2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库- 地球信息技术在卫星导航系统中的应用

2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库——地球信息技术在卫星导航系统中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不属于全球导航卫星系统（GNSS）的基本组成要素？A.卫星星座B.地面监控站C.用户接收机D.地球信息科学数据库2.能够提供高精度实时定位服务，利用载波相位观测值差分的技术是？A.广域差分（WAD）B.伪距差分（RTCMSC-104）C.实时动态（RTK）D.事后差分（PPP）3.在城市峡谷等信号遮挡严重区域，利用近地遥感影像数据辅助GNSS定位解算，主要目的是？A.提供高程信息B.增强信号强度C.估计钟差D.改善定位精度4.地理信息系统（GIS）在GNSS定位数据处理中的主要作用不包括？A.建立高精度地理基准B.管理和处理GNSS控制点数据C.进行空间分析和可视化D.直接发射GNSS信号5.卫星导航系统提供的“授时”服务，其时间精度主要依赖于？A.遥感影像分辨率B.卫星星历精度C.地面通信网络带宽D.GIS数据更新频率6.下列技术中，哪一项是地球信息技术与GNSS融合以提升室内定位性能的关键？A.载波相位平滑B.蓝牙信标与GNSS数据融合C.星基增强系统（SBAS）D.多频GNSS观测7.利用多源遥感影像数据（如光学、雷达）结合GNSS信息，进行大范围地面沉降监测，主要体现了？A.GNSS的测高能力B.遥感的地物识别能力C.地球信息系统的空间分析能力D.GIS的实时动态跟踪能力8.卫星导航信号接收机在数据处理过程中，需要修正的主要误差类型不包括？A.卫星星历误差B.电离层延迟C.用户接收机时钟误差D.地球曲率改正9.在智慧交通领域，车载GNSS接收机获取的位置信息，通常需要与什么数据进行融合处理，以实现精准调度和路径规划？A.数字高程模型（DEM）B.实时交通流量数据C.地理数据库中的兴趣点（POI）信息D.遥感影像纹理特征10.地球信息科学与技术在推动卫星导航系统应用方面的重要价值在于？A.提供导航电文解译算法B.实现多系统信号的直接接收C.构建应用支撑环境，拓展服务领域D.设计卫星星座轨道二、填空题（每空1分，共10分）1.卫星导航系统通过提供精确的______和时间服务，为各类应用提供基础支撑。2.地理信息系统（GIS）中的______数据可以为GNSS定位结果提供精确的地理参考。3.遥感技术中的______数据可以用于估计GNSS信号传播路径上的大气延迟。4.实时动态（RTK）技术需要建立______基准站网络进行数据差分传输。5.卫星导航与地理信息系统相结合，可以实现对地观测数据的______管理与分析。6.多源地球信息技术的融合应用，能够有效提升卫星导航系统在______环境下的定位精度和可靠性。7.卫星导航系统的时间基准是全球时间系统的______。8.地理信息工程中的______技术可以用于优化GNSS接收机天线布局和信号接收。9.伽利略卫星导航系统是欧洲自主建立的全球卫星导航系统，其信号设计强调______。10.地球信息技术在卫星导航系统中的应用，促进了从单一______服务向综合时空信息服务的转变。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述地球信息技术（GIS）在卫星导航定位结果后处理中的主要作用。2.简述利用遥感影像数据辅助提升GNSS定位精度的基本原理。3.简述卫星导航系统（GNSS）与地理信息系统（GIS）融合在智慧城市建设中能解决的主要问题。四、论述题（10分）试论述地球信息技术（如多源数据融合、智能算法）如何提升卫星导航系统在复杂城市环境（如高楼遮挡、信号闪烁）下的应用性能，并分析其面临的主要挑战。试卷答案一、选择题1.D2.C3.D4.D5.B6.B7.C8.A9.B10.C二、填空题1.位置2.空间3.微波辐射4.基准5.综合化6.复杂7.基准8.定位9.完善性10.导航三、简答题1.作用：GIS提供精确的地理参考框架和基础地理数据，用于GNSS定位结果的坐标转换、投影变换；管理GNSS基准站网数据；进行定位结果的空间查询、统计分析和可视化展示；支持与地理实体属性的关联分析。2.原理：利用遥感影像（如光学、雷达）获取地表散射特性、纹理等信息，结合GNSS观测数据，通过机器学习、物理模型等方法，估计或修正信号传播路径上的大气延迟、电离层延迟等误差；或利用遥感影像提取高程、建筑物等特征信息，构建更精确的COSTAS模型，辅助解决多值模糊度固定问题，提升定位精度。3.问题：解决城市内GNSS信号遮挡、多路径效应导致的定位精度低和稳定性差问题；通过融合多源数据（如IMU、Wi-Fi、蓝牙、路测数据）实现高精度、连续的室内外无缝导航；提供丰富的位置相关服务，如基于位置的社会化、智能化应用；支持交通管理、应急响应、城市规划等决策。四、论述题提升性能：*多源数据融合：融合GNSS、IMU、激光雷达、视觉、Wi-Fi/蓝牙信标、数字地图（高精地图）、RTK网络等数据，通过传感器融合技术（如卡尔曼滤波、粒子滤波）互补各传感器的优缺点，在GNSS信号弱或中断时（如高楼间），利用其他传感器维持定位或平滑定位结果，显著提升复杂环境下的定位精度、连续性和可靠性。*智能算法应用：利用机器学习、深度学习等智能算法，分析融合后的多源数据，更精确地建模复杂环境下的误差（如多径效应、非对称延迟），实现智能误差补偿；开发基于人工智能的定位策略，动态选择最优传感器组合和数据融合方式；利用大数据分析优化定位模型和算法，提升在特定场景（如城市峡谷）的适应性和性能。面临挑战：*数据融合难度：不同来源数据（GNSS、IMU、遥感、传感器网络等）的时空同步、量纲统一、精度差异、数据速率不匹配等问题，增加了数据融合的复杂度。*算法鲁棒性：智能算法需要大量高质量数据进行训练，且在极端或罕见场景下可能失效；如何保证算法的实时性、计算效率和泛化能力是挑战。*信息安全