植保无人机病虫害识别准确度测试试卷及答案

植保无人机病虫害识别准确度测试试卷及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：植保无人机病虫害识别准确度测试试卷考核对象：植保无人机操作员、农业技术专业学生、农业企业管理人员题型分值分布：-判断题（10题，每题2分，共20分）-单选题（10题，每题2分，共20分）-多选题（10题，每题2分，共20分）-简答题（3题，每题4分，共12分）-应用题（2题，每题9分，共18分）总分：100分一、判断题（每题2分，共20分）1.植保无人机搭载的多光谱传感器能够直接识别植物病害的颜色变化。2.病虫害识别准确度受光照条件影响，阴天时识别效果通常优于晴天。3.AI模型训练时，数据标注的精度越高，识别模型的泛化能力越强。4.无人机飞行高度越高，病虫害识别的分辨率越低。5.病害识别系统通常需要结合气象数据进行辅助判断。6.不同作物品种对同一种病害的敏感度相同，识别算法无需差异化调整。7.识别准确率低于80%时，系统应自动标记为“需人工复核”。8.病虫害识别算法的更新频率越高，对新型病害的识别能力越强。9.无人机载高光谱相机可以区分早期霜霉病和锈病。10.病害识别系统的误报率与漏报率成反比关系。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪种传感器最适合植保无人机进行病虫害早期识别？A.红外热成像仪B.高光谱相机C.普通RGB相机D.激光雷达2.病害识别算法中，哪种方法对小样本数据最敏感？A.支持向量机（SVM）B.卷积神经网络（CNN）C.决策树D.K-近邻（KNN）3.无人机飞行速度过快会导致识别准确率下降，主要原因是？A.图像模糊B.数据传输延迟C.GPS信号丢失D.电池耗电过快4.病害识别系统中，以下哪项不属于数据预处理步骤？A.图像去噪B.光照校正C.病害样本筛选D.特征提取5.多光谱成像技术主要通过什么波段区分病害？A.紫外线波段B.可见光波段C.红外波段D.微波波段6.病害识别系统的“置信度”指标越高，表示？A.误报率越高B.识别结果越可靠C.漏报率越高D.数据噪声越大7.以下哪种病害在RGB图像中难以区分？A.白粉病B.炭疽病C.空壳病D.锈病8.病害识别算法的“过拟合”现象通常表现为？A.训练集准确率高，测试集准确率低B.训练集准确率低，测试集准确率高C.识别速度慢D.数据量不足9.无人机搭载的RGB相机在识别病害时，最依赖的图像特征是？A.纹理特征B.颜色特征C.尺寸特征D.位置特征10.病害识别系统的“召回率”指标主要衡量？A.正确识别的病害数量占总病害数量的比例B.正确识别的健康植株数量占总健康植株数量的比例C.系统标记需复核的样本数量D.系统识别的病害种类数量三、多选题（每题2分，共20分）1.影响植保无人机病虫害识别准确率的因素包括？A.飞行高度B.光照强度C.数据标注质量D.传感器类型E.作物品种2.病害识别算法中，以下哪些属于深度学习方法？A.支持向量机（SVM）B.卷积神经网络（CNN）C.决策树D.隐马尔可夫模型（HMM）E.长短期记忆网络（LSTM）3.多光谱成像技术可以区分以下哪些病害？A.霜霉病与白粉病B.锈病与炭疽病C.空壳病与褐斑病D.病害与健康植株E.不同作物品种4.病害识别系统的“F1分数”计算公式涉及？A.准确率B.召回率C.精确率D.误报率E.漏报率5.无人机搭载的RGB相机在识别病害时，以下哪些特征有用？A.颜色差异B.纹理变化C.尺寸变化D.位置分布E.光照反射6.病害识别算法的训练过程中，以下哪些属于常见问题？A.过拟合B.欠拟合C.数据不平衡D.传感器故障E.飞行干扰7.高光谱成像技术相比RGB相机，优势包括？