西瓜种植产业大数据应用与信息化管理试题及答案

西瓜种植产业大数据应用与信息化管理试题及答案一、单项选择题（每题1分，共20分）1.在西瓜种植产业中，利用遥感影像进行地块级长势监测时，最常用的植被指数是A.NDVIB.EVIC.GNDVID.SAVI答案：A解析：NDVI（归一化差值植被指数）对绿叶生物量敏感，计算简单，且已建立大量西瓜长势经验模型，故为首选。2.某基地2023年部署了LoRa土壤墒情传感器，其最大空旷传输距离理论值约为A.100mB.1kmC.5kmD.15km答案：D解析：LoRa在SF12、BW125kHz条件下空旷距离可达15km，西瓜大田广阔，需远距传输。3.西瓜主茎长度预测模型中，若采用LSTM网络，输入序列长度通常取A.3天B.7天C.14天D.30天答案：C解析：14天可覆盖一个完整生长周期短波动，既避免噪声，又保留趋势，被多篇文献验证。4.区块链溯源链上存储的核心数据不包括A.种子批次号B.农事操作哈希C.农户隐私身份证号D.采收时间戳答案：C解析：身份证号属于敏感个人信息，应链下加密存储，链上仅存哈希指针。5.在西瓜价格预测模型中，若加入“抖音西瓜话题热度”特征，最佳数据抓取频率为A.实时B.每小时C.每日D.每周答案：C解析：每日更新已能捕捉话题爆发，且降低API费用与服务器压力。6.采用无人机多光谱估算西瓜叶面积指数（LAI）时，需最先进行的校正步骤是A.镜头畸变校正B.反射率归一化C.地理配准D.大气校正答案：D解析：大气校正消除阳光、气溶胶影响，是反射率反演LAI的前提。7.西瓜大棚CO₂浓度智能调控系统中，设定目标值通常高于大气A.50ppmB.100ppmC.200ppmD.400ppm答案：C解析：提高200ppm可显著增强光合作用，且成本可控，超过300ppm收益递减。8.下列哪种算法最适合对西瓜病害图像进行移动端离线推理A.YOLOv8xB.MobileNetV3SmallC.ResNet152D.VisionTransformer答案：B解析：MobileNetV3Small参数量小，可在安卓CPU上达到实时，精度满足叶部病斑识别。9.在西瓜灌溉决策支持系统中，采用PenmanMonteith方程计算的是A.作物系数KcB.土壤水分通量C.参考作物蒸散量ET₀D.灌溉水利用效率答案：C解析：ET₀是标准参考值，后续乘以Kc得到西瓜实际需水量。10.若西瓜田块级产量数据呈右偏分布，最佳空间插值方法是A.反距离加权B.普通克里金C.经验贝叶斯克里金D.最近邻答案：C解析：经验贝叶斯克里金可自动拟合偏态数据，提高精度。11.西瓜供应链数字孪生系统中，数字线程（DigitalThread）的核心作用是A.3D可视化B.跨生命周期数据追溯与协同C.边缘计算卸载D.传感器数据清洗答案：B解析：数字线程保证育种、种植、物流、销售全链路数据一致与可追踪。12.采用RFID进行西瓜周转筐管理时，若工作频率为902–928MHz，最大读取速率约为A.50tags/sB.150tags/sC.500tags/sD.2000tags/s答案：B解析：Gen2标准在US频段理论速率约150tags/s，实际受限于碰撞算法。13.在西瓜分拣线中，采用机器视觉测糖度，最佳光源波段为A.450nmB.550nmC.650nmD.940nm答案：D解析：940nm位于近红外，对可溶性固形物（SSC）吸收敏感，且受果皮颜色影响小。14.西瓜大数据平台采用Lambda架构，其批处理层主要存储格式是A.ORCB.ParquetC.AvroD.JSON答案：B解析：Parquet列式存储压缩率高，与Spark结合性能优，适合历史产量分析。15.若用TensorFlowLite在树莓派4上部署西瓜成熟度模型，模型大小需限制在A.<100kBB.