2025年地理信息系统试题及答案

2025年地理信息系统试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，请将正确选项字母填在括号内）1.在WebGIS中，OGC标准中用于发布矢量数据服务的最常用协议是（）A.WMS  B.WFS  C.WCS  D.WPS答案：B解析：WFS（WebFeatureService）支持对矢量要素的增删改查，而WMS仅返回渲染后的栅格图，WCS提供栅格覆盖数据，WPS用于空间处理服务。2.某市采用CGCS2000/3°带投影，中央经线123°E，其东伪偏移量（FalseEasting）一般设置为（）A.0m  B.500000m  C.1000000m  D.3000000m答案：B解析：我国3°分带高斯投影规定，东伪偏移统一为500km，避免负坐标。3.在PostGIS中，用于计算多边形Moran’sI空间自相关的函数是（）A.ST_Moran  B.ST_ClusterDBSCAN  C.ST_GlobalMoran  D.ST_LocalMoran答案：C解析：PostGIS3.2+通过`ST_GlobalMoran`实现全局Moran’sI，`ST_LocalMoran`为局部指标，DBSCAN为密度聚类。4.下列遥感指数中，对叶绿素a浓度最敏感的是（）A.NDVI  B.EVI  C.MNDWI  D.CI_rededge答案：D解析：红边叶绿素指数（CI_rededge）利用700nm附近反射峰，对高叶绿素区域饱和性弱于NDVI。5.在GeoPackage中，存储矢量要素几何的二进制列使用哪种编码标准（）A.WKB  B.EWKB  C.GML  D.GeoJSON答案：A解析：GeoPackage采用标准WKB（WellKnownBinary）存储几何，不含SRID前缀，EWKB为PostGIS扩展。6.若某DEM采用USGS1″SRTM，其水平分辨率约为（）A.30m  B.90m  C.1km  D.0.5°答案：A解析：1弧秒≈30m（赤道处30.9m，中纬度约28m）。7.在ArcGISPro中，将10m分辨率DEM重采样至30m，采用“最邻近”法会导致（）A.平滑效应  B.块状效应  C.锯齿效应  D.卷积效应答案：C解析：最邻近法直接取最近像元值，高频信息丢失，出现阶梯状锯齿。8.下列Python代码段执行后输出的空间参考工厂代码是（）```pythonimportosgeo.osrasosrsrs=osr.SpatialReference()srs.ImportFromEPSG(4524)print(srs.GetAuthorityCode(None))```A.4524  B.CGCS2000  C.4490  D.None答案：A解析：ImportFromEPSG成功则GetAuthorityCode返回原代码，4490为CGCS2000地理坐标系。9.在三维GIS中，用于表达城市建筑细节级别（LOD）的国际标准是（）A.CityGML2.0  B.IFC4  C.KML2.2  D.GML3.3答案：A解析：CityGML定义LOD0LOD4五级细节，IFC为建筑信息模型交换格式，KML无LOD分级。10.当使用无人机倾斜摄影生成OSGB格式三维模型时，其坐标系默认写入在（）A.根目录metadata.xml  B.每个tile的.osgb文件头  C.同级.srs文件  D.项目.xml工程文件答案：B解析：OSGB二进制头包含`CoordinateSystem`字符串，可由`osgconv`工具读取。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题有两个或以上正确答案，多选少选均不得分）11.下列哪些操作会改变GeoJSON文件的拓扑结构（）A.坐标四舍五入到小数点后5位  B.应用DouglasPeucker抽稀  C.坐标轴顺序由经纬度改为经纬高  D.将Polygon拆分为多个Triangle答案：B、D解析：抽稀与三角化均会改变节点位置或面片组成，仅精度或轴顺序变化不影响拓扑。12.在QGIS中，以下哪些渲染器支持数据驱动覆盖（DatadefinedOverride）（）A.单一符号  B.分类（Categorized）  C.渐进（Graduated）  D.规则（Rulebased）答案：A、B、C、D解析：四类渲染器均可在颜色、大小、旋转等属性旁启用“ε”按钮实现字段绑定。13.关于空间数据库索引，下列说法正确的是（）A.Rtree适用于高维点查询  B.GiST在PostgreSQL中支持自定义操作符  C.OracleSDO_DIM_ARRAY用于定义索引维度  D.MongoDB2dsphere索引使用球面几何答案：B、C、D解析：Rtree对高维数据性能下降，GiST框架允许扩展，SDO_DIM_ARRAY指定坐标范围，2dsphere采用WGS84球面。14.在遥感影像分类中，下列哪些属于监督分类算法（）A.SVM  B.ISOCLUSTER  C.RandomForest  D.MaximumLikelihood答案：A、C、D解析：ISOCLUSTER为无监督迭代自组织聚类，其余需训练样本。15.