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2025年大学遥感科学与技术(遥感应用技术)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10小题,每小题3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. 以下哪种遥感平台可以获取高分辨率的城市遥感影像?
A. 卫星
B. 飞机
C. 无人机
D. 气球
2. 遥感影像的空间分辨率是指:
A. 像元所代表的地面实际尺寸
B. 影像中可分辨的最小地物尺寸
C. 影像的灰度级数量
D. 影像的色彩丰富程度
3. 下列哪种遥感传感器主要用于获取热红外波段的信息?
A. 光学相机
B. 雷达
C. 热红外扫描仪
D. 多光谱扫描仪
4. 遥感影像的辐射分辨率是指:
A. 影像中可分辨的最小辐射差异
B. 像元所代表的地面实际辐射量
C. 影像的空间分辨率
D. 影像的时间分辨率
5. 对植被进行遥感监测时,常用的植被指数是:
A. NDVI
B. TM
C. SPOT
D. SAR
6. 遥感影像的几何校正主要是为了消除:
A. 辐射误差
B. 大气散射
C. 几何变形
D. 噪声干扰
7. 以下哪种遥感技术可以穿透云层获取地面信息?
A. 可见光遥感
B. 红外遥感
C. 微波遥感
D. 激光雷达
8. 遥感影像分类中,监督分类的主要步骤不包括:
A. 选择训练样本
B. 确定分类类别
C. 计算相似度
D. 图像增强
9. 用于城市土地利用变化监测的最佳遥感数据源是:
A. 高分辨率光学卫星影像
B. 低分辨率光学卫星影像
C. 雷达影像
D. 航空影像
10. 遥感影像数据处理中,图像融合的目的是:
A. 提高影像的空间分辨率
B. 增强影像的辐射分辨率
C. 获取多源数据的互补信息
D. 以上都是
第II卷(非选择题 共70分)
二、填空题(共10分)
答题要求:本大题共5小题,每小题2分。请在横线上填写正确答案。
1. 遥感技术系统主要由______、______、______、______和______五部分组成。
2. 常见的遥感影像数据格式有______、______、______等。
3. 遥感影像的大气校正方法主要有______、______、______等。
4. 城市遥感的主要应用领域包括______、______、______、______等。
5. 遥感影像分类的方法主要有______、______、______等。
三、简答题(共20分)
答题要求:本大题共4小题。请简要回答下列问题。
1. 简述遥感影像的主要特征。(5分)
2. 说明遥感影像几何校正的原理和方法。(5分)
3. 阐述植被指数在遥感监测中的作用。(5分)
4. 简述遥感影像分类的基本流程。(5分)
四、材料分析题(共20分)
答题要求:阅读以下材料,回答问题。
材料:某城市为了加强城市规划和管理,利用遥感技术对城市土地利用现状进行了调查。通过对高分辨率卫星影像的解译,绘制了城市土地利用现状图。同时,利用多时相遥感影像对城市土地利用变化进行了监测,分析了近五年城市土地利用的动态变化情况。
1. 请分析遥感技术在城市土地利用调查中的优势。(10分)
2. 结合材料,说明如何利用遥感影像进行城市土地利用变化监测。(10分)
五、论述题(共20分)
答题要求:请论述遥感技术在生态环境监测中的应用前景。
答案:
一、选择题
1. C
2. B
3. C
4.A
5.A
6.C
7.C
8.D
9.A
10.D
二、填空题
1. 遥感平台、传感器、遥感数据传输系统、遥感数据处理系统、遥感应用系统
2. TIFF、ENVI、ERDAS
3. 辐射传输方程法、经验线性法、暗像元法
4. 城市规划、城市土地利用变化监测、城市环境监测、城市灾害监测
5. 监督分类、非监督分类、基于知识的分类
三、简答题
1. 遥感影像的主要特征包括空间特征(如空间分辨率)、辐射特征(如辐射分辨率)、光谱特征(如多光谱特性)、时间特征(如时间分辨率)等。
2. 几何校正原理是通过建立影像像元坐标与地面实际坐标之间的映射关系来消除几何变形。方法有利用控制点进行多项式校正、基于数字高程模型的校正等。
3. 植被指数可用于监测植被生长状况、覆盖度、生物量等,通过植被与其他地物在光谱上的差异来突出植被信息,为植被相关研究提供数据支持。
4. 基本流程包括数据预处理、选择分类方法、确定分类类别、选择训练样本、进行分类、精度评价等步骤。
四、材料分析题
1. 优势:能获取大面积、高分辨率的城市土地利用信息;可快速、准确地绘制土地利用现状图;多时相影像能动态监测土地利用变化情况,为城市规划和管理提供科学依据。
2. 利用不同时间的遥感影像,对比分析同一区域的地物变化。通过解译影像,识别土地利用类型的变化,如耕地变为建设用地等,统计变化面积并分析变化趋势。
五、论述题
遥感技术在生态环境监测中具有广阔应用前景。可通过高分辨率影像监测植被覆盖度、生物多样性等,及时发现生态破坏区域。利用光谱信息监测水体污染、土壤侵蚀等。多时相影像能动态监测生态系统变化,为生态保护政策制定提供数据支持。还可结合地理信息系统等技术,更全面地分析生态环境问题,助力生态环境的可持续发展。
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