<1MBC.<10MBD.<100MB答案：C解析：树莓派4内存8GB，但考虑多任务与延迟，10MB内可流畅运行。16.西瓜种植知识图谱中，实体“嫁接苗”与“自根苗”的关系属于A.同位关系B.上下位关系C.属性关系D.因果关系答案：A解析：二者均为“苗类型”下的并列实体，属同位。17.采用时间卷积网络（TCN）预测西瓜市场日均价时，感受野应至少覆盖A.3天B.7天C.15天D.30天答案：C解析：15天可覆盖两个完整交易周，捕捉短期波动与周期性。18.在西瓜田块数字编码中，采用PlusCode长度为11位时，精度约为A.10kmB.1kmC.100mD.3m答案：D解析：11位PlusCode精度约3m，足够区分相邻垄沟。19.西瓜冷链车厢安装的温度记录仪，其测量不确定度应优于A.±0.1℃B.±0.3℃C.±0.5℃D.±1.0℃答案：B解析：GB/T351342017规定冷藏运输记录仪最大允许误差±0.3℃。20.在西瓜产量保险精准理赔模型中，以下哪项属于关键外部协变量A.农户年龄B.卫星降水产品CHIRPSC.村委会人数D.农机品牌答案：B解析：CHIRPS提供0.05°格网降水，是产量损失的重要自然因子。二、多项选择题（每题2分，共20分）21.以下哪些技术组合可实现西瓜大棚内亚分米级定位A.RTKGNSSB.UWBC.蓝牙5.1AoAD.普通GPS答案：A、B、C解析：普通GPS仅米级，排除；RTK、UWB、蓝牙AoA均可达亚分米。22.西瓜生长模拟模型中，需输入的气象要素包括A.日最高温B.日最低温C.日照时数D.风速答案：A、B、C、D解析：四项均为FAOAquaCrop所需，影响蒸散与发育速度。23.关于西瓜大数据平台数据治理，下列做法正确的是A.建立元数据目录B.主数据管理（MDM）C.数据血缘追踪D.所有原始数据永久保存答案：A、B、C解析：出于成本与合规，原始数据可按生命周期分级存储，非永久。24.采用边缘计算网关可带来的收益有A.降低云端流量费用B.提高实时响应C.增强数据隐私D.完全替代云平台答案：A、B、C解析：边缘与云协同，而非完全替代。25.以下哪些算法可用于西瓜病害图像分割A.UNetB.DeepLabV3+C.MaskRCNND.AlexNet答案：A、B、C解析：AlexNet为分类网络，无分割头。26.西瓜供应链中，采用GS1编码体系可标识A.品种B.批次C.物流单元D.农户银行卡号答案：A、B、C解析：银行卡号属敏感信息，不在GS1标准。27.影响西瓜甜度近红外模型转移精度的因素有A.温度漂移B.果皮厚度变异C.仪器光源老化D.检测人员性别答案：A、B、C解析：人员性别与光谱无关。28.在西瓜田块级遥感分类中，属于面向对象特征的有A.光谱均值B.形状指数C.纹理对比度D.像元灰度值答案：A、B、C解析：像元灰度值属于像素级特征。29.以下哪些数据库适合存储西瓜物联网时序数据A.InfluxDBB.TimescaleDBC.MongoDBD.HBase答案：A、B、D解析：MongoDB为文档型，非专用时序，但可通过时间分片实现；InfluxDB、TimescaleDB、HBase均为常见方案。30.西瓜精准营销推荐系统可使用的用户画像标签有A.购买频次B.客单价C.社交媒体情感倾向D.血型答案：A、B、C解析：血型与购买行为无显著相关，排除。三、判断题（每题1分，共10分）31.西瓜叶片气孔导度与果实糖度呈显著负相关。答案：错解析：气孔导度高→光合强→糖度通常升高，应为正相关。32.使用GoogleEarthEngine可在线完成西瓜田块级Sentinel2影像去云与NDVI计算。答案：对解析：平台内置QA60波段与CloudScore算法，支持在线批处理。33.在西瓜价格预测中，LSTM模型加入“节假日虚拟变量”可降低RMSE。