2025年高考地理地理信息系统专项训练试卷及答案

2025年高考地理地理信息系统专项训练试卷及答案一、单项选择题（每题4分，共40分。每题只有一个正确答案，请将正确选项填涂在答题卡上）1.某市规划部门利用GIS进行“15分钟社区生活圈”评价时，首先需要建立的基础空间数据层是A.人口密度栅格层B.道路网络矢量层C.高分辨率遥感影像层D.土地利用现状矢量层答案：B解析：生活圈的核心是居民步行可达范围，而步行可达性计算依赖道路网络拓扑，因此道路网络矢量层是最先必须建立的基础数据。2.在WebGIS中，为提高全球用户访问矢量瓦片的渲染效率，OGC首选采用的标准是A.WMS1.3.0B.WMTS1.0.0C.WFS2.0.0D.3DTiles1.1答案：B解析：WMTS通过预生成瓦片、支持缓存与多尺度索引，显著降低服务器实时渲染压力，是目前Web端大范围矢量栅格一体化展示效率最高的OGC标准。3.利用Sentinel2影像进行水稻种植面积提取时，下列波段组合对区分淹水期水稻效果最佳的是A.B2/B3/B4B.B3/B4/B8C.B5/B6/B7D.B8/B11/B12答案：D解析：B8（近红外）对植被敏感，B11、B12为短波红外，对水分敏感。水稻淹水期土壤含水量高，短波红外反射率低，B8/B11/B12组合可突出“高植被+高水分”特征。4.某GIS项目采用横轴墨卡托投影（UTM）第50N带，中央经线117°E，当测点位于118°E时，该点坐标偏移趋势为A.东向坐标值减小B.东向坐标值增大C.北向坐标值减小D.北向坐标值增大答案：B解析：UTM投影中央经线东向坐标定为500000m，向东离中央经线越远，东向坐标值线性增大，因此118°E处东向坐标大于117°E。5.在PostGIS中执行空间查询“SELECTST_Area(geom)FROMparcelsWHEREST_Contains(geom,ST_Point(120.1,30.2))”返回结果单位取决于A.数据库字符编码B.几何字段SRIDC.查询客户端编码D.PostGIS版本号答案：B解析：ST_Area计算结果单位由坐标参考系统（SRID）决定，若SRID为4326则返回球面度²，为投影坐标系则返回米²。6.利用无人机倾斜摄影生成3Dmesh后，为减小数据量同时保持立面细节，最佳简化策略是A.均匀网格重采样B.基于曲率的边折叠C.随机点抽稀D.高程阈值过滤答案：B解析：边折叠算法可优先保留高曲率区域（如建筑边缘），在减少三角面数量的同时最大限度保留视觉关键特征。7.在GeoJSON中，表示一条具有时间戳的台风路径，应使用的几何类型是A.PointB.LineStringC.MultiLineStringD.GeometryCollection答案：B解析：台风路径为连续时序点连线，GeoJSON中用LineString存储，时间戳可作为属性或坐标维度的第四维（时态扩展）。8.某市利用出租车GPS轨迹数据估算道路实时速度，需首先对轨迹点进行A.地图匹配B.聚类去噪C.轨迹压缩D.坐标转换答案：A解析：原始GPS存在漂移，必须将轨迹点映射到实际道路链上，才能计算链路段速度，该过程称为地图匹配。9.在QGIS中，将DEM生成坡度图时，若DEM分辨率为5m，则计算坡度默认采用的方法是A.三阶反距离权差分B.Horn算法C.简单中心差分D.双线性插值答案：B解析：QGIS/GDAL默认使用Horn算法（3×3邻域加权差分）计算坡度，兼顾精度与抗噪。10.下列关于时空立方体（SpaceTimeCube）的描述正确的是A.仅支持二维空间+一维时间B.时间维必须采用等间隔切片C.无法表达离散事件D.可在三维视图中揭示时空热点答案：D解析：时空立方体通过将时间作为垂直轴，可在3D视图中直观识别时空聚类与热点，支持不等间隔及离散事件。二、多项选择题（每题5分，共30分。每题有两个或两个以上正确答案，多选、少选、错选均不得分）11.在构建国土空间规划“双评价”系统时，下列哪些数据必须采用30m分辨率栅格A.坡度B.高程C.植被覆盖度D.土壤侵蚀强度E.夜间灯光答案：A、C、D解析：《资源环境承载能力评价指南》规定坡度、植被覆盖度、土壤侵蚀强度统一采用30m分辨率，高程可用90mSRTM，夜间灯光为1km。12.利用机器学习方法进行滑坡易发性评价时，下列哪些属于典型的样本不平衡处理技术A.SMOTE过采样B.随机欠采样C.集成学习（BalancedRandomForest）D.添加Dropout层E.交叉验证答案：A、B、C解析：Dropout用于神经网络防止过拟合，交叉验证评估泛化误差，均非样本不平衡处理技术。13.在ArcGISPro中，使用ModelBuilder构建地理处理模型时，下列哪些元素支持迭代A.要素类B.栅格目录C.工作空间D.字段值E.图层符号答案：A、B、C、D解析：符号属于渲染属性，不支持迭代。14.关于GeoPackage与Shapefile的比较，下列说法正确的是A.GeoPackage支持存储栅格与矢量B.Shapefile字段名最长可达255字节C.GeoPackage采用SQLite数据库D.Shapefile不支持大于2GB的存储E.GeoPackage支持空间索引RTree答案：A、C、D、E解析：Shapefile字段名最长10字节，而非255。15.在WebGIS前端使用Cesium加载3DTiles时，为提高帧率可采取A.