2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库-遥感技术在军事侦察中的应用

2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库——遥感技术在军事侦察中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简答题（每题5分，共30分）1.简述遥感技术获取军事目标信息的主要工作流程。2.阐述红外遥感技术在军事侦察中的主要优势及其应用场景。3.合成孔径雷达（SAR）侦察相比光学遥感在军事侦察中有哪些独特的优势？4.简述在军事侦察应用中，遥感图像质量主要受到哪些因素的限制？5.什么是目标特征提取？在军事遥感图像解译中，提取哪些特征可能对目标识别至关重要？6.军事侦察对遥感信息处理与分析提出了哪些特殊要求？二、论述题（每题10分，共40分）7.详细论述多源遥感数据（如光学、SAR、红外、雷达等）在综合军事侦察中的信息融合方法及其重要性。8.分析利用遥感技术进行战场监视和目标动态跟踪的基本原理，并探讨可能遇到的技术挑战。9.结合具体军事场景（如机场识别、舰船活动监测、后勤设施评估等），论述遥感技术在其中可以发挥的作用及具体应用方式。10.随着人工智能技术的发展，你认为人工智能将在遥感技术在军事侦察中的应用中扮演怎样的角色？并简述其可能带来的变革。三、方案设计/案例分析题（20分）11.假设需要利用遥感技术对一个未知区域的敌方潜在指挥所进行侦察评估。请阐述你将采用哪些遥感手段（光学、SAR、红外等）、需要关注哪些关键信息特征、可能运用哪些信息处理方法，并说明评估其是否存在及活动状态的主要思路和步骤。试卷答案一、简答题1.答：遥感技术获取军事目标信息的主要工作流程包括：确定侦察目标与任务；选择合适的遥感平台（如卫星、飞机、无人机）和传感器（可见光、红外、雷达等）；根据任务需求制定数据获取计划（如过境时间、覆盖区域、成像参数）；执行数据获取任务，获取遥感原始数据；对原始数据进行预处理（如辐射校正、几何校正）；对预处理后的数据进行特征提取与信息提取（如目标识别、参数反演）；最后进行信息分析与产品生成，形成军用地图、情报报告等最终成果。解析思路：考察对遥感信息获取全流程的掌握，从任务规划到最终产品生成的各个环节都需要了解。2.答：红外遥感技术的主要优势在于能够探测目标自身发射或反射的红外辐射，因此具有全天候、全天时的探测能力，尤其适用于夜间侦察、伪装目标探测（温差）和导弹制导等。其应用场景包括：夜间监视、导弹和航空器的红外信号探测、战场红外辐射源（如发热设备、人员）定位、红外制导武器支持等。解析思路：重点突出红外相比其他波段的独特优势——全天候全时，并列举其主要军事应用领域。3.答：SAR侦察的优势在于：不受光照条件限制，可实现全天候成像；具有穿透云、雾、烟尘的能力；能提供高分辨率的三维雷达图像，便于目标识别和测距；具备一定的侧视、前视和下视能力，应用灵活；可实现对移动目标的连续跟踪。解析思路：对比光学遥感，强调SAR在恶劣天气、夜间以及对地物穿透、三维成像、移动目标跟踪等方面的不可替代性。4.答：遥感图像质量主要受到以下因素限制：传感器性能（如分辨率、灵敏度、动态范围）；大气环境（如云、雾、霾、气溶胶）的干扰；光照条件（如太阳高度角、光照变化）；地面目标本身的特性（如地形起伏、目标尺寸、反光特性）；数据传输与处理过程中的噪声和误差。解析思路：从传感器、大气、光照、地面目标、传输处理等多个维度分析影响遥感图像最终质量的关键因素。5.答：目标特征提取是指在遥感图像中识别并提取能够区分不同目标或同一目标不同部位的信息单元。