2025年大学测绘工程（多源数据融合）试题及答案.doc

2025年大学测绘工程（多源数据融合）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
答题要求：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案填在题后的括号内。

1. 多源数据融合中，以下哪种数据类型不属于常见的数据源？（ ）
A. 光学遥感影像
B. 激光雷达数据
C. 社交媒体文本
D. 地理信息系统数据
2. 在融合光学遥感影像和激光雷达数据时，主要目的之一是（ ）。
A. 提高影像的分辨率
B. 获取更准确的地形信息
C. 增强影像的色彩对比度
D. 提取更多的地物纹理
3. 对于多源数据融合算法，以下说法正确的是（ ）。
A. 算法的复杂度越高越好
B. 只需要考虑一种数据源即可
C. 应根据不同数据源特点选择合适算法
D. 所有算法都适用于任意数据融合场景
4. 多源数据融合中，数据预处理的关键步骤不包括（ ）。
A. 数据配准
B. 数据加密
C. 噪声去除
D. 数据格式转换
5. 哪种融合层次能够最大程度地保留各数据源的特征信息？（ ）
A. 像素级融合
B. 特征级融合
C. 决策级融合
D. 都一样
6. 多源数据融合在智慧城市建设中的主要作用是（ ）。
A. 增加城市的美观度
B. 提高城市管理的效率和精度
C. 减少城市建设成本
D. 提升城市居民的文化素养

第II卷（非选择题 共70分）

（一）简答题（共20分）
答题要求：本大题共2题，请简要回答问题。每题10分。

1. 简述多源数据融合的主要流程。
2. 举例说明激光雷达数据在多源数据融合中的优势。

（二）论述题（共20分）
答题要求：本大题共1题，要求论述全面、条理清晰。20分。

论述多源数据融合在智能交通系统中的应用及面临的挑战。

（三）材料分析题（共15分）
答题要求：阅读以下材料，回答问题。15分。

材料：在某区域进行地形测绘时，采用了光学遥感影像获取了大面积的地物信息，同时利用激光雷达数据获取了高精度的地形高程数据。通过多源数据融合技术，将两者进行融合处理。

问题：分析光学遥感影像和激光雷达数据融合后，对该区域地形测绘精度提升的具体表现。

（四）案例分析题（共15分）
答题要求：阅读以下案例，回答问题。15分。

案例：某城市开展智能安防项目，运用了视频监控数据、地理信息数据以及传感器数据进行多源数据融合。视频监控数据用于实时监测人员和车辆活动，地理信息数据提供区域位置信息，传感器数据检测环境参数。

问题：请分析该案例中多源数据融合是如何提升城市安防能力的？

（五）方案设计题（共20分）
答题要求：本大题共1题，根据题目要求设计方案。20分。

为一个新开发的工业园区设计多源数据融合方案，包括所需数据源、融合方法及预期效果。

答案：
第I卷：1. C 2. B 3. C 4. B 5. A 6. B
第II卷：（一）1. 多源数据融合主要流程包括数据采集，获取不同类型数据源；数据预处理，进行配准、格式转换、噪声去除等；选择融合算法，如基于特征的融合算法或基于概率统计的算法等；进行融合处理；最后对融合结果进行评估与分析。2. 激光雷达数据在多源数据融合中的优势：能直接获取高精度的三维地形信息，可精确测量地物的高度、坡度等；数据精度高，为地形测绘提供准确基础；不受天气等因素影响，可补充光学遥感影像在特殊天气下数据的不足，提升整体地形测绘精度。（二）在智能交通系统中，多源数据融合可融合交通流量监测数据、车辆位置信息、路况信息等。通过融合能实现更精准的交通流量预测，优化信号灯控制，提高道路通行效率。面临的挑战有：数据来源复杂，格式不统一，融合难度大；不同数据源时间同步困难；数据安全与隐私保护问题，大量交通数据涉及个人隐私。（三）光学遥感影像和激光雷达数据融合后，能更准确地识别地形起伏，光学影像提供地物轮廓，激光雷达补充高程信息，使绘制的等高线更精确；对于地形变化区域能更清晰呈现，提升了地形测绘在复杂区域的精度；融合数据可减少单一数据源误差，整体提高地形测绘精度。（四）视频监控数据实时捕捉人员和车辆动态，地理信息数据明确位置，传感器数据监测环境异常。融合后能精准定位异常事件发生地点，快速分析事件关联，实现智能预警；可通过多源数据关联分析人员和车辆行为模式，提升安防监控的全面性和准确性，从而提升城市安防能力。（五）所需数据源：卫星遥感影像获取园区整体布局；无人机航测数据获取局部细节；地理信息系统数据提供园区地理坐标等基础信息。融合方法：采用特征级融合，提取各数据源特征进行融合。预期效果：实现园区地形地貌、建筑分布等信息的高精度呈现，为园区规划、管理提供准确数据支持，如辅助园区道路规划更合理等。