2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库- 人工智能技术在地球信息科学中的应用

2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库——人工智能技术在地球信息科学中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪项不属于人工智能在地球信息科学中的主要应用领域？A.遥感影像自动分类B.城市交通流实时预测C.地质构造历史回溯模拟D.全球气候变化趋势预测2.在机器学习中，利用已知标签数据进行模型训练的方法属于？A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习3.负责处理遥感影像像素级分类任务，通常效果较好的深度学习模型是？A.循环神经网络（RNN）B.卷积神经网络（CNN）C.TransformerD.支持向量机（SVM）4.地理信息系统中，利用人工智能进行异常污染事件监测，主要应用了AI的哪种能力？A.图像识别B.模式识别C.自然语言处理D.强化学习控制5.下列哪项技术对于提高遥感影像深度学习模型的精度和泛化能力帮助不大？A.数据增强B.权重初始化优化C.迁移学习D.网络结构深度增加6.人工智能在智慧城市交通管理中，可用于优化动态路径规划，这主要体现了AI的什么优势？A.高精度测量B.强大计算能力C.智能决策与优化D.大数据存储管理7.“深度学习模型的可解释性较差”是其在地球信息科学应用中面临的一个重要挑战，以下哪项不是提升可解释性的常用方法？A.使用简单的模型结构B.引入注意力机制C.可视化特征图D.增加网络层数8.无人机遥感影像中，自动识别和计数建筑物数量，主要应用了AI的？A.目标检测技术B.语义分割技术C.时空数据挖掘D.地理空间分析9.下列哪项属于人工智能伦理在地球信息科学应用中的潜在风险？A.计算资源消耗过大B.基于AI的遥感影像解译可能存在的偏见C.AI模型训练数据泄露D.AI系统运行维护成本高10.将深度学习模型部署到边缘计算设备上进行实时地理信息处理，主要考虑的是？A.提升模型精度B.降低延迟和带宽需求C.减少训练数据量D.增强模型可解释性二、简答题（每题5分，共20分）1.简述监督学习在遥感影像分类中的应用流程。2.比较深度学习与传统的机器学习算法在处理高维地理空间数据时的主要优势。3.描述利用AI技术进行城市热岛效应分析可能包含的关键步骤。4.简述人工智能技术如何辅助地质灾害（如滑坡）的早期预警。三、论述题（每题10分，共30分）1.论述卷积神经网络（CNN）为何特别适合处理遥感影像数据，并举例说明其在至少两个地球信息科学领域的具体应用。2.结合地理信息科学的特点，论述发展可解释人工智能（XAI）在该领域的重要性及其面临的挑战。3.谈谈你对人工智能技术将如何改变未来地球信息科学研究和应用的看法，并举例说明。四、案例分析题（20分）假设某地区需要利用近十年遥感影像数据，构建一个智能系统，用于自动监测和评估森林砍伐/退化情况。请分析：1.可以采用哪些人工智能技术或方法来实现这一目标？说明选择理由。2.在系统开发过程中，可能遇到哪些主要的技术挑战？并提出相应的应对思路。3.该系统的应用可能带来哪些积极影响，同时也可能存在哪些潜在的社会或环境风险？请简要分析。试卷答案一、选择题1.C2.A3.B4.B5.B6.C7.D8.A9.B10.B二、简答题1.监督学习在遥感影像分类中的应用流程：首先，收集并标注好训练用的遥感影像数据集（即像素或地物类别与其真实标签对应）；其次，选择合适的分类模型（如支持向量机、卷积神经网络等）；接着，使用标注好的数据集训练模型，通过算法调整模型参数，使其能够学习到影像特征与类别之间的关系；最后，利用训练好的模型对未标注的遥感影像进行分类预测，得到每个像素或区域的类别归属。2.深度学习相比传统机器学习在处理高维地理空间数据时的主要优势：其一，能够自动从原始高维数据中学习复杂的层次化特征表示，减少了对人工特征工程的高度依赖；其二，模型具有更强的非线性拟合能力，能捕捉地理空间数据中复杂的相互作用和依赖关系；其三，对于大规模、高分辨率的地理空间数据，经过适当的模型设计和优化，深度学习模型能展现出更强的预测精度和泛化能力。3.