启用LODB.使用Draco几何压缩C.关闭视锥体剔除D.采用批量渲染（BatchTable）E.减少粒子特效答案：A、B、D、E解析：关闭视锥体剔除会增加渲染负载，降低帧率。16.下列哪些属于OGCSimpleFeatures定义的空间关系谓词A.EqualsB.DisjointC.TouchesD.CoversE.Relate答案：A、B、C、D解析：Relate返回DE9IM字符串，不属于布尔谓词。三、综合题（共80分）17.时空轨迹分析（20分）某共享单车企业提供了2024年10月1日杭州市域的订单数据，字段包括：bike_id、start_time、end_time、start_x、start_y、end_x、end_y。（1）请写出使用Python与GeoPandas提取“工作日早高峰（7:00–9:00）”所有订单起讫点的GeoDataFrame代码片段（6分）。（2）基于上述结果，如何构建OD线并可视化其空间分布（给出关键代码与参数，6分）。（3）说明如何利用空间自相关（Moran’sI）识别早高峰OD热点走廊，并指出结果对城市慢行系统规划的启示（8分）。答案与解析：（1）```pythonimportgeopandasasgpd,pandasaspdfromshapely.geometryimportPointdf=pd.read_csv('order.csv')df['start_time']=pd.to_datetime(df['start_time'])df['weekday']=df.start_time.dt.weekdaydf['hour']=df.start_time.dt.hourpeak=df[(df.weekday<5)&(df.hour>=7)&(df.hour<9)]gdf_o=gpd.GeoDataFrame(peak,geometry=[Point(xy)forxyinzip(peak.start_x,peak.start_y)],crs='EPSG:4326')gdf_d=gpd.GeoDataFrame(peak,geometry=[Point(xy)forxyinzip(peak.end_x,peak.end_y)],crs='EPSG:4326')```解析：利用pandas时间筛选提取工作日早高峰，GeoPandas快速生成起讫点矢量。（2）```pythonfromshapely.geometryimportLineStringpeak['od_line']=[LineString([o,d])foro,dinzip(gdf_o.geometry,gdf_d.geometry)]od_gdf=gpd.GeoDataFrame(peak,geometry='od_line',crs='EPSG:4326')od_gdf=od_gdf.to_crs('EPSG:2436')转为投影坐标系，单位米ax=od_gdf.plot(figsize=(8,8),linewidth=0.1,alpha=0.3,color='red')ctx.add_basemap(ax,crs='EPSG:2436',source=viders.CartoDB.Positron)```解析：构建OD线后需转换投影以保证可视化比例正确，使用上下文底图提升可读性。（3）将研究区划分为500m×500m渔网，统计每条网格中心线穿过OD线的频次作为局部变量，计算Moran’sI。若I>0.3且p<0.05，则表明存在显著高高聚类走廊。规划启示：可在热点走廊增设自行车专用道、优化信号灯绿波，提升通勤效率并减少与机动车冲突。18.遥感与GIS一体化提取水稻种植面积（25分）研究区位于长江中下游平原，Sentinel2影像日期：20240715（分蘖期）、20240829（抽穗期）。（1）说明为何单期影像难以准确提取水稻，并给出两期协同提取的理论依据（6分）。（2）设计一套基于GoogleEarthEngine（GEE）的指数阈值法流程，要求写出关键代码（包括云掩膜、指数计算、阈值决策、面积统计）（10分）。（3）将提取结果矢量导入ArcGISPro后，如何利用“地理加权回归（GWR）”分析水稻面积与地表高程的关系，并解释空间非平稳性对种植决策的意义（9分）。答案与解析：（1）单期影像易与水生植被、池塘混淆。水稻具有“淹水+植被”双重时相特征：分蘖期NDVI较低而LSWI高，抽穗期NDVI迅速升高而LSWI下降，两期差值可剔除恒久水体与旱地。（2）```javascriptvarroi=ee.FeatureCollection("users/zj/hz_plain");vars2=ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR').filterBounds(roi).filterDate('20240710','20240720').merge(ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR').filterBounds(roi).filterDate('20240825','20240903')).sort('system:time_start').map(function(img){varqa=img.select('QA60');