2025年大学智慧林业技术（遥感监测）技能测试题.doc

2025年大学智慧林业技术（遥感监测）技能测试题

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共40分）
答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共20题，每题2分，每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内)
w1. 以下哪种遥感影像分辨率最高，可以用于精确识别树木的种类？（ ）
A. 高光谱遥感影像
B. 多光谱遥感影像
C. 雷达遥感影像
D. 光学遥感影像
w2. 遥感监测中，能够穿透云雾获取地物信息的是（ ）
A. 可见光遥感
B. 红外遥感
C. 微波遥感
D. 紫外遥感
w3. 森林郁闭度的遥感监测主要利用的是（ ）
A. 地物的反射率
B. 地物的发射率
C. 地物的后向散射
D. 地物的热辐射
w4. 进行森林病虫害遥感监测时，最敏感的波段是（ ）
A. 绿光波段
B. 红光波段
C. 近红外波段
D. 热红外波段
w5. 以下哪种遥感平台适合大面积森林的长期监测？（ ）
A. 无人机
B. 卫星
C. 飞机
D. 气球
w6. 遥感影像的辐射分辨率是指（ ）
A. 区分两个相邻地物的能力
B. 影像中可分辨的最小细节
C. 探测传感器接收、量化辐射强度的能力
D. 影像的空间覆盖范围
w7. 利用遥感监测森林生物量，主要基于（ ）
A. 树木的高度
B. 树冠的面积
C. 地物的光谱特征与生物量的关系
D. 树干的直径
w8. 森林火灾发生时，遥感监测主要利用的是（ ）
A. 可见光和近红外波段
B. 热红外波段
C. 微波波段
D. 紫外波段
w9. 遥感影像的几何分辨率通常用（ ）来表示。
A. 像元大小
B. 波段数量
C. 辐射分辨率
D. 空间分辨率
w10. 以下哪种遥感技术可以获取森林的三维信息？（ ）
A. 激光雷达遥感
B. 被动微波遥感
C. 多光谱遥感
D. 高光谱遥感
w11. 进行森林资源动态监测时，需要分析不同时期的遥感影像，这主要利用了遥感的（ ）特点。
A. 大面积同步观测
B. 时效性
C. 数据的综合性和可比性
D. 经济性
w12. 遥感监测森林土壤湿度，主要依据土壤的（ ）特性。
A. 反射率
B. 发射率
C. 介电常数
D. 热容量
w13. 以下哪种卫星遥感数据具有较高的时间分辨率，适合监测森林的季节性变化？（ ）
A. Landsat系列
B. Sentinel系列
C. MODIS
D. 高分系列
w14. 在遥感影像处理中，用于去除噪声的方法是（ ）
A. 图像增强
B. 图像滤波
C. 图像分类
D. 图像配准
w15. 森林植被指数中，能较好反映植被生长状况的是（ ）
A. NDVI
B. EVI
C. SAVI
D. 以上都是
w16. 遥感监测森林生态系统服务功能，如碳储量监测，主要是通过（ ）实现的。
A. 直接测量
B. 基于模型的反演
C. 实地调查
D. 经验估算
w17. 以下哪种遥感数据处理软件常用于森林遥感监测？（ ）
A. ENVI
B. ArcGIS
C. ERDAS IMAGINE
D. 以上都是
w18. 进行森林边界的遥感提取时，主要利用的是（ ）
A. 不同地物的光谱差异
B. 地形起伏
C. 纹理特征
D. 以上都是
w19. 遥感监测森林物候变化，主要关注的是（ ）
A. 树木发芽、开花、结果等的时间变化
B. 森林的生长速度
C. 森林的空间分布变化
D. 森林的物种组成变化
w20. 利用遥感技术监测森林健康状况，主要依据森林的（ ）
A. 外观形态
B. 光谱特征
C. 生长趋势
D. 以上都是

第II卷（非选择题，共60分）
w21. （10分）简述遥感监测森林资源的主要流程。
w22. （10分）分析高光谱遥感在森林树种识别中的优势和局限性。
w23. （15分）材料：某地区森林遭受了病虫害，利用遥感影像进行监测。
问题：请说明如何通过遥感影像判断森林是否遭受病虫害以及病虫害的严重程度。
w24. （15分）材料：为了评估某片森林的生态系统服务功能，开展了遥感监测工作。
问题：阐述如何利用遥感技术评估森林的碳储量、水源涵养和土壤保持等生态系统服务功能。
w25. （10分）随着科技发展，遥感技术在森林监测中的应用越来越广泛。请展望未来遥感技术在森林监测领域可能的发展趋势。

答案：
w1. A
w2. C
w3. A
w4. D
w5. B
w6. C
w7. C
w8. B
w9. A
w10. A
w11. C
w12. C
w13. B
w14. B
w15. D
w16. B
w17. D
w18. D
w19. A
w20. D
w21. 遥感监测森林资源主要流程：首先，根据监测目的选择合适的遥感平台和数据，获取遥感影像。然后，对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等。接着，进行影像特征提取，如光谱特征、纹理特征等。再利用分类算法对森林资源进行分类，如树种分类、郁闭度分类等。最后，对分类结果进行精度验证和分析，输出监测报告。
w22. 高光谱遥感在森林树种识别中的优势：能提供丰富连续的光谱信息，可区分不同树种细微光谱差异，识别精度高。局限性：数据量大处理复杂，受大气干扰严重，成本较高，对成像条件要求苛刻，限制了其广泛应用。
w23. 可通过对比健康森林与受灾森林在遥感影像上的光谱特征差异判断是否受灾。如健康森林在近红外波段反射率高，受灾后反射率会降低。病虫害严重程度可依据影像上受灾区域面积、颜色变化等判断。颜色异常且范围大说明病虫害严重，反之则较轻。还可结合多时相影像分析其发展趋势。
w24. 利用遥感技术评估森林碳储量：通过植被指数与生物量关系模型估算生物量，进而计算碳储量。评估水源涵养：分析森林覆盖度、地形等与水源涵养关系，结合降水、径流数据评估。评估土壤保持：根据植被覆盖、坡度等因素，结合土壤侵蚀模型判断土壤保持能力。综合多源遥感数据和相关模型实现对多种生态系统服务功能评估。
w25. 未来遥感技术在森林监测领域可能的发展趋势：更高分辨率，能获取更精细森林信息；更强的多源数据融合能力，综合多种遥感数据提升监测精度；智能化处理，自动快速分析处理大量数据；无人机遥感更普及，实现局部区域高频监测；与物联网等技术结合，实现实时动态监测森林变化。