2025年大学测绘工程（空间数据挖掘）试题及答案.doc

2025年大学测绘工程（空间数据挖掘）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：本大题共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. 空间数据挖掘中，以下哪种算法常用于发现数据中的频繁模式？
A. 决策树算法
B. 支持向量机算法
C. 关联规则算法
D. 神经网络算法
2. 对于空间点数据的聚类分析，常用的距离度量方法不包括以下哪种？
A. 欧氏距离
B. 曼哈顿距离
C. 余弦距离
D. 切比雪夫距离
3. 在空间数据挖掘中，用于数据降维的方法是？
A. 主成分分析
B. 线性回归
C. 逻辑回归
D. 聚类分析
4. 空间数据的特征提取主要是为了？
A. 减少数据量
B. 提高数据精度
C. 发现数据规律
D. 增强数据可视化
5. 以下哪种空间数据模型更适合表示地理实体的拓扑关系？
A. 矢量数据模型
B. 栅格数据模型
C. 三维数据模型
D. 时态数据模型
6. 空间数据挖掘中，基于密度的聚类算法是？
A. DBSCAN
B. K-Means
C. EM算法
D. C4.5算法
7. 对于空间线数据的分析，以下哪种操作不属于基本的空间分析？
A. 缓冲区分析
B. 叠加分析
C. 网络分析
D. 数据加密
8. 空间数据挖掘中，用于分类的监督学习算法是？
A. 朴素贝叶斯算法
B. 层次聚类算法
C. 频繁项集挖掘算法
D. 孤立森林算法
9. 以下哪种技术可用于空间数据的异常检测？
A. 小波分析
B. 傅里叶变换
C. 奇异值分解
D. 以上都是
10. 在空间数据挖掘中，处理空间数据的不确定性常用的方法是？
A. 概率统计方法
B. 模糊集理论
C. 粗糙集理论
D. 以上都是

第II卷（非选择题 共70分）
11. （10分）简述空间数据挖掘的主要任务。
12. （15分）请详细说明矢量数据模型和栅格数据模型的优缺点。
13. （15分）在空间数据挖掘中，如何进行空间数据的预处理？
14. （15分）材料：在某城市的地理信息系统中，有关于城市道路、建筑物、人口分布等空间数据。任务：利用空间数据挖掘技术，分析该城市不同区域的交通流量与人口密度之间的关系，并提出优化交通规划的建议。
15. （15分）材料：现有一批关于某山区地形地貌的空间数据，包括海拔高度、坡度、坡向等信息。任务：运用空间数据挖掘方法，识别该山区的潜在滑坡区域，并说明理由。

答案：1. C 2. C 3. A 4. A 5. A 6. A 7. D 8. A 9. D 10. D 11. 空间数据挖掘的主要任务包括：空间特征提取，从空间数据中提取有意义的特征；空间关联规则挖掘，发现空间数据中不同实体之间的关联关系；空间聚类分析，将空间数据划分成不同的类别；空间分类，根据已知类别数据建立模型对未知数据分类；空间趋势分析，分析空间数据随时间或空间位置的变化趋势等。 12. 矢量数据模型优点：能精确表示地理实体的形状、大小和位置关系，便于进行拓扑分析；缺点：数据结构复杂，数据量较大，处理速度相对较慢。栅格数据模型优点：数据结构简单，便于数据处理和分析，有利于空间分析算法的实现；缺点：不能精确表示地理实体的边界，数据精度受栅格大小限制，数据量也较大。 13. 空间数据预处理包括：数据清理，去除噪声、错误数据；数据集成，将来自多个数据源的数据整合；数据变换，进行数据标准化、归一化等操作；数据归约，通过特征选择、数据采样等减少数据量。 14. 可通过空间关联规则挖掘，分析不同区域的交通流量与人口密度数据，找出两者之间的关联关系。如发现某些区域人口密度大但交通流量不合理，可建议增加公交线路、优化道路布局等。对于人口密度小但交通拥堵的区域，考虑是否有不合理的道路规划，如是否存在断头路等，可进行针对性改进。 15. 可利用空间聚类分析方法，将山区地形地貌数据按照海拔高度、坡度、坡向等特征进行聚类。对于坡度较大、坡向特定且海拔处于一定范围的区域，可能是潜在滑坡区域。因为这些区域的地形条件容易导致山体失稳，在降雨等因素影响下，更容易发生滑坡。