在军事遥感图像解译中，可能对以下特征至关重要：形状特征（如目标的轮廓、尺寸、几何形态）、纹理特征（如目标的表面粗糙度、图案结构）、颜色/灰度特征（如目标的色调、亮度分布）、空间位置特征（如目标与其他地物的相对关系、分布格局）、光谱特征（如特定地物波段的反射或发射特性）等。解析思路：先定义概念，再列举军事应用中常用的特征类型，并说明这些特征为何重要（用于区分和识别）。6.答：军事侦察对遥感信息处理与分析提出了高精度、高时效性、强抗干扰、高隐蔽性、智能化等特殊要求。高精度要求目标定位、识别的准确性和尺寸测量的精确性；高时效性要求快速处理数据，及时提供情报；强抗干扰要求能在复杂电磁干扰和伪装背景下有效提取目标信息；高隐蔽性要求遥感平台和侦察手段不易被探测发现；智能化要求利用人工智能等技术自动或半自动完成复杂的信息提取与分析任务，提高情报获取效率。解析思路：围绕军事侦察的特殊环境（战场复杂、对抗激烈）和需求（快速、精准、隐蔽、智能），阐述对信息处理分析环节提出的具体要求。二、论述题7.答：多源遥感数据融合是指将来自不同传感器（如光学、SAR、红外、雷达等）、不同时相、不同空间分辨率的遥感数据，通过一定的数学或逻辑方法组合成一种新的、信息更丰富、质量更优、更能满足特定军事应用需求的遥感信息产品或决策支持信息的过程。其重要性体现在：单一传感器数据往往存在局限性（如光学全天候差、SAR分辨率受限、红外易受干扰），融合可以优势互补，弥补单一数据源的不足；融合后的信息能提供更全面、更准确、更可靠的目标描述和场景认知；可以提高战场态势感知能力，减少信息过载，为指挥决策提供更有效的支持；在复杂战场环境下，融合是发挥遥感技术最大效能的关键途径。常用的融合方法包括像素级融合（如主从融合、混合像元分解）、特征级融合和决策级融合等。解析思路：首先定义多源融合的概念和目的，然后论述其融合的必要性（克服单一源局限），接着阐述其带来的好处（信息增强、态势感知提升），最后可简要介绍几种融合方法。8.答：利用遥感技术进行战场监视和目标动态跟踪的基本原理主要是基于目标的可探测性、空间位置变化及其随时间演变的记录。其核心步骤包括：利用合适的遥感平台和传感器（如SAR、高分辨率光学卫星、无人机载传感器等）持续或定期获取监视区域的遥感影像；在连续影像中通过特征匹配、运动目标检测等方法识别并提取出感兴趣的目标；提取目标的地理位置坐标、形状、尺寸等参数；将目标参数在时间序列上进行关联，构建目标的运动轨迹；分析目标的运动速度、方向、状态（如停止、移动、聚集等），实现对目标动态行为的分析和预测。可能遇到的技术挑战包括：复杂多变的战场环境（如云雨覆盖、光照剧烈变化、目标机动隐蔽）；目标分辨率低导致难以精确定位；大量无效信息干扰，目标检测与跟踪精度受限；海量数据实时处理与传输的压力；对抗环境下的信号丢失或目标识别错误。解析思路：先阐述基本原理（探测-定位-跟踪-分析），再分步骤说明实现过程，最后重点分析在军事场景下可能遇到的主要技术难点。9.答：遥感技术可以在多种军事场景中发挥重要作用。例如：在机场识别中，利用高分辨率光学或SAR图像可以探测机场跑道的长度、宽度、编号，识别停机坪上的飞机类型和数量，检测机库、指挥塔、雷达站等附属设施，评估机场的容量和状态。在舰船活动监测中，可以利用光学或SAR遥感监测港口、海军基地、停泊区等区域的海上目标，识别舰船类型，统计舰船数量，跟踪舰船的移动轨迹和活动规律。在后勤设施评估中，可以通过遥感图像监测仓库、补给点、运输线路等后勤节点的分布、规模和状态，评估后勤保障能力，识别潜在的薄弱环节。具体应用方式包括：定期获取遥感影像进行现状监测与变化检测；利用多光谱或高光谱数据分析特定设施的物质属性；通过雷达数据穿透植被或地表识别隐藏的设施；结合地理信息系统（GIS）进行空间分析与辅助决策。