2025年高职遥感技术应用（遥感数据处理）试题及答案

2025年高职遥感技术应用（遥感数据处理）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共8小题，每小题5分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种遥感数据处理方法可以有效去除噪声干扰？A.直方图均衡化B.主成分分析C.均值滤波D.几何校正2.遥感影像的空间分辨率主要取决于？A.传感器的探测波段B.传感器的瞬时视场角C.卫星的轨道高度D.数据的传输速率3.在遥感数据融合中，以下哪种融合方法能够保留各数据源的光谱信息？A.HIS变换融合B.PCA变换融合C.小波变换融合D.乘积融合4.对于多光谱遥感数据，其波段组合常用于植被分析的是？A.红、绿、蓝波段B.近红外、红、绿波段C.热红外、中红外、近红外波段D.紫外、可见光、近红外波段5.遥感影像辐射校正的目的是？A.提高影像的空间分辨率B.消除影像的几何变形C.校正影像的辐射亮度值D.增强影像的对比度6.以下哪种算法常用于遥感影像的边缘检测？A.Canny算法B.Dijkstra算法C.K-Means算法D.PageRank算法7.遥感数据分类中，监督分类的优点是？A.不需要先验知识B.分类精度较高C.计算速度快D.适用于各种类型的数据8.遥感影像的纹理特征提取可以采用以下哪种方法？A.傅里叶变换B.小波变换C.灰度共生矩阵D.以上都是第II卷（非选择题，共60分）9.（10分）简述遥感数据处理流程。10.（15分）说明主成分分析在遥感数据处理中的作用及原理。11.（15分）材料：有一幅多光谱遥感影像，部分区域植被覆盖度较高，部分区域为裸地。请阐述如何利用遥感数据处理技术来提取该影像中的植被信息。12.（10分）材料：在进行遥感影像分类时，发现分类精度不高。请分析可能导致分类精度不高的原因，并提出相应的解决措施。13.（20分）材料：某地区计划利用遥感技术进行土地利用变化监测。请设计一个基于遥感数据处理的土地利用变化监测方案，包括数据获取、处理、分析等步骤。答案：1.C2.B3.C4.B5.C6.A7.B8.D9.遥感数据处理流程一般包括数据采集、数据预处理、数据信息提取和数据应用分析等环节。数据采集通过卫星、飞机等平台获取遥感影像数据。数据预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等，以提高数据质量。数据信息提取利用分类、特征提取等方法获取地物信息。数据应用分析则将提取的信息应用于资源调查、环境监测等领域。10.主成分分析在遥感数据处理中的作用主要是数据降维、特征提取和噪声去除。原理是通过线性变换将多波段数据转换为少数几个主成分，这些主成分保留了原数据的大部分信息，且相互独立。通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量，选取贡献率高的主成分来实现数据的有效处理。11.首先可利用多光谱遥感影像的近红外、红、绿波段组合，因为植被在近红外波段反射率高，在红波段反射率低，通过计算植被指数如NDVI等，突出植被信息。然后采用监督分类方法，选择已知的植被和裸地样本进行分类，得到植被覆盖区域。也可先进行图像增强，提高植被与裸地的对比度，再利用阈值分割等方法提取植被信息。12.导致分类精度不高的原因可能有：训练样本选取不合理，数量不足或代表性差；影像存在噪声、大气干扰等影响特征提取；分类算法不适合数据特点。解决措施：增加训练样本数量，确保涵盖各种地物类型；对影像进行预处理，去除噪声和干扰；尝试不同的分类算法，选择最适合的算法，如支持向量机、随机森林等。13.数据获取：选择合适的遥感卫星，获取研究区域不同时期的高分辨率遥感影像。数据处理：进行辐射校正、几何校正等预处理，然后利用主成分分析等方法提取特征。分析步骤：采用监督分