利用AI技术进行城市热岛效应分析的关键步骤：首先，利用多光谱或热红外遥感影像获取城市不同区域的地表温度数据；其次，结合气象数据（如风速、湿度、日照等）和土地利用/覆盖数据，构建包含多种影响因素的数据集；接着，应用机器学习或深度学习模型（如回归分析、分类模型、时空模型等）分析地表温度与各影响因素之间的关系，识别热岛区域及其强度；然后，利用AI技术进行热岛时空演变分析，预测未来发展趋势；最后，基于分析结果提出缓解城市热岛效应的优化建议（如增加绿地、改变建筑朝向等）。4.人工智能技术辅助地质灾害早期预警：可以利用AI技术分析多种致灾前兆信息，如利用InSAR技术结合深度学习分析地表微小形变；利用气象雷达和卫星数据结合时间序列预测模型分析降雨量与洪水风险；利用无人机或卫星遥感影像结合图像识别技术监测斜坡体表面的裂缝变化或植被异常；利用物联网传感器网络（监测水位、位移、应力等）结合异常检测算法实时识别危险临界状态；通过融合多源异构数据，建立AI预警模型，实现对潜在灾害的早期识别、精准预测和及时预警。三、论述题1.卷积神经网络（CNN）适合处理遥感影像数据的原因及应用：CNN之所以特别适合处理遥感影像，主要在于其独特的卷积结构能够有效捕捉和利用图像中的局部空间特征和层次化语义信息。其卷积层通过滤波器自动学习图像的边缘、纹理、形状等低级特征，池化层则实现特征降维和增强平移不变性。这种结构天然适合处理具有类似网格结构的遥感影像数据。具体应用举例：在土地覆盖分类中，CNN可以自动识别不同地类的典型光谱特征和空间格局；在建筑物检测中，CNN能够有效提取建筑物的边缘、角点等结构特征；在变化检测中，CNN可用于精确区分新旧地物或监测微小变化区域。2.发展可解释人工智能（XAI）在地理信息科学的重要性及挑战：发展XAI在地理信息科学中至关重要，因为该领域的研究成果往往直接关系到国计民生和社会决策，如城市规划、环境管理、灾害防治等。XAI有助于增强用户对AI模型的信任度，理解模型做出特定地理判断或预测的原因，从而更有效地验证模型、发现潜在数据问题、改进模型设计、避免偏见和错误决策。面临的挑战包括：遥感影像和地理空间数据的高度复杂性使得特征解释更加困难；如何将抽象的模型决策过程转化为直观、易于理解的地理空间信息表达；如何在保证模型精度的同时，不因追求可解释性而显著降低性能；以及开发通用的、适用于不同类型AI模型和地理信息科学任务的XAI方法。3.人工智能对未来地球信息科学研究和应用的影响看法及举例：我认为人工智能将深刻改变未来地球信息科学的研究范式和应用模式。在研究方面，AI将极大提升数据处理和分析的效率，从海量遥感、地理、气象等多源数据中自动提取深层、隐含的地理模式与知识；驱动地理信息科学与其他学科的深度融合，如利用AI进行复杂的时空模拟、预测地理系统演变；促进智能化地理知识发现和理论创新。在应用方面，AI将使地理信息服务更加智能化和个性化，如基于用户需求的动态路径规划、智能交通管理、精准农业推荐；赋能城市智能运行和可持续发展，如智能电网管理、智慧环境监测、灾害智能响应；提升地球系统监测和资源管理的决策支持能力，如气候变化影响预测、全球资源优化配置等。例如，利用AI驱动的智能遥感影像解译系统，可以自动、快速、准确地提取地表多种地物信息，极大提高测绘效率和质量。4.智能监测森林砍伐/退化系统分析：1.可采用的技术方法：可采用基于深度学习的遥感影像分类与变化检测技术。例如，使用卷积神经网络（CNN）进行高分辨率多时相遥感影像的语义分割，区分森林、非森林和植被退化区域；利用时序卷积网络（TCN）或循环神经网络（RNN）分析多时相影像序列，捕捉森林覆盖度的动态变化趋势；应用目标检测算法（如YOLO）识别和追踪大型砍伐迹地或单株树木的砍伐事件；结合机器学习的异常检测方法，识别与正常森林景观显著不同的区域。2.可能遇到的技术挑战及应对思路：主要挑战包括：遥感影像数据量大、处理计算成本高，应对思路是采用高效模型（如轻量级CNN）、分布式计算或利用云计算资源；复杂地形和光照条件下，森林冠层阴影、不同树种纹理混淆可能导致分类精度下降，应对思路是融合多源数据（如多光谱、雷达数据）、利用数据增强技术、优化模型鲁棒性；如何准确区分自然退化和人为砍伐，应对思路是结合地形数据、社会经济数据（如人口密度、道路网络）进行综合分析，或利用变化检测的时空特征进行区分；模型泛化能力不足，在新区域或不同季节的影像上表现不佳，应对思路是收集更多样化的训练数据、采用迁移学习或元学习技术。3.积极影响与潜在风险：积极影响包括：实现对森林砍伐/退化的实时、大范围、自动化监测，提高监测效率和精度，为森林资源管理提供