解析思路：选择具体的军事场景（机场、舰船、后勤），分别阐述遥感技术如何被应用，以及利用了哪些遥感手段和特性来达成侦察评估目的。10.答：随着人工智能技术的发展，它将在遥感技术在军事侦察中的应用中扮演越来越重要的角色。人工智能，特别是机器学习、深度学习等算法，能够自动从海量遥感数据中学习特征、识别模式，极大地提升遥感信息处理的效率和智能化水平。其可能带来的变革包括：实现更高精度的目标自动识别与分类，减少人工判读的工作量和主观性；提升复杂环境下的目标检测能力，如穿透伪装、识别低对比度目标；增强变化检测的自动化和精度，快速发现战场动态；实现智能化的图像增强与信息提取，从模糊或复杂图像中有效获取目标信息；支持智能化的战场态势分析与预测，辅助指挥决策；通过无人机等平台搭载智能视觉系统，实现自主探测与侦察。总之，人工智能将推动军事遥感从“人找信息”向“信息找人”、从“定性分析”向“定量预测”转变，实现更高效、更精准、更智能的军事侦察。解析思路：先说明人工智能（AI）的作用方向（自动化、智能化处理），再列举AI能在遥感军事应用中具体改进哪些方面（目标识别、变化检测、图像处理、态势分析等），最后总结其带来的整体变革趋势。三、方案设计/案例分析题11.答：对一个未知区域的敌方潜在指挥所进行侦察评估，我将采用以下方案：*遥感手段选择：*SAR卫星：优先使用高分辨率SAR图像，尤其是在夜间或天气不佳时。利用其穿透植被、建筑物的能力，尝试探测隐藏的指挥所建筑；通过高分辨率图像识别建筑物的形状、尺寸、结构特征，判断其用途；利用多时相SAR图像进行变化检测，判断该区域是否有新建或扩建活动。*高分辨率光学卫星/飞机：在天气晴好时获取光学图像。利用其高分辨率优势，详细观察地表覆盖情况；通过建筑物的外观、规模、布局、周边设施（如道路、电力线、通信塔）等视觉特征，辅助判断是否存在指挥所；利用多光谱或高光谱数据分析地表材质，识别可疑点。*红外卫星/传感器（如红外搜索跟踪系统）：在夜间或特定条件下使用。利用红外传感器探测目标自身发射的红外辐射，可能探测到指挥所内部活动（如灯光、设备散热）或周边人员活动迹象，用于辅助确认。*关键信息特征关注：*建筑特征：异常的建筑结构（如特定形状、规模）、加固迹象、隐蔽伪装（如植被覆盖、地形融合）。*基础设施：道路网络（特别是进入/退出通道）、电力供应设施、通信天线、水源保障设施、停车场等。*活动迹象：周边人员的频繁活动、车辆的规律性进出、异常的光辐射（灯光）、特定时段的热点源（设备运行）。*空间关系：指挥所与其他军事设施（如营房、仓库、雷达站）的相对位置和连接关系。*信息处理方法运用：*图像预处理：对SAR和光学图像进行辐射校正、几何校正、图像增强（如对比度拉伸、边缘锐化）。*特征提取：利用图像处理算法（如边缘检测、形态学变换、纹理分析）提取建筑轮廓、道路网络、热辐射特征等。*目标识别与分类：应用机器学习或深度学习算法对提取的特征进行自动或半自动识别与分类，区分自然地物和人工建筑，识别潜在的可疑目标。*变化检测：对多时相SAR或光学图像进行变化检测，识别区域的动态变化，判断是否存在新建或扩建指挥所。*信息融合：将SAR、光学、红外等多源遥感信息进行融合，综合分析目标的几何特征、光学特性、热辐射特征，提高识别和确认的置信度。*评估思路与步骤：1.初步侦察：获取目标区域覆盖范围的SAR和光学初始图像，进行粗略浏览，圈定潜在可疑区域。2.多源核实：针对可疑区域，获取更高分辨率的SAR、光学（若条件允许）及红外图像，进行多源信息交叉验证。3.特征提取与分析：对目标区域进行详细特征提取（建筑、道路、活动等），结合地理背景知识进行分析，初步判断是否为指挥所。4.变化监测：获取历史多时相遥感数据，进行变化检测，分析目标区