答案：对解析：节假日需求激增，引入后模型可捕捉峰值。34.西瓜数字孪生体只需在种植阶段构建，物流与销售无需更新。答案：错解析：数字孪生覆盖全生命周期，需实时同步。35.采用RFID与区块链结合，可确保西瓜溯源数据绝对不可篡改。答案：错解析：RFID标签可被物理替换，需配合密封包装与加密芯片。36.西瓜大棚内使用CO₂传感器时，应安装在植株冠层上方30cm处。答案：对解析：该高度可代表叶片周围CO₂浓度，避免地面干扰。37.采用Parquet格式存储西瓜传感器数据，可提高SparkSQL查询速度。答案：对解析：列式存储与谓词下推减少I/O。38.西瓜甜度与果肉番茄红素含量呈线性正比关系。答案：错解析：二者代谢路径不同，相关性非线性且品种差异大。39.在西瓜田块级产量保险中，无人机多光谱数据可用于定损。答案：对解析：可反演LAI、生物量，估算损失率。40.西瓜知识图谱采用RDF三元组存储，查询语言为SPARQL。答案：对解析：RDF/SPARQL为W3C标准，支持复杂语义查询。四、填空题（每空2分，共20分）41.在西瓜灌溉模型中，当土壤水分下限达到田间持水量的______%时，应触发滴灌。答案：65解析：65%为西瓜需水关键阈值，避免胁迫。42.采用YOLOv5检测西瓜成熟度时，输入图像分辨率常调整为______×______像素。答案：640；640解析：YOLOv5默认输入正方形640×640，兼顾速度与精度。43.西瓜冷链运输中，车厢温度探头校准间隔应不超过______个月。答案：6解析：依据GB316052020，每6个月需校准一次。44.在西瓜价格时间序列分解中，STL分解将序列拆为趋势、季节与______分量。答案：残差解析：残差捕获随机波动。45.西瓜叶片病害图像数据增强时，采用RandAugment最多可变换______种策略。答案：14解析：RandAugment含14种图像变换，如旋转、色度调整等。46.西瓜大数据平台采用Kafka作为消息队列，其默认topic分区数为______。答案：1解析：未显式指定时，Kafka默认1分区。47.在西瓜田块级遥感指数中，NDRE使用______与______波段计算。答案：近红外；红边解析：NDRE=(NIRRedEdge)/(NIR+RedEdge)，对高LAI更敏感。48.西瓜分拣线近红外光谱仪波长范围通常设为______nm至______nm。答案：900；1700解析：覆盖近红外I、II区，可测糖度与酸度。49.西瓜种植知识图谱本体构建工具Protégé最新稳定版本号为______。答案：5.5.0解析：截至2023年10月，Protégé5.5.0为官方稳定版。50.采用Python进行西瓜数据清洗时，pandas删除缺失值的方法为______。答案：dropna()解析：dropna()可剔除含NaN的行或列。五、简答题（每题8分，共40分）51.简述利用无人机多光谱影像估算西瓜叶面积指数（LAI）的完整流程。答案与解析：(1)航线规划：设置80%航向与70%旁向重叠，飞行高度50m，GSD≈2cm。(2)数据获取：选择10:00–14:00无云时段，采集5波段（蓝、绿、红、红边、近红外）影像。(3)预处理：使用Pix4D进行镜头校正、大气校正（反射率面板），生成反射率镶嵌图。(4)田块矢量：导入种植图斑，裁剪研究区。(5)植被指数：计算NDVI、NDRE、GNDVI。(6)地面调查：随机30个样点，使用LAI2200测量真实LAI。(7)建模：采用随机森林回归，以指数、坡度、坡向为协变量，70%样本训练，30%验证。(8)精度评价：R²>0.8，RMSE<0.5，生成LAI分布图。(9)应用：指导变量施肥与灌溉。52.说明基于区块链的西瓜溯源系统如何防止“一物多码”造假。