A.分辨率更高B.波段更丰富C.识别精度更高D.成本更低E.数据处理更简单8.病害识别系统的“混淆矩阵”用于分析？A.真阳性（TP）B.假阳性（FP）C.真阴性（TN）D.假阴性（FN）E.准确率9.无人机飞行时，以下哪些因素会导致图像质量下降？A.风力干扰B.电池电压低C.GPS信号弱D.相机抖动E.数据传输中断10.病害识别系统的“置信度”指标越高，可能的原因包括？A.图像清晰度高B.病害样本特征明显C.数据标注质量好D.算法训练充分E.光照条件稳定四、简答题（每题4分，共12分）1.简述植保无人机病虫害识别系统的基本工作流程。2.解释“过拟合”和“欠拟合”在病害识别算法中的表现及解决方法。3.列举三种影响植保无人机病虫害识别准确率的因素，并说明原因。五、应用题（每题9分，共18分）1.某植保无人机操作员在小麦田进行病虫害识别测试，数据如下：-系统标记为“白粉病”的样本中，实际为白粉病的占85%，误报为锈病的占10%，误报为健康植株的占5%。-系统标记为“锈病”的样本中，实际为锈病的占80%，误报为白粉病的占15%，误报为健康植株的占5%。计算白粉病的精确率、召回率、F1分数，并分析系统存在的问题。2.某农场使用植保无人机进行玉米螟识别，AI模型在训练集上的准确率为95%，但在实际应用中准确率降至80%。分析可能的原因并提出改进建议。---标准答案及解析一、判断题1.√多光谱传感器通过不同波段的光谱反射差异识别病害。2.×阴天光照不均，识别效果可能更差。3.√高质量标注提升模型泛化能力。4.√高度越高，地面分辨率越低。5.√气象数据（如湿度）可辅助判断病害类型。6.×不同品种需定制化算法。7.√低准确率需人工复核。8.√更新频率高可适应新病害。9.√高光谱可区分不同病害的光谱特征。10.×两者可能同时存在。二、单选题1.B高光谱相机通过光谱差异识别病害。2.BCNN对小样本敏感。3.A图像模糊导致特征丢失。4.C病害样本筛选不属于预处理。5.B可见光波段为主。6.B置信度高表示结果可靠。7.C空壳病在RGB图像中特征不明显。8.A过拟合表现为训练集准确率高。9.BRGB相机依赖颜色特征。10.A召回率衡量正确识别的病害比例。三、多选题1.A,B,C,D,E飞行高度、光照、标注质量、传感器、品种均影响识别。2.B,ECNN和LSTM属于深度学习。3.A,B,C多光谱可区分霜霉病、锈病、空壳病等。4.A,B,CF1分数结合准确率、召回率、精确率。5.A,B,C,D颜色、纹理、尺寸、位置均有用。6.A,B,C过拟合、欠拟合、数据不平衡常见。7.B,C高光谱波段丰富，识别精度高。8.A,B,C,D混淆矩阵分析TP、FP、TN、FN。9.A,B,C,D,E风力、电压、GPS、抖动、传输中断影响图像。10.A,B,C,D清晰图像、明显特征、好标注、充分训练、稳定光照提升置信度。四、简答题1.工作流程：-数据采集（无人机搭载传感器获取图像）；-数据预处理（去噪、校正）；-特征提取（颜色、纹理等）；-模型训练（AI算法学习病害特征）；-识别与分类（系统自动识别病害类型）；-结果输出（生成报告或标记需处理区域）。2.过拟合/欠拟合：-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差（解决方法：增加数据量、正则化、简化模型）；-欠拟合：模型未充分学习数据特征，准确率低（解决方法：增加模型复杂度、增加训练数据、调整参数）。3.影响因素：-光照条件：不均或过强导致图像失真；-传感器性能：分辨率、波段范围影响识别精度；-数据标注质量：低质量标注导致模型学习偏差。五、应用题1.计算与分析：-白粉病精确率=85%/(85%+10%)=89.5%；-白