2025年大学二年级（时空信息工程）信息应用综合测试题及答案.doc

2025年大学二年级（时空信息工程）信息应用综合测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共40分）

本题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题给出的四个选项中，请选出一项最符合题目要求的。

1. 以下哪种时空数据模型能够较好地处理时空数据的不确定性？
A. 基于对象的时空数据模型
B. 基于场的时空数据模型
C. 时空立方体模型
D. 不确定区域模型

2. 在时空信息工程中，用于描述空间实体随时间变化的属性称为
A. 时空属性
B. 动态属性
C. 时间序列属性
D. 空间-时间关联属性

3. 以下哪种技术常用于时空数据的实时处理与分析？
A. 批处理技术
B. 流处理技术
C. 分布式计算技术
D. 并行计算技术

4. 时空信息工程中，空间数据挖掘的主要目的不包括
A. 发现空间数据中的模式和规律
B. 提取空间数据中的隐含信息
C. 对空间数据进行可视化展示
D. 预测空间实体的未来状态

5. 以下哪个不是时空信息工程中的常用时空索引结构？
A. R树
B. B+树
C. TPR树
D. 四叉树

6. 时空信息融合的主要方法不包括
A. 数据融合
B. 特征融合
C. 决策融合
D. 模型融合

7. 在时空信息工程中，地理信息系统（GIS）与全球定位系统（GPS）结合主要用于
A. 空间数据采集与定位
B. 空间数据存储与管理
C. 空间数据分析与处理
D. 空间数据可视化

8. 以下哪种时空数据可视化方法能够直观展示时空数据的动态变化？
A. 静态地图
B. 动画地图
C. 等值线图
D. 三维地形图

9. 时空信息工程中，处理时空数据的缺失值常用的方法是
A. 直接删除
B. 均值填充
C. 插值法
D. 以上都是

10. 以下哪个是时空信息工程中用于描述空间实体之间拓扑关系的模型？
A. 矢量模型
B. 栅格模型
C. 拓扑关系模型
D. 空间关系模型

11. 在时空信息工程中，时空数据的质量评估指标不包括
A. 准确性
B. 完整性
C. 一致性
D. 美观性

12. 以下哪种技术可用于时空数据的压缩存储？
A. 无损压缩技术
B. 有损压缩技术
C. 数据加密技术
D.. 数据脱敏技术

13. 在时空信息工程中，空间实体的时空演变过程可以用以下哪种方式表示？
A. 状态转移图
B. 决策树
C. 神经网络
D. 贝叶斯网络

14. 时空信息工程中，用于处理时空数据的数据库管理系统通常称为
A. 时空数据库
B. 关系数据库
C. 非关系数据库
D. 分布式数据库

15. 以下哪种时空数据采集方式能够获取高精度的空间位置信息？
A. 卫星遥感
B. 航空摄影测量
C. 地面激光扫描
D. 手机定位

16. 在时空信息工程中，时空数据的语义表示主要通过
A. 数据字典
B. 本体
C. 元数据
D. 数据仓库

17. 以下哪种技术可用于时空数据的分类与聚类分析？
A. 支持向量机
B. 主成分分析
C. 奇异值分解
D. 线性回归

18. 时空信息工程中，空间实体的时空范围可以用以下哪种方式确定？
A. 边界框
B. 缓冲区
C. 多边形
D. 以上都是

19. 以下哪个不是时空信息工程中常用的时空数据存储格式？
A. Shapefile
B. GeoJSON
C. NetCDF
D. JPEG

20. 在时空信息工程中，时空数据的查询语言通常基于
A. SQL
B. XML
C. JSON
D. 以上都不是

第II卷（非选择题，共60分）

（总共3题，每题20分，答题要求：请详细回答问题，阐述相关概念、原理及方法等）

21. 请简述时空信息工程中时空数据模型的主要类型及其特点，并说明它们在不同应用场景下的适用性。

22. 时空数据挖掘在时空信息工程中有哪些重要应用？请结合具体案例说明如何运用时空数据挖掘技术解决实际问题。

23. 随着物联网技术的发展，时空信息工程面临着新的挑战和机遇。请分析物联网环境下时空信息工程的特点，并阐述如何应对这些挑战以更好地利用机遇。

答案：1. D 2. A 3. B 4. C 5. B 6. D 7. A 8. B 9. D 10. C 11. D 12. B 13. A 14. A 15. C 16. B 17. A 18. D 19. D 20. A 21. 时空数据模型主要有基于对象的时空数据模型、基于场的时空数据模型、时空立方体模型等。基于对象的时空数据模型以对象为核心，能较好地处理离散空间实体的时空变化；基于场的时空数据模型适合处理连续的时空现象；时空立方体模型便于对时空数据进行多维分析。在城市交通流量分析中，基于对象的模型可用于跟踪车辆；环境监测中，基于场的模型可分析气象要素变化；历史数据研究中，时空立方体模型可挖掘数据规律。 22. 时空数据挖掘可用于交通流量预测、疾病传播分析等。如在交通流量预测中，通过收集历史交通流量数据及相关时间、空间因素，运用关联规则挖掘等技术，发现流量变化规律，提前安排交通疏导措施。在疾病传播分析中，结合病例的时空分布，利用聚类算法找出传播热点区域，采取针对性防控措施。 23. 物联网环境下时空信息工程特点包括数据量大、实时性要求高、多源异构等。应对挑战可采用分布式存储与处理技术处理大数据；利用流处理技术实现实时分析；构建统一的数据融合框架整合多源异构数据。通过这些措施更好地利用物联网带来的海量时空数据，提升时空信息服务能力。