2025年高考地理地理信息系统专项训练试卷(含答案解析)

2025年高考地理地理信息系统专项训练试卷(含答案解析)一、单项选择题（每题4分，共40分。每题只有一个正确答案，请将正确选项填在括号内）1.某市规划部门拟在旧城区布设5G微基站，需优先获取的GIS基础数据层是（）A.人口密度格网B.建筑三维体块C.土地权属宗地D.地下管网矢量【答案】B【解析】5G微基站布设的核心限制是建筑遮挡与高度控制，三维体块数据可直接计算通视与遮挡，是首要数据；人口密度用于后期容量预测，土地权属与地下管网为施工阶段才需精细对接。2.在利用Sentinel2影像进行水稻种植面积提取时，下列波段组合对识别移栽期水田效果最佳的是（）A.B2/B3/B4B.B3/B4/B8C.B5/B6/B7D.B8/B11/B12【答案】C【解析】移栽期水田在短波红外（B5、B6、B7）具有显著的水分吸收谷与植被“红边”陡升特征，组合后可最大化水陆差异；可见光组合（A、B）受浑浊水体干扰大，远红外（D）对植被水分敏感但空间分辨率低。3.某GIS项目采用WGS84Web墨卡托投影进行缓冲区分析，在纬度φ=40°N处生成1km半径缓冲区，实际地面最短轴长度约为（）A.1.00kmB.0.77kmC.1.15kmD.0.65km【答案】B【解析】Web墨卡托在纬度φ处的比例尺因子k=secφ，40°N处k≈1.305，导致东西方向被拉伸，南北方向不变，因此最短轴（南北）长度=1km/1.305≈0.77km。4.对某区域30m分辨率DEM进行坡度计算时，出现“棋盘格”噪声，最可能的原因是（）A.未进行无迹变换B.使用了三阶反距离权模型C.原始DEM未填充洼地D.采用了Ritter算法【答案】C【解析】“棋盘格”噪声源于坡度计算时高程差分对微小凹陷过度敏感，洼地未填充导致伪坡度突变；Ritter算法本身平滑，无迹变换与反距离权模型不会直接产生棋盘。5.某市利用出租车GPS轨迹数据识别“常驻热点”，下列空间聚类算法最适合处理数据密度差异极大的场景的是（）A.DBSCANB.KmeansC.STDBSCAND.OPTICS【答案】D【解析】OPTICS可生成可达距离图，自动识别不同密度聚类，避免DBSCAN在密度差异大时参数难调；Kmeans对噪声敏感且需预设k；STDBSCAN虽时空兼顾，但密度差异大时同样需调参。6.在GeoPackage与PostGIS之间进行数据迁移时，为确保空间索引不丢失，应优先选择的导出格式为（）A.GPKG→SHP→PostGISB.GPKG→WKTCSV→PostGISC.GPKG→FGDB→PostGISD.ogr2ogr直接GPKG→PostGIS【答案】D【解析】ogr2ogr支持直接迁移并自动重建GIST索引，避免中间格式造成索引丢失；SHP与CSV均不支持空间索引，FGDB需额外驱动且易丢字段。7.某区域进行国土空间“双评价”时，将坡度>25°区域直接划为生态保护极重要区，该操作属于（）A.布尔叠加B.加权叠加C.模糊叠加D.主成分叠加【答案】A【解析】>25°为刚性阈值，属于布尔逻辑（0/1）叠加；加权、模糊、主成分均需连续量算与权重。8.利用夜光遥感数据评估叙利亚战后人口恢复，需首先进行的辐射归一化处理是（）A.离源距离校正B.月相角校正C.年内合成去噪D.跨传感器交叉校正【答案】D【解析】叙利亚时间序列横跨DMSPOLS与NPPVIIRS两代传感器，二者辐射度量基准不同，必须交叉校正才能做趋势分析；月相角与离源距离对夜光影响极小，年内合成是后续步骤。9.某WebGIS采用矢量切片（VectorTile）方案，在客户端实时渲染道路名称时，为避免标签压盖，最合理的策略是（）A.服务器端预标注B.客户端碰撞检测C.降低切片等级D.转换为栅格切片【答案】B【解析】矢量切片将几何与属性同时下发，客户端可动态碰撞检测与标签避让，兼顾交互与美观；服务器预标注丧失灵活性，降低等级或转栅格均牺牲矢量优势。10.在进行InSAR地面沉降监测时，若基线距超过临界值，导致干涉图失相干，则可通过（）重新获得高相干影像对。A.选择相同成像角B.采用短时空基线重组C.使用多普勒中心补偿D.引入外部DEM去地形【答案】B【解析】失相干主因是空间基线过长，短时空基线重组（SmallBaselineSubset）可筛选高相干对；相同成像角无法克服基线距，多普勒中心补偿针对频移，外部DEM仅去地形相位。二、双项选择题（每题5分，共20分。每题有两个正确答案，多选少选均不得分）11.下列关于时空GIS数据模型的描述，正确的有（）A.事件驱动模型以“对象时间事件”三元组表达变化B.序列快照模型可无损记录拓扑变化历史C.场模型在时空立方体中采用Voxel表达D.地物时空对象模型支持版本化与分支管理【答案】A、D【解析】事件驱动模型核心为三元组；序列快照无法记录拓扑演变，只能保存状态；场模型可用体元（Voxel）表达三维时空场；地物时空对象模型支持Git式版本与分支。12.利用无人机多光谱影像进行绿潮监测时，为提高分类精度，应优先采用（）A.大气顶层反射率B.地面实测光谱库C.超像素分割预处理D.