卫星遥感技术在地质调查中的应用试题及答案

卫星遥感技术在地质调查中的应用试题及答案1.单项选择题（每题2分，共20分）1.1在Landsat8OLI影像中，用于识别铁染异常的最优波段组合是A.B2/B4 B.B6/B2 C.B4/B2 D.B5/B7答案：C解析：铁离子在可见光波段具有强烈吸收，B4（红）与B2（蓝）比值可突出铁染信息。1.2下列哪种传感器最适合用于1∶5万比例尺活动断层填图A.Sentinel1C波段SAR B.GF3L波段SAR C.ASTERVNIR D.Hyperion答案：B解析：L波段对植被穿透能力强，可揭示被掩盖的断层线性特征。1.3在进行ASTER热红外反演硅酸盐指数时，需选用的波段为A.10/12 B.13/14 C.11/13 D.12/14答案：C解析：11、13波段位于硅酸盐Reststrahlen特征肩区，比值可突出石英含量差异。1.4利用InSAR监测滑坡时，最需优先去除的误差源是A.轨道误差 B.大气延迟 C.地形相位 D.散射体失相干答案：B解析：大气延迟在空间上呈低频分布，易与真实形变混淆。1.5在遥感蚀变填图中，“混合像元”问题导致的主要误差类型为A.系统误差 B.偶然误差 C.偏差误差 D.非采样误差答案：D解析：混合像元属于未能被地面采样代表的类别，归入非采样误差。1.6下列指数中，对含羟基矿物最敏感的是A.MSI B.NDSI C.OHVI D.FerrousIndex答案：C解析：OHVI利用SWIR2200nm附近吸收特征，专用于羟基矿物。1.7无人机高光谱数据做岩性分类，最佳空间分辨率应满足A.≤1m B.≤5m C.≤10m D.≤30m答案：A解析：1∶1万填图要求识别3m宽岩脉，需亚米级分辨率。1.8利用Sentinel2进行碳酸盐岩填图，优先选用的波段为A.B8A B.B11 C.B12 D.B2答案：B解析：B11位于2330nm附近，可捕捉碳酸盐组合频带吸收。1.9在SAR强度图像中，断层陡坎常表现为A.亮线 B.暗线 C.边缘梯度带 D.斑点噪声答案：C解析：断层造成微地貌突变，形成灰度梯度带。1.10下列哪种方法最适合提取环形构造A.高通滤波 B.小波变换 C.方向梯度 D.霍夫变换答案：B解析：小波多尺度分析可突出不同直径环形构造。2.多项选择题（每题3分，共15分）2.1影响ASTERSWIR交叉辐射定标精度的因素包括A.探测器温度漂移 B.光谱响应函数差异 C.月球辐照度变化 D.短波红外背景热辐射 E.极化方式答案：A、B、D解析：月球辐照度与极化对SWIR交叉辐射定标无显著影响。2.2在InSAR时序分析中，PS点选取需满足A.高相干性 B.低振幅离差 C.高后向散射 D.低形变速率 E.稳定散射机制答案：A、B、E解析：PS技术允许高形变速率，但要求散射机制稳定。2.3下列属于植被抑制算法的有A.NDVI掩膜 B.SpectralMixtureAnalysis C.MaskingPCA D.ContinuumRemoval E.线性光谱解混答案：A、B、E解析：MaskingPCA与ContinuumRemoval不专用于植被抑制。2.4造成高光谱数据“条带噪声”的原因有A.探测器响应不均 B.推扫速度不稳 C.姿态角突变 D.坏像元 E.smile效应答案：A、D、E解析：姿态角突变导致几何畸变，不直接产生条带。2.5利用热红外遥感估算地表热惯量的必需参数包括A.昼夜温差 B.反照率 C.发射率 D.大气水汽含量 E.土壤体积热容量答案：A、B、C解析：大气水汽与体积热容量为中间变量，非直接输入。3.判断题（每题1分，共10分）3.1在可见光—近红外区间，赤铁矿的反射率高于磁铁矿。答案：正确解析：赤铁矿呈亮红反射，磁铁矿整体吸收强。3.2交叉轨道InSAR对南北向形变最敏感。答案：错误解析：升、降轨InSAR对南北向形变敏感度低，需多轨道联合。3.3利用PCA变换后的第一主成分一定包含最大地质信息。答案：错误解析：第一主成分仅含最大方差，未必对应地质变异。3.4在干旱区，铁染异常与植被覆盖呈显著正相关。答案：错误解析：铁染区通常植被稀疏，呈负相关。3.5热红外遥感可在夜间进行岩性填图。答案：正确解析：夜间无太阳反射，热辐射差异更突出。3.6Sentinel1IW模式单视复数产品已做地形校正。答案：错误解析：SLC产品仅做零多普勒重采样，需用户自行地形校正。3.7光谱角填图算法对光照条件变化具有鲁棒性。答案：正确解析：SAM采用向量角度，抑制亮度差异。3.8在高原冻土区，InSAR观测到的季节性形变主要来源于冻胀融沉。答案：正确解析：季节冻胀可产生厘米级形变信号。