2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库-遥感技术在水文气象预测中的应用

2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库——遥感技术在水文气象预测中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在括号内）1.下列哪种遥感传感器主要利用微波与目标物相互作用后返回的信号来探测地物？（）A.光学扫描仪B.红外辐射计C.微波辐射计D.雷达2.在遥感影像上，通常水体呈现暗色，主要是由于水体对哪些电磁波波段具有强吸收特性？（）A.可见光波段B.红外波段C.微波波段D.紫外波段3.用于监测土壤表面水分含量的遥感方法中，被动微波遥感主要利用了土壤水的哪种物理特性？（）A.光谱反射特性B.发射特性C.介电常数差异D.热惯性4.下列指数中，主要用于表征植被冠层生物量的是？（）A.NDVIB.EVIC.LSTD.VCI5.遥感数据获取过程中，几何校正的主要目的是消除哪种误差？（）A.大气散射引起的影像模糊B.传感器自身辐射误差C.地球曲率和地形起伏引起的像点位移D.地物光谱反射率的差异6.利用合成孔径雷达（SAR）影像进行洪水范围监测，其主要优势在于？（）A.能够获取高分辨率光学影像效果B.具有全天候、全天时的观测能力C.能直接测量水体深度D.对植被覆盖区域的穿透能力最强7.遥感技术在水文气象预测中，作为传统模型输入参数的主要是？（）A.水汽输送量B.地表温度C.土地利用/覆盖数据D.大气压力8.估算区域蒸散发（ET）时，如果缺乏地面观测数据，遥感技术主要利用哪些数据进行补充？（）A.卫星云图数据B.气象站气象要素数据C.遥感反演的植被指数、地表温度等参数D.数字高程模型（DEM）9.下列哪项技术通常不直接用于从遥感影像中提取水体边界？（）A.阈值分割法B.基于面向对象的方法C.光谱角映射（SAM）D.像元亮度值排序法10.随着传感器分辨率的提高，遥感技术在监测水文气象现象时面临的主要挑战之一是？（）A.数据量急剧增加，处理难度增大B.传感器探测能力下降C.无法进行大范围监测D.地物识别更加困难二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在横线上）1.遥感技术的核心是利用传感器接收目标物自身发射或反射的________来获取信息。2.遥感图像的大气校正主要是为了消除大气散射和吸收对________的影响，恢复地物的真实反射率。3.利用雷达后向散射系数反演土壤湿度时，通常需要建立后向散射系数与土壤介电常数之间的________关系。4.NDVI（归一化植被指数）的计算公式通常为(ρNIR-ρRED)/(ρNIR+ρRED)，其中ρNIR和ρRED分别代表近红外波段和红光波段的________。5.遥感技术监测降水主要有被动微波（如气象卫星）和主动微波（如天气雷达）两种方式，后者利用自身发射的________探测降水粒子。6.在水文模型中，遥感获取的DEM数据可用于计算坡度、坡长等地形因子，进而估算________。7.将光学遥感和雷达遥感等多种不同类型、不同来源的数据组合起来，以发挥各自优势，提高信息获取能力的做法，称为________。8.利用遥感技术估算蒸散发时，基于能量平衡的方法通常需要同时获取地表温度和________等气象参数。9.云覆盖是影响被动微波遥感监测地表参数（如土壤湿度、海面温度）精度的主要因素之一，因为它会遮挡下方的________。10.人工智能，特别是深度学习技术在遥感图像分类、目标检测等方面展现出巨大潜力，可用于提高遥感水文气象参数反演的________。三、判断题（每题1分，共10分。请将“正确”或“错误”填在括号内）1.红外遥感只能探测地物的热辐射特性，不能用于监测液态水。（）2.遥感图像的辐射校正和几何校正是两个完全独立、互不相关的处理步骤。（）3.