答案与解析：系统为每个西瓜最小包装分配唯一GS1批次码，并在链上写入对应哈希。RFID/二维码与包装一体化（易碎纸防转移）。采收时，通过移动设备将码与地块、时间、农户私钥签名绑定；任何二次扫码都会显示“已登记”，无法再次生成新区块。若复制码，链上查询会显示重复哈希，从而触发预警。配合IoT摄像头记录封装过程，形成时间戳证据，实现物理—数字双重防篡改。53.列举并解释三种适用于西瓜大数据平台的异常检测算法，并给出适用场景。答案与解析：(1)IsolationForest：基于随机划分，对高维传感器数据（温度、湿度、CO₂）异常敏感，适合大棚环境监控。(2)LSTMAutoencoder：重构误差大于阈值即异常，适合时间序列如滴灌流量突变检测。(3)DBSCAN：基于密度聚类，将远离簇群的点标记为异常，适合空间数据如产量离群田块。三者均可离线训练后在线推理，实时报警。54.阐述利用知识图谱实现西瓜病害智能问答的核心步骤。答案与解析：(1)本体设计：定义“病害—症状—病原—防治方法”四元组。(2)数据抽取：从文献、农技站数据库用BERTBiLSTMCRF抽取实体与关系。(3)图谱构建：使用Neo4j存储，共1.2万节点、3.5万关系。(4)问句解析：采用BERT+意图分类+槽位填充，识别“叶片发黄+是什么病”。(5)图查询：生成Cypher语句匹配“症状病害”路径，返回Top3候选。(6)答案生成：模板+排序，置信度>0.9直接返回答案，<0.9提示上传图片辅助识别。(7)反馈学习：用户点击“有用/无用”更新关系权重，实现在线优化。55.说明在西瓜甜度近红外模型中，如何用迁移学习解决不同产地果皮厚度差异导致的精度下降问题。答案与解析：源域：山东大棚厚皮西瓜，1400样本，模型为1DCNN。目标域：海南露地薄皮西瓜，200样本。步骤：(1)冻结前三层卷积层，保留光谱低层特征；(2)用目标域数据微调全连接层，学习率设为0.001；(3)加入DomainAdaptation层（CORAL），缩小源域与目标域二阶统计量差异；(4)结果：RMSE从1.2°Brix降至0.6°Brix，R²由0.77提至0.91，实现小样本高精度迁移。六、案例分析题（每题15分，共30分）56.案例背景：某5万亩西瓜基地2022年建立数字孪生平台，集成遥感、IoT、气象、市场数据。2023年7月台风“泰利”过境，平台需在灾前48h、灾中、灾后3个阶段提供决策。请回答：(1)灾前48h，平台应输出哪些关键数据产品？(2)灾中如何实时更新受损情况？(3)灾后如何支撑保险精准理赔？答案与解析：(1)灾前48h：a.台风路径概率圈与大风圈叠加田块矢量，生成风险热力图；b.利用ECMWF10km风速预报，结合西瓜倒伏临界风速（≥8m/s），筛选高风险田块；c.输出可采收清单：成熟度>80%、距离预计风圈<100km的田块优先采收；d.滴灌与排水泵预调度方案，降低田间湿度，减少根腐风险。(2)灾中实时更新：a.调用Sentinel1SAR10m影像（全天候），采用变化检测算法（logratio），每12h更新一次淹水/倒伏面积；b.无人机编队2h内起飞，获取0.1m可见光影像，通过UNet分割倒伏区域，精度>90%；c.边缘网关汇总IoT倾斜传感器（绑于主茎）角度>30°的报警，标记精准株级受损；d.将上述多源数据写入Kafka流，数字孪生体每15min刷新一次，供应急指挥大屏。(3)灾后理赔：a.融合遥感、无人机、IoT数据生成田块级损失率（0–1），R²>0.85；b.区块链存证：将灾前、灾中、灾后影像哈希、传感器记录写入HyperledgerFabric，确保数据不可篡改；c.智能合约触发：损失率>0.2自动启动理赔，按0.2–0.4、0.4–0.7、>0.7三档阶梯赔付；d.农户通过App上传身份证