数字表面模型【答案】B、C【解析】绿潮与正常海水光谱差异小，需实测端元光谱库约束分类；超像素分割可降低噪声，提高对象同质性；大气顶层反射率未做大气校正，DSM对漂浮绿潮高差无意义。13.在构建城市内涝模拟模型时，需要将CAD管网数据转换为GIS格式，下列操作必须的有（）A.拓扑规则检查B.高程字段赋值C.坐标系转换D.语义字段映射【答案】A、B【解析】管网模拟需连通拓扑与节点高程；坐标系转换（C）视项目需求而定，语义映射（D）为可选增强，非必须。14.某省进行10m分辨率土地覆盖分类，需整合Sentinel1与Sentinel2时序特征，下列措施可有效缓解“高维灾难”的有（）A.递归特征消除B.主成分分析C.波段比值增强D.时空卷积降维【答案】A、B【解析】递归特征消除与PCA均可降维；波段比值增强（C）为特征构造，不降维；时空卷积（D）为深度学习策略，非传统降维。三、综合题（共40分）15.（14分）阅读图文材料，回答下列问题。材料：某流域面积3200km²，多年平均降水量650mm，上游为山丘区，下游为冲积平原。为评估极端暴雨（P=0.5%）下的洪涝风险，项目组构建了基于GIS的分布式水文水动力耦合模型。（1）列出构建模型所需的三类核心空间数据，并说明其在水文模拟中的作用。（6分）（2）说明如何利用GIS技术实现“暴雨中心汇流路径淹没范围”的动态可视化。（4分）（3）指出在平原区采用LIDAR点云生成1m分辨率DEM时，需重点处理的两类误差，并给出消除方法。（4分）【答案与解析】（1）①高精度DEM：提供坡度、流向、汇流累积等关键地形参数，决定产汇流路径。②土地利用/覆被：用于曼宁糙率系数赋值，反映地表阻水差异，影响洪峰与洪量。③土壤类型与质地：决定下渗与饱和导水率，控制产流机制（超渗/蓄满）。（2）以时间轴为驱动，将每步计算结果（降雨栅格、径流深、水深）写入NetCDFCF格式，利用Cesium或MapboxGLJS加载时空体数据，通过颜色与高度映射实现三维动态播放；同时采用Flowmap.gl叠加流向线，宽度与流速成正比，实现“暴雨中心汇流路径淹没范围”一体化动态可视化。（3）①植被穿透误差：采用多回波分类算法（TerraScan）分离地面与植被点，辅以形态学滤波填补空洞。②桥堤系统误差：利用众数滤波+人工立体编辑，对桥面板高程进行“降维打击”，强制替换为水面高程，避免伪坝效应。16.（12分）某市拟利用手机信令数据识别城市边缘区，并进一步划定“15分钟社区生活圈”盲区。（1）简述利用信令数据识别边缘区的技术流程。（5分）（2）说明如何结合POI与路网数据，评估盲区内部实际可达性，并给出两项关键指标。（4分）（3）指出手机信令数据在空间尺度上存在的两类偏差，并提出校正思路。（3分）【答案与解析】（1）①数据清洗：剔除乒乓切换、漂移点，采用KNN平滑轨迹。②停留点识别：速度<1m/s且持续>15min，DBSCAN聚类得驻留点。③职住判定：夜间（22:006:00）与日间（9:0017:00）高频驻留地分别标记为“住”“职”。④边缘区提取：计算居住点核密度，以自然断点法取低密度区，并与城市建设用地边界做差集，得到“城市边缘区”。（2）构建网络数据集，以盲区几何中心为起点，POI（菜场、卫生站、公园）为终点，进行OD成本矩阵分析；关键指标：①平均可达时间：≤15minPOI占比；②有效服务半径：覆盖至少80%居民出行距离的缓冲半径。（3）①基站Voronoi尺度偏差：大基站覆盖范围被均分，导致人口空间重分配误差；采用加权Voronoi（以基站覆盖角与场强为权重）校正。②行政区划尺度偏差：信令汇总至街道即视为均匀分布，忽略内部异质；引入100m格网再分配模型，结合建筑体积权重修正。17.（14分）某沿海省份计划建设海上风电场，需利用GIS进行宏观选址与微观排布。（1）列举四项用于宏观选址的排除性因子，并说明其数据来源。（4分）（2）说明如何利用GIS进行风机微观排布，以最大化发电量并最小化尾流损失。（6分）（3）指出在GIS环境中进行海底电缆路径优化时，需采用的三类空间分析函数。（4分）【答案与解析】（1）①航道缓冲区：来自海事局AIS航迹大数据，排除5km缓冲。②军事训练区：由战区测绘局提供的涉密禁区矢量。③生态红线：省自然资源厅发布的生态保护红线图层。④海深<5m浅滩：由1:5万海图与LIDAR测深融合DEM提取。（2）①资源层：利用ERA5再分析10m风场（19792022），在100m高度进行幂律外推，生成平均风速与Weibullk、c参数栅格。②能源层：以风机功率曲线（如VestasV23615MW）计算每格网年发电量AEP。③约束层：将尾流模型（Jensen）写入PythonToolbox，迭代调整机位，以遗传算法（NSGAII）多目标优化：目标1=max(AEP)，目标2=min(尾流损失)，约束条件为最小间距5D（D为叶轮直径），最终输出Pareto前沿解集。④可视化：采用ArcGISPro的NetworkRFM（RangeFanModel）三维展示尾流扇区，辅助人工微调。（3）①成本距离加权（CostDistance）：以海底地形坡度、底质类型、保护区为成本栅格，计算最小累积成本路径。