植被指数与蒸散发量之间存在简单的线性关系，可以直接用植被指数来估算蒸散发。（）4.卫星雷达（SAR）具有穿透云层的capability，因此在任何天气条件下都能用于洪水监测。（）5.遥感技术在水文气象预测中的应用，主要是为预测模型提供初始条件。（）6.土壤湿度越高，微波雷达对其的后向散射系数通常越大。（）7.高光谱遥感数据由于波段数量众多，能够提供更丰富的地物信息，在水文气象参数反演中具有独特优势。（）8.光学遥感影像受云雨天气影响较大，而微波遥感则基本不受影响。（）9.遥感技术只能提供宏观尺度的水文气象信息，无法用于区域或局地的精细监测。（）10.人工智能在遥感水文气象应用中的主要挑战在于缺乏高质量的训练数据和模型的可解释性。（）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述光学遥感和雷达遥感在水体参数监测方面各自的主要优缺点。2.遥感数据在蒸散发估算中通常可以提供哪些关键输入参数？请列举至少三项。3.简述利用遥感技术监测旱情的主要方法和原理。4.简述将遥感数据融入传统水文气象模型的主要方式和目的。五、论述题（每题10分，共20分）1.论述多源遥感数据融合在提高水文气象参数反演精度方面的作用和意义。2.结合实际应用场景，论述遥感技术在应对极端水文气象事件（如洪水、干旱）监测预警中的作用和面临的挑战。试卷答案一、选择题1.D2.A3.C4.A5.C6.B7.C8.C9.C10.A二、填空题1.电磁波2.光谱辐射3.函数4.反射率5.电磁波6.地表径流7.多源数据融合8.近地表气温9.地表信号10.精度三、判断题1.错误2.错误3.错误4.正确5.错误6.错误7.正确8.正确9.错误10.正确四、简答题1.简述光学遥感和雷达遥感在水体参数监测方面各自的主要优缺点。*光学遥感优点：空间分辨率通常较高，能提供丰富的光谱信息，便于水体与陆地、云层等的区分，可获取水体颜色、透明度等信息。*光学遥感缺点：受云雨雾天气影响大，对水体表层的浑浊度敏感，难以有效监测水下目标。*雷达遥感优点：具有全天候、全天时的工作能力，能穿透云雨，可探测水下目标（如暗流、水底地形），对土壤湿度变化敏感，可用于监测冰盖、海冰等。*雷达遥感缺点：空间分辨率相对较低（尤其对于传统SAR），对水体表层的平滑度敏感，易受海浪、风场影响，获取水体面积和体积不如光学方法直接精确。2.遥感数据在蒸散发估算中通常可以提供哪些关键输入参数？请列举至少三项。*地表温度（LST）：地表能量平衡中关键的输入参数，受地表蒸散发强度影响。*植被指数（如NDVI、EVI）：反映植被覆盖和生物量，与植被蒸腾密切相关。*土壤水分含量：通过遥感反演获取，是土壤蒸散发的重要水源。*地表辐射平衡分量（净辐射）：遥感可估算输入地表的总辐射和反射，进而计算净辐射，是能量平衡法估算ET的关键。*数字高程模型（DEM）：用于计算坡度、坡长等地形因子，影响地表水流和蒸散发格局。*土地利用/覆盖类型：不同下垫面蒸散发能力差异大，遥感可提供该信息。3.简述利用遥感技术监测旱情的主要方法和原理。*方法一：监测植被胁迫。利用遥感器（如光学、热红外）监测植被指数（NDVI、EVI等）的下降或地表温度（LST）的升高，指示植物水分胁迫程度。原理是干旱导致植物生理活动受限，叶绿素含量下降，冠层水分吸收减少，反演出的指数降低；同时蒸腾减弱导致叶片和冠层表面温度升高。*方法二：监测土壤水分。利用微波遥感器（如SAR）的后向散射系数或主动微波高度计（如SMOS、Sentinel-3SMW）的亮温，反演土壤湿度。原理是土壤湿度变化会显著影响微波的散射和介电常数。*方法三：监测地表水分状况。利用光学遥感监测河流断流、湖泊萎缩、水库干涸、植被萎蔫（枯黄指数）等现象。原理是地表水分减少会直接改变地表特征和反射光谱。*方法四：监测地表温度与能量平衡。利用热红外遥感监测地表温度异常升高，指示水分短缺导致蒸散发减弱、地表能量积累。4.简述将遥感数据融入传统水文气象模型的主要方式和目的。