下列哪些格式原生支持存储点云属性表（）A.LAS1.4  B.LAZ  C.E57  D.POTree答案：A、C解析：LAS1.4支持ExtraBytes，E57可存储结构化属性；LAZ为压缩容器，POTree为Web切片格式。三、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）16.Web墨卡托投影（EPSG:3857）在赤道处比例尺恒定，故可直接量算真实距离。（）答案：×解析：墨卡托投影纬度越高比例尺越大，赤道量距需乘以cosφ。17.GeoPackage允许在同一表中混合存储点、线、面三种几何类型。（）答案：√解析：通过`GEOMETRY`类型及Z、M维度标记，可实现异构几何。18.在GDAL中，设置`GDAL_DATA`环境变量可指定投影变换所需的网格文件路径。（）答案：×解析：`GDAL_DATA`指向基础CSV与WKT定义，`PROJ_LIB`才含网格文件。19.使用Kriging插值时，若半变异函数块金值（nugget）为0，说明数据无测量误差。（）答案：√解析：块金值=微观变异+测量误差，0表示二者均可忽略。20.在ArcGISPro中，地理处理历史（History）可导出为Python脚本供复现。（）答案：√解析：右键条目→“复制Python命令”即可生成arcpy代码。21.三维场景采用LoD2模型时，屋顶结构可用简单平顶替代，不影响日照分析精度。（）答案：×解析：LoD2仅含屋顶类型与悬挑，平顶假设会低估冬季遮挡。22.在PostGIS中，`ST_Union`与`ST_Collect`返回结果类型相同，均可用于面叠加。（）答案：×解析：`ST_Collect`返回GeometryCollection，可能含多部件，`ST_Union`执行布尔并集返回单部件多边形。23.遥感影像的辐射分辨率越高，可区分的地物类别数量越多。（）答案：√解析：辐射分辨率即量化级数，级数多→灰阶差异明显→可分性增强。24.在CityEngine中，使用CGA规则`split(y)`可将立面沿高度方向等距分割。（）答案：√解析：`split(y){~height:Section}`为常用语法。25.当DEM采用浮点32位存储时，其文件大小一定是16位整型的两倍。（）答案：√解析：32位=4字节，16位=2字节，未压缩时体积正比于位深。四、填空题（每空2分，共20分）26.在GDAL命令行中，将WGS84Shapefile批量投影至CGCS2000/3°带123E，并输出为FileGDB，应使用参数：`t_srsEPSG:______f______`。答案：4524，FileGDB解析：EPSG:4524对应CGCS2000/3°带123E，驱动名区分大小写。27.在Python的rasterio库中，读取栅格第3波段第100行200列的像素值，代码为：`src.read(______,window=rio.windows.Window(______,______,1,1))`答案：3，200，100解析：波段索引从1开始，Window参数顺序为(col_off,row_off,width,height)。28.在QGIS表达式中，计算字段`area_ha`并将平方米转为公顷，应写：`round($area/______,2)`。答案：10000解析：1ha=10000m²。29.在PostGIS中，查询与某点距离最近的道路名，需使用`ORDERBYgeom<>ST_SetSRID(ST_MakePoint(120.1,30.2),______)LIMIT1`。答案：4490解析：4490为CGCS2000地理坐标系，与点坐标一致方能使用球面索引。30.在ArcGISPro的ModelBuilder中，实现迭代栅格文件夹，需添加______迭代器，并设置通配符为`.tif`。答案：Raster解析：迭代器类别中选“栅格”即可遍历文件夹内栅格。31.在ENVI中，对Landsat8进行缨帽变换（TCT）需输入的波段顺序为：______、______、______、______、______、______（填波段号）。答案：2、3、4、5、6、7解析：TCT使用蓝、绿、红、近红外、短波红外1、短波红外2六个波段。32.在FME中，将CAD的DWG图层“Building”转为GeoJSON，需设置读模块参数`__`为`Building`，写模块几何类型为`________`。答案：layer，json解析：DWG读模块按图层过滤，写模块选GeoJSON。33.在BlenderGIS插件中，导入Web影像切片作为背景，需先设置投影为______，再点击“Get”按钮。答案：WebMercator解析：插件默认以EPSG:3857请求WMTS。34.在WhiteboxTools中，计算DEM的TPI（地形位置指数）需调用的工具名称为`__________`。答案：TopographicPositionIndex解析：工具名严格区分大小写与拼写。35.在Cesium中，将3DTiles的坐标系由ENU转为WGS84，需在tileset.json的`________`节点中指定`"region"`或`"sphere"`。答案：boundingVolume解析：boundingVolume定义空间范围，支持box/region/sphere。五、简答题（每题8分，共24分）36.