市生态安全格局构建中的应用，包括生态源地识别、生态廊道规划、生态节点保护等，分析如何保障城市生态安全。4、（本题5分）在遥感应用中，如何选择合适的遥感平台和传感器以满足特定的研究需求是关键问题。论述不同遥感平台（卫星、飞机、无人机等）和传感器（光学、微波、高光谱等）的特点和适用范围，以及在实际应用中根据研究目标和条件进行选择的原则和方法。5、（本题5分）雷达遥感在不同领域发挥着重要作用。请深入探讨雷达遥感的工作原理、成像方式，以及在地形测绘、海洋监测、灾害评估等方面的应用实例，同时阐述雷达遥感数据解译的特点和难点。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某城市进行地下管网的规划和维护，尝试利用遥感技术辅助。但遥感技术在探测地下管网方面存在一定局限性。请分析可能的原因，并探讨如何结合其他探测手段，提高地下管网信息的获取精度。2、（本题10分）某湿地保护区的生态补水调度研究借助遥感