varcloud=qa.bitwiseAnd(1<<10).or(qa.bitwiseAnd(1<<11));returnimg.updateMask(cloud.not()).clip(roi).copyProperties(img,['system:time_start']);});varaddIndices=function(img){varndvi=img.normalizedDifference(['B8','B4']).rename('NDVI');varlswi=img.normalizedDifference(['B8','B11']).rename('LSWI');returnimg.addBands(ndvi).addBands(lswi);};s2=s2.map(addIndices);varimg1=s2.first();//分蘖期varimg2=s2.sort('system:time_start').toList(2).get(1);img2=ee.Image(img2);//抽穗期varrice=img1.select('LSWI').gt(0.15).and(img1.select('NDVI').lt(0.4)).and(img2.select('NDVI').gt(0.6)).selfMask().rename('rice');vararea=rice.multiply(ee.Image.pixelArea()).reduceRegion({reducer:ee.Reducer.sum(),geometry:roi,scale:10,maxPixels:1e13});print('ricearea(m²)',area.get('rice'));Export.image.toDrive({image:rice,region:roi,scale:10,crs:'EPSG:4326'});```解析：利用LSWI>0.15识别淹水，NDVI时序差异锁定水稻，10m尺度输出。（3）在ArcGISPro中打开提取矢量，添加DEM（30m）属性至地块中心点，启动GWR工具，设置因变量为水稻面积占比，解释变量为DEM，带宽采用AICc最小化。若局部R²高值区集中在高程2–3m，表明该高程段受微地形与灌溉条件综合最优，空间非平稳性提示：在低洼易涝区应推广耐涝品种，高岗区发展旱稻或调水灌溉，避免“一刀切”种植政策。19.三维GIS与BIM集成（20分）某新区规划建设地下综合管廊，设计方提供IFC格式BIM模型，坐标系为地方独立系（中央经线120°30′，抵偿高程面+50m）。（1）说明将IFC模型导入ArcGISPro生成Multipatch需进行哪些坐标转换步骤，并给出关键参数（7分）。（2）如何基于CityEngine规则将管廊Multipatch自动关联检修口属性（如直径、材质），并批量生成带标注的场景图层包（slpk）（7分）。（3）在ArcGISOnline发布slpk后，前端调用ArcGISAPIforJavaScript实现点击检修口弹出BIM属性面板，请写出关键代码片段（6分）。答案与解析：（1）步骤：①使用IFCtoGeodatabase工具导入，设置“垂直坐标系”为地方独立高程系；②运行Project工具，目标坐标系选择“CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_40（120°E）”，自定义FalseNorthing加抵偿高程50000m；③采用NTv2七参数“ZJ2000.gsb”完成平面转换，垂直偏移量50m写入坐标转换文件，确保BIM高程与地表DEM无缝贴合。（2）在CityEngine中编写CGA规则：```cgaattrmanhole_d=0.8attrmaterial="球墨铸铁"@StartLot>extrude(0.1)color("555555")report("直径",manhole_d)report("材质",material)```将Multipatch作为初始形状，使用“ExportSceneLayerPackage”工具，勾选“ExportFeatureswithAttributes”，生成slpk。（3）```javascriptrequire(["esri/layers/SceneLayer","esri/widgets/Feature"],function(SceneLayer,Feature){constlayer=newSceneLayer({url:"/.../scene.slpk"});view.map.add(layer);view.on("click",function(event){view.hitTest(event).then(function(response){constgraphic=response.results.find(r=>r.graphic.layer===layer);if(graphic){constattr=graphic.graphic.attributes;constpanel=newFeature({graphic:graphic.graphic,map:view.map});view.popup.open({features:[panel.feature],location:event.map