简述多尺度空间索引（MultiscaleSpatialIndex）在矢量切片（VectorTile）中的实现原理，并说明其与栅格切片相比的两大优势。答案：实现原理：1.预处理阶段对原始矢量数据进行金字塔分层，每层按固定TileSize（如512×512像素）进行规则剖分；2.采用R树或四叉树对每层要素建立空间索引，通过道格拉斯佩克或VisvalingamWhyatt算法进行几何简化，确保简化误差小于该层视觉阈值；3.将简化后的要素序列化为MVT（MapboxVectorTile）二进制格式，存储为独立`.pbf`文件；4.客户端请求时，根据缩放级别与行列号直接定位到对应切片，利用Protobuf零拷贝解析，结合WebGL顶点缓冲实现实时渲染。优势：1.数据量小：矢量切片仅存储坐标与属性，相比栅格切片无需携带RGB像素，体积减少50%–90%，且支持gzip/br压缩；2.样式可动态更改：前端通过MapboxGL样式表即可调整颜色、线宽、标注字段，无需重新请求服务器，实现一图多用，栅格切片必须重新预渲染。37.给定某市1:500地形图CAD数据，需构建三维CityGMLLoD1模型，请列出完整技术流程，并指出关键精度控制点。答案：流程：1.数据检查：在AutoCADMap3D中建立拓扑规则，检查面闭合、重复节点、悬挂线，误差容差≤0.05m；2.属性赋值：利用FMEDesktop读模块`autocad_map_3d`，将图层“JMD”字段`bldg_height`映射至`height`属性，缺失值通过外业激光测高补充；3.投影转换：使用CSMap库将本地城市独立坐标系转换至CGCS2000/3°带，平面残差≤2cm；4.拉伸建模：在CityEngine中导入2DFootprint，编写CGA规则`extrude(height)`生成LoD1体块，底部高程取自DEM+0.03m（地面净空）；5.语义增强：为每个`Building`对象添加`gml:id`、`measuredHeight`、`roofType=flat`、`yearOfConstruction`；6.导出CityGML：使用CityEngineexporter选择LoD1，写入压缩GML（.gml.gz），验证通过FZKViewer无几何裂缝；7.入库：通过3DCityDBImporterBatch将GML导入PostgreSQL/PostGIS，建立空间索引`CREATEINDEXONcityobject(envelope)`。精度控制点：a.平面绝对位置误差≤0.3m（相对于CORS站）；b.建筑高度误差≤0.5m，需与无人机倾斜模型对比验证；c.投影转换参数必须使用省测绘局发布的七参数，严禁自行计算；d.最终模型在Inspector中抽样10%进行人工量测，超限需返工。38.说明如何利用GoogleEarthEngine（GEE）计算2020–2024年长江中下游水稻种植面积，并给出关键代码片段与验证策略。答案：思路：利用Sentinel1SAR后向散射对水体敏感、Sentinel2NDVI时间序列捕捉移栽期特征，结合JRC地表水数据集掩膜永久水体，采用随机森林分类。关键代码：```javascriptvaraoi=/color:d63000/ee.Geometry.Polygon([[[116.0,32.0],[120.0,32.0],[120.0,29.0],[116.0,29.0]]]);vars1=ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD').filterBounds(aoi).filterDate('20200101','20241231').filter(ee.Filter.eq('transmitterReceiverPolarisation',['VV','VH'])).map(function(img){returnimg.clip(aoi).addBands(img.select('VH').subtract(img.select('VV')).rename('RATIO'));});vars2=ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR').filterBounds(aoi).filterDate('20200101','20241231').filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',20)).map(function(img){varndvi=img.normalizedDifference(['B8','B4']).rename('NDVI');returnimg.clip(aoi).addBands(ndvi);});//构建时序特征：移栽期（6月上旬）NDVI低谷+VH高值vartransplant=ee.Image.cat([s2.filterDate('20200601','20200615').select('NDVI').mean(),s1.filterDate('20200601','20200615').select('VH').mean()]).addBands(s1.select('RATIO').mean());//样本：水稻=0，其他=1varsamples=water.merge(other);varrf=ee.Classifier.smileRandomForest(500).train(samples,'class',transplant.bandNames());varrice2020=transplant.classify(rf).eq(0);vararea=rice2020.multiply(ee.Image.pixelArea()).reduceRegion({reducer:ee.Reducer.sum(),geometry:aoi,scale:10,maxPixels:1e13});print('2020ricearea(m²)',area.get('classification'));```验证策略：1.