*主要方式：*作为模型输入参数：将遥感反演的地形（DEM）、土地利用/覆盖、土壤类型、植被参数、降水、温度、湿度、风速、地表水分状态（如土壤湿度、蒸散发）等数据，直接输入到水文模型（如SWAT、HEC-HMS）或气象模型中。*驱动或修正模型：利用遥感数据（如云图、风场、海表温度）驱动气象模型，改进大气边界层模拟；或利用遥感监测的实时地表状态（如洪水淹没范围）修正水文模型。*模型参数标定与验证：利用遥感观测数据对模型参数进行优化标定或对模拟结果进行验证评估。*目的：*提高模型精度：遥感数据可以提供传统地面观测站网难以覆盖的时空连续信息，弥补地面观测数据的不足和稀疏性，从而提高模型模拟精度。*增强模型时效性：卫星遥感可以提供近乎实时的数据，使水文气象模型能够进行更频繁的更新和预测。*改进模型物理过程描述：遥感数据（如植被指数、土壤湿度）可以直接反映地表下垫面的关键物理特性，有助于改进模型中对这些过程（如蒸散发、产汇流）的描述。*支持大范围或区域性应用：遥感是实现大范围、区域性水文气象过程监测和模拟的重要手段。五、论述题1.论述多源遥感数据融合在提高水文气象参数反演精度方面的作用和意义。*作用：*优势互补，弥补单一数据源不足：不同遥感平台（卫星、航空）、不同传感器（光学、雷达、LiDAR）、不同时空分辨率的数据具有不同的特点。融合可以结合不同数据源的优势（如光学高光谱、雷达全天候、LiDAR高精度地形），弥补单一数据源的短板。例如，融合光学影像的精细光谱信息和雷达影像的全天候穿透能力，可以提高洪水淹没范围监测的精度和可靠性。*提高信息容量和分辨率：通过融合，可以在更高层次上综合不同数据源的信息，获得比单一来源更丰富、更全面的信息，或者实现更高空间/时间分辨率的重采样或插值。*增强参数反演的稳定性和精度：融合后的数据通常具有更少的噪声和更可靠的特征，可以为参数反演（如蒸散发、土壤湿度、生物量）提供更稳定、更精确的输入，降低反演结果的时空变异性和不确定性。*改善特定应用场景效果：针对特定水文气象现象（如云雾覆盖下的地表参数监测、复杂地形下的流域蒸散发估算），通过融合不同类型的传感器数据，可以设计更有效的反演算法，显著改善监测效果。*意义：*提升对复杂水文气象过程的认知：多源数据融合能够提供更全面、精细的观测信息，有助于深入理解地表-大气系统相互作用的复杂过程。*支撑精准水资源管理和防灾减灾：更高精度、更可靠的水文气象参数反演结果是进行精准灌溉、洪水预警、干旱评估等应用的基础。*推动遥感科学与水文气象学的交叉发展：多源数据融合是遥感领域的重要技术方向，将其应用于水文气象领域，促进了两个学科的交叉融合与共同进步。*适应大数据时代需求：随着遥感技术的快速发展，数据呈爆炸式增长，多源数据融合是有效管理和利用这些海量、异构数据的关键技术。2.结合实际应用场景，论述遥感技术在应对极端水文气象事件（如洪水、干旱）监测预警中的作用和面临的挑战。*作用：*洪水监测预警：*快速大范围监测：利用光学卫星影像和雷达影像，可快速、同步监测大范围区域的水体变化，识别洪水范围扩张、河流水位上涨、湖泊/水库超蓄等状况。*实时水位/淹没范围估算：通过雷达干涉测量（InSAR）等技术估算洪水前后的地表形变，计算洪水位变化；利用雷达或光学影像结合模型估算淹没范围和深度。*演进趋势预测辅助：结合历史数据和模型，利用遥感监测的实时洪水信息（如水流速度、淹没扩展速率），辅助预测洪水演进路径和影响范围，为预警和疏散提供决策支持。*灾后评估：利用遥感监测洪水造成的道路损毁、建筑物淹没、农田破坏等灾情，为损失评估和灾后重建提供依据。*干旱监测预警：*大面积旱情普查：利用遥感器（如气象卫星红外通道、光学卫星植被指数）监测大范围区域的植被衰退、地表温度升高、土壤缺水状况，实现旱情的快速普查和识别。*土壤水分动态监测：利用主动微波（如SMOS、Sentinel-6SMW）和被动微波（如SAR后向散射）遥感技术，大范围、周期性地监测土壤湿度变化，识别干旱发生区域和程度。*