3.9无人机激光雷达无法获取光谱信息，故不能用于蚀变填图。答案：错误解析：可结合多光谱相机或利用强度信息辅助填图。3.10碳酸盐岩在2330nm处呈现高反射峰。答案：错误解析：该处为强吸收谷，非反射峰。4.填空题（每空1分，共15分）4.1Landsat8OLI第________波段位于水汽吸收带，常用于大气校正质量评估。答案：94.2在ASTER数据中提取AlOH矿物，常采用波段________与波段________的比值。答案：4；64.3利用双基地SAR进行滑坡监测，其优势是可获取________向形变分量。答案：南北4.4在进行Sentinel1SBAS处理时，通常将时空基线阈值分别设为________m与________天。答案：150；3004.5热惯量单位是________。答案：J·m⁻²·K⁻¹·s⁻½4.6光谱分辨率为10nm的传感器，在2200nm处可分辨________个独立吸收特征。答案：约20（2200±100nm区间200nm/10nm）4.7无人机高光谱数据几何校正需布设________控制点/平方公里，以满足1∶2000精度。答案：≥154.8在HyMap数据中，用于去除水汽影响的波段位于________nm附近。答案：11404.9利用ASTERTIR反演石英含量，采用________算法效果最佳。答案：TES（TemperatureEmissivitySeparation）4.10在SAR影像中，山体阴影区相干性通常________（高/低）。答案：低5.简答题（每题8分，共40分）5.1简述利用Sentinel1SAR数据识别活动断层的流程。答案：（1）数据获取：选取覆盖研究区的升、降轨SLC影像，时间跨度≥1年；（2）影像预处理：辐射定标、多视、Goldstein滤波；（3）地形校正：利用SRTM30mDEM去除地形相位；（4）相干性计算：生成干涉对，设定窗口5×5，计算相干系数γ；（5）线性特征提取：采用Canny边缘检测与Hough变换提取线性构造；（6）断层验证：与已有地质图、地震震中、野外GPS实测对比，计算定位误差；（7）精度评价：Kappa系数≥0.75视为可靠，输出Shapefile。5.2说明在干旱区高光谱蚀变填图中如何抑制植被干扰。答案：（1）NDVI阈值掩膜：NDVI>0.3区域剔除；（2）光谱混合分析：端元选“绿色植被”“干植被”“裸岩”“阴影”，利用全约束最小二乘法解混，保留裸岩分量；（3）连续统去除：对植被残留光谱做CR，抑制叶绿素坡度影响；（4）波段选择：避开可见光绿峰与红边，改用SWIR2200nm区段；（5）时空融合：选用旱季影像，植被覆盖度<10%；（6）验证：野外实测光谱仪获取纯植被与蚀变岩光谱，计算均方根误差RMSE<0.02。5.3列举InSAR监测矿山沉陷的三类误差源并给出改正策略。答案：（1）大气延迟：利用ERA5再分析数据构建大气相位屏，或采用GNSS水汽数据时空回归改正；（2）DEM误差：采用LidarDEM（0.5m）替换SRTM，重去地形；（3）失相干：选取PS/DS混合目标，采用STUN算法加权，提高点密度至>500个/km²。5.4简述利用热红外遥感区分玄武岩与花岗岩的物理基础。答案：玄武岩铁镁质矿物含量高，发射率光谱在8.5–9.5μm呈低平曲线，TES反演发射率均值约0.965；花岗岩石英含量高，在8.6μm出现明显发射率谷，均值约0.945。夜间热红外图像上，玄武岩热惯性高，昼夜温差小，表现为均一低温；花岗岩热惯性低，昼夜温差大，呈斑状高温。利用单窗算法反演表面温度，结合发射率差异，可建立决策树分类，精度可达88%。5.5说明无人机高光谱在1∶1万岩性填图中的精度控制要点。答案：（1）几何精度：布设≥20个GCP，采用RTK测量，平面误差≤5cm；（2）辐射精度：使用ASDFieldSpec同步测量白板，每30分钟更新反射率；（3）光谱校准：采用NIST可溯源卤素灯，波长漂移<0.3nm；（4）空间分辨率：飞行高度≤150m，GSD≤0.3m；（5）分类验证：野外采集200个岩性样本，建立光谱库，采用SVM分类，总体精度≥90%；（6）成图标准：按GB/T9582015符号库，线宽0.2mm，图面负载≤120要素/dm²。6.计算题（共30分）6.1已知Landsat8OLI影像某像元DN值B4=8500，B2=3200，增益参数G=0.00002，偏移Q=0.1，太阳天顶角θ=30°，日地距离d=1.015AU，求铁染异常比值指数I及表观反射率ρ。