分层抽样：在Sentinel2真彩色影像上随机布设500个样本，人工解译混淆矩阵，要求总体精度≥90%，Kappa≥0.85；2.与统计年鉴对比：将区县汇总面积与《江苏、安徽、湖北农村统计年鉴》2020–2024年水稻播种面积线性回归，R²≥0.8，相对误差≤8%；3.时间一致性检验：利用MODISNDVI16天合成数据，验证提取结果的年际波动趋势与物候站记录一致。六、综合应用题（共31分）39.某沿海城市计划建设海上风电场，需进行宏观选址与微观布机。给定数据：①10m分辨率DEM；②0.5°×0.5°ERA5再分析风能密度（1980–2023）；③2m分辨率2022年国土变更调查（含海域利用）；④Sentinel210mNDVI月度合成；⑤船舶AIS密度网格1km；⑥候鸟迁徙轨迹点（2020–2023）。请完成以下任务（可用ArcGISPro、QGIS、Python、GEE等任意平台，需给出关键步骤、参数、结果图示意及代码）。（1）构建风能资源宏观适宜性评价体系，采用AHP法确定权重，绘制1km×1km适宜性等级图（10分）；（2）基于微地形布机规则（机组间距≥5D，D为叶轮直径200m，避开坡度>15°、水深<5m、生态红线），提取潜在机位点，并计算理论年发电量（风功率密度×机组面积×8760h×0.3）（8分）；（3）建立生态敏感性综合指数，结合候鸟密度、NDVI、与岸线距离，采用热点分析（GetisOrdGi）识别高敏感区，提出空间避让策略（8分）；（4）输出最终推荐场址矢量包（Shapefile），包含字段：机位编号、X、Y、水深、年均风功率、生态敏感等级，并撰写150字以内选址报告（5分）。答案：（1）宏观适宜性指标层：风功率密度（0.45）、海域利用兼容性（0.20）、水深（0.15）、AIS密度（0.10）、NDVI（0.10）。AHP一致性检验：CI=0.02<0.1，权重可接受。重分类：风功率>400W/m²→9；300–400→7；200–300→5；<200→3水深5–20m→9；20–30→7；30–50→5；>50→3AIS密度<10艘/年→9；10–50→7；50–100→5；>100→3兼容层：国土变更“其他海域”→9；“养殖用海”→5；“港口”→1加权叠加：Suit=0.45Wind+0.20Landuse+0.15Depth+0.10AIS+0.10NDVI结果：高适宜区位于市区东南15–25km，带状分布，面积≈420km²。（2）微观布机Python代码：```pythonimportgeopandasasgpd,numpyasnpdem=rasterio.open('dem10m.tif')slope=calculate_slope(dem)返回度depth=rasterio.open('bathymetry.tif')suit=rasterio.open('macro_suit.tif')生成渔网fishnet=gpd.GeoDataFrame(geometry=[Point(x,y)forxinnp.arange(dem.bounds.left,dem.bounds.right,400)foryinnp.arange(dem.bounds.bottom,dem.bounds.top,400)],crs=dem.crs)fishnet['row'],fishnet['col']=zip([dem.index(p.x,p.y)forpinfishnet.geometry])fishnet['slope']=[slope[row,col]forrow,colinzip(fishnet.row,fishnet.col)]fishnet['depth']=[depth.read(1)[row,col]forrow,colinzip(fishnet.row,fishnet.col)]fishnet['suit']=[suit.read(1)[row,col]forrow,colinzip(fishnet.row,fishnet.col)]筛选candidate=fishnet[(fishnet.slope<15)&(fishnet.depth>=5)&(fishnet.suit>=7)]剔除生态红线redline=gpd.read_file('redline.shp')candidate=gpd.sjoin(candidate,redline,predicate='intersects',how='left')candidate=candidate[candidate.index_right.isna()]年发电量candidate['P']=candidate.suit/9350折算后风