②廊道分析（Corridor）：生成多条低成本廊道，供工程比选。③三维通视分析（LineofSight）：检查电缆与航道、锚地之间的垂直安全距离，避免抛锚损伤。四、实践操作题（共50分）18.（20分）某县提供2020年森林资源二类调查SHP（EPSG:4547）与Sentinel2Level2A影像（20200812，EPSG:32650），要求你在QGIS3.28中完成以下任务并提交截图与任务A：以NDVI>0.6且坡度<15°提取“适宜抚育”的乔木林斑，并计算其面积。任务B：对结果进行1ha网格抽样，生成空间均衡样本点，并赋予NDVI均值。任务C：将样本点图层以GeoPackage格式导出，字段名仅限英文，坐标系转换为CGCS20003°带117E。【评分细则】A.正确计算NDVI（2分），坡度提取（2分），矢量裁剪与面积统计（3分）；B.创建渔网（2分），空间连接均值（3分）；C.字段重命名（2分），坐标转换（2分），格式导出（2分）；报告清晰（2分）。【参考答案要点】1.栅格计算器：`(B8B4)/(B8+B4)>0.6`得NDVI二值；2.地形分析：DEM→Slope（%）→重分类<15°；3.栅格计算器：`NDVI_1&Slope_1`得适宜栅格；4.矢量化并统计：字段计算器`$area/10000`得公顷；5.矢量→研究工具→创建网格（1hahexagon）；6.分析→工具箱→“按位置汇总”，统计NDVI均值；7.右键→导出→保存为GPKG，CRS选EPSG:4534，字段别名改为英文。19.（16分）利用PostGIS完成以下SQL查询：给定表`buildings(id,geom,floors,type)`，坐标系3857，计算每个住宅建筑（type='住宅'）到其最近公交站（表`stops(id,geom)`）的步行距离，要求：（1）仅返回id、距离（米），并按距离升序排列；（2）距离需沿路网（表`roads(id,geom,source,target,cost)`，已构建拓扑）计算，不允许欧氏距离；（3）写出完整SQL，并说明关键函数。【参考答案】```sqlSELECTb.id,agg_costASdistance_mFROM(SELECTDISTINCTON(b.id)b.id,agg_costFROMbuildingsbCROSSJOINLATERAL(SELECTsourceFROMroadsORDERBYgeom<>b.geomLIMIT1)ASstart_nCROSSJOINLATERAL(SELECTtargetFROMroadsORDERBYgeom<>(SELECTgeomFROMstopsORDERBYgeom<>b.geomLIMIT1)LIMIT1)ASend_nJOINpgr_dijkstra('SELECTid,source,target,costFROMroads',start_n.source,end_n.target,false)ASpgrONtrueWHEREb.type='住宅'ORDERBYb.id,agg_cost)AStORDERBYdistance_m;```关键函数：`pgr_dijkstra`：最短路径；`<>`：KNN索引运算符，利用GiST索引加速最近搜索；`CROSSJOINLATERAL`：相关子查询，确保每栋建筑独立找最近节点。20.（14分）Python脚本批处理：给定文件夹`r"D:\modis"`内存放1000幅MOD13Q1NDVI（sinusoidal投影，0.05°，TIF），请用Rasterio与PyProj实现：（1）批量重投影至WGS84地理坐标，重采样为0.01°，方法采用双线性；（2）文件名追加“_wgs”；（3）写出完整脚本，要求使用多进程（4核），并显示进度条tqdm。【参考答案】```pythonimportos,rasterio,pyprojfromrasterio.warpimportcalculate_default_transform,reproject,Resamplingfromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutorfromtqdmimporttqdmsrc_dir=r"D:\modis"dst_dir=src_dir+"_wgs"os.makedirs(dst_dir,exist_ok=True)defwarp(fp):src_fp=os.path.join(src_dir,fp)dst_fp=os.path.join(dst_dir,fp.replace(".tif","_wgs.tif"))withrasterio.open(src_fp)assrc:src_crs=src.crsdst_crs='EPSG:4326'transform,width,height=calculate_default_transform(src_crs,dst_crs,src.width,src.height,src.bounds,resolution=(0.01,0.01))kwargs=src.meta.copy()kwargs.upda