答案：（1）L=G·DN+Q→L4=0.00002×85000.1=0.17W·m⁻²·sr⁻¹·μm⁻¹，L2=0.00002×32000.1=0.036（负值取0.0001）；（2）ρ=πLd²/ESUNcosθ，ESUN4=1698，ESUN2=1970→ρ4=π×0.17×1.015²/(1698×cos30°)=0.00038，ρ2=0.0000002；（3）I=ρ4/ρ2≈1900，远大于背景1.5，判定为强铁染异常。6.2某地区Sentinel1影像波长λ=5.6cm，基线B=120m，倾角α=23°，DEM高程误差Δh=5m，求引起的高程相位误差Δφ。答案：Δφ=4πB⊥Δh/(λRsinθ)，设R=850km，θ=34°，B⊥=Bcos(θα)=120cos11°=117.8m，Δφ=4π×117.8×5/(0.056×850000×sin34°)=0.92rad≈52.7°。6.3无人机高光谱数据空间分辨率0.3m，测区5km²，单波段数据量计算：波段数270，量化16bit，求原始数据大小（GB）。答案：像元数=5×10⁶/(0.3×0.3)=55.6×10⁶，每像元2Byte，总字节=55.6×10⁶×270×2=30GB。7.综合应用题（共40分）7.1藏东某流域发育大型滑坡，区内地形起伏1500m，植被茂密，年均云量75%，计划采用多源遥感进行详细调查。任务：（1）设计传感器组合及时相；（2）制定形变监测技术路线；（3）给出岩性构造解译流程；（4）提出精度验证方案。答案：（1）传感器组合：A.L波段ALOS2PALSAR2（穿透植被，每年3期，覆盖3年）；B.X波段TerraSARX（高分辨率，每月1期，雨季加密）；C.无人机Lidar（旱季1次，获取0.5mDEM）；D.无人机高光谱（400–2500nm，2nm，旱季1次）；E.GF2MSI（1m，季相4次，光学gapfilling）。（2）形变监测路线：SBASInSAR处理ALOS2与TSX数据，采用GAMMA软件，设置时空基线150m/300天，利用LidarDEM去地形，引入MERIS水汽数据改正大气，获取平均形变速率图；对重点滑坡体采用IPTA技术提取PS点，密度>800个/km²，结合无人机LidarDEM生成3D位移场；采用MAI方法分离南北向形变。（3）岩性构造解译：a.预处理：辐射定标、大气校正、几何精校正至0.5m；b.波段运算：计算OHVI、SI、FerrousIndex，掩膜植被NDVI<0.25；c.主成分分析：对SWIR波段做MNF，提取蚀变分量PC3；d.面向对象分割：尺度参数50，形状0.3，紧致度0.5，建立岩性对象；e.分类：采用随机森林，输入变量包括光谱、纹理、坡度、方位，训练样本400个，OOB误差<8%；f.构造提取：利用Sobel算子提取梯度，融合坡度突变区，采用LineTracing提取线性构造，与InSAR形变梯度叠加，判定活动性。（4）精度验证：野外布设验证点120个，采用RTK测量，岩性误判矩阵计算Kappa=0.91；形变验证：安装6台GNSS连续站，观测1年，与InSAR结果比较，RMSE=3.2mm/yr；对滑坡边界采用无人机倾斜摄影获取3D模型，与遥感解译边界比较，IoU=0.87，满足1∶1万精度要求。7.2某铜矿床位于高寒荒漠，发育钾硅酸盐化、青磐岩化、泥化三类蚀变，计划利用WorldView3高空间分辨率数据开展蚀变填图并估算铜品位。任务：（1）说明数据预处理关键步骤；（2）建立蚀变光谱指数；（3）构建铜品位反演模型；（4）评估模型不确定性。答案：（1）预处理：a.正射校正：采用0.2mDEM，GCP平面误差≤0.3m；b.辐射校正：使用APIRIS软件，基于MODTRAN®6构建查找表，输入大气参数：水汽0.8cm，能见度80km，臭氧0.28atmcm；c.光谱平滑：SavitzkyGolay滤波，窗口9，阶数3，去除随机噪声；d.几何配准：与已有地质图配准，误差≤0.5像元。（2）蚀变指数：钾硅酸盐化：KAlI=(B5B7)/(B5+B7)，B5660nm，B7783nm，突出AlOH吸收；青磐岩化：ChlI=(B6B8)/(B6+B8)，B6720nm，B8908nm，识别FeMgOH；泥化：ArgI=B8/B7，利用2200nm迁移短波红外，B8中心2250nm。（3）铜品位反演：a.样本采集：野外采集120件蚀变岩样，粉碎至200目，采用ICPMS分析Cu含量，范围0.05–2.3%；b.光谱测量：ASDFieldSpec®3，350–2500nm，探头8°，同步白板校正，每条光谱平均30次；c.特征选择：采用连续投影算法SPA，选取15个特征波长；d.