2026年初中地理地理信息技术应用能力测试卷

2026年初中地理地理信息技术应用能力测试卷1.单项选择题（每题2分，共20分）1.1某同学利用手机GPS记录一次骑行轨迹，发现起点与终点坐标完全一致，但系统显示总路程为5.6km，这说明A.GPS定位精度不足B.轨迹点采样间隔过大C.骑行路线呈闭合环形D.手机陀螺仪发生漂移1.2在QGIS中打开一幅1∶50000矢量地形图，若将地图单位由“米”误设为“度”，则最可能出现的后果是A.图层无法渲染B.比例尺数值不变但图形被拉伸C.所有要素坐标被错误旋转D.面积量算结果扩大约111km倍1.3下列关于Sentinel-2卫星波段的说法，正确的是A.波段2、3、4、8的空间分辨率均为10mB.波段1可用于估算地表温度C.波段5位于短波红外区间D.波段12对水体穿透能力最强1.4利用无人机可见光影像生成DSM时，必须依赖的原始数据是A.POS数据B.多光谱反射率C.热红外波段D.激光回波强度1.5在ArcGISPro中，对栅格数据执行“Slope”工具时，若垂直单位与水平单位不一致，需首先A.重采样至相同分辨率B.投影至等积坐标系C.使用“ZFactor”校正D.将栅格转为点要素1.6某市利用出租车GPS轨迹数据识别城市“鬼城”片区，最合理的聚类算法是A.DBSCANB.K-MeansC.最大似然法D.支持向量机1.7下列关于GeoJSON与Shapefile的描述，错误的是A.GeoJSON支持多点要素B.Shapefile字段名长度上限为10字节C.GeoJSON默认使用WGS84坐标系D.Shapefile可存储拓扑关系1.8在GoogleEarthEngine中，计算NDVI的代码片段正确的是A.varndvi=image.normalizedDifference(['B3','B4']);B.varndvi=image.select('B4').subtract(image.select('B3'));C.varndvi=image.normalizedDifference(['B4','B3']);D.varndvi=image.expression('(B3-B4)/(B3+B4)');1.9利用夜间灯光遥感数据研究区域经济，需首先进行的预处理步骤是A.辐射定标B.大气校正C.地形校正D.云层掩膜1.10在Mapbox中，将矢量切片数据源由MapboxStreets替换为自建Tileset，需修改的是A.sprite属性B.glyphs属性C.sources属性D.layers属性2.多项选择题（每题3分，共15分；每题至少有两个正确答案，多选少选均不得分）2.1下列哪些操作会导致栅格数据像元值发生重采样A.投影变换B.裁剪C.像元大小由30m改为10mD.旋转90°E.建立金字塔2.2关于我国“北斗三号”系统，正确的有A.空间星座包含GEO、IGSO、MEO三类卫星B.民用三频信号可显著减弱电离层延迟C.短报文通信容量比北斗二号下降D.已具备全球厘米级实时定位能力E.采用UTCO时间系统2.3在进行Landsat8地表温度反演时，必须输入的参数有A.地表比辐射率B.大气水汽含量C.太阳高度角D.传感器增益偏移E.大气剖面温度2.4下列属于开源GIS软件的有A.GRASSGISB.ArcGISProC.uDigD.SuperMapiDesktopE.WhiteboxTools2.5利用手机信令数据估算城市常住人口时，需过滤的噪声包括A.过境旅客B.基站切换导致的漂移C.夜间加班人群D.一人多卡E.物联网卡3.判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）3.1WGS84与CGCS2000在一般初中比例尺教学图中可视为一致。3.2无人机航测时，增大航向重叠度可提高平面精度，但对高程精度无影响。3.3GeoPackage单文件最大支持128TB存储。3.4在ArcGIS中，字段计算器使用Python表达式时，!SHAPE.area!返回单位与地图单位相同。3.5NDVI值域理论上可小于-1。3.6夜间灯光影像的DN值与GDP总量呈严格线性关系。3.7矢量数据拓扑检查可发现“悬挂点”错误。3.8同一幅遥感影像，采用不同的重采样方法会导致分类精度差异。3.9在QGIS中，通过“On-the-fly”动态投影可混合显示不同坐标系图层而无需永久转换。3.10手机GPS在室内无法接收到任何卫星信号。4.填空题（每空1分，共15分）4.1我国北斗系统使用的坐标参考框架为__________，其最新版本为__________。4.2在遥感影像分类中，将“训练样本”划分为“验证样本”的比例常取__________。4.3已知某栅格分辨率为0.0003°，在赤道处对应地面距离约为__________m（保留整数）。4.4在PostGIS中，计算两点间球面距离的函数为__________。4.5无人机航测中，若航高为200m，相机焦距为35mm，传感器像元大小为4μm，则地面分辨率为__________cm（保留一位小数）。4.6在GoogleEarthEngine中，导出影像至GoogleDrive需调用的函数为__________。4.7矢量数据“多部件”要素的英文术语是__________。4.8我国1∶10000DEM产品的高程精度指标为__________m（RMSE）。4.9在Mapbox样式文件里，控制道路标注最小显示级别的属性为__________。4.10利用Sentinel-1SAR数据监测地表形变，常用干涉测量技术简称__________。5.简答题（每题5分，共20分）5.1简述利用手机GPS轨迹数据识别公交专用道被社会车辆占用的技术流程（不超过80字）。5.2说明在QGIS中如何将WGS84坐标的CSV点文件转换为CGCS20003°带投影Shapefile，并给出关键菜单路径。5.3写出利用Landsat8Band10单窗算法反演地表温度的公式，并解释各参数含义。5.4夜间灯光影像存在“过饱和”现象，请给出一种校正思路。6.综合应用题（共20分）6.1某校地理社团计划利用开源数据评估校园绿化覆盖率变化。已知条件：①2020年与2024年7月Sentinel-2Level-2A影像各1景，云量<5%；②校园矢量边界文件campus.shp；③软件环境：QGIS3.34+GoogleEarthEngine。任务：（1）给出在GoogleEarthEngine中计算NDVI并裁剪至校园范围的代码片段（5分）；（2）说明如何在QGIS中利用栅格计算器将NDVI>0.4区域赋值为1，其余为0，并统计绿化面积（5分）；（3）若2020年绿化像元数为18420，2024年为16908，影像空间分辨率为10m，计算绿化覆盖率变化量（写出计算过程，保留两位小数）（5分）；（4）提出一种降低“同物异谱”导致误分的方法（5分）。7.卷后答案与解析1.单项选择1.1C轨迹闭合但路程不为零，说明路径为环形。1.2D度到米转换因子约111km/°，面积量算结果会放大。1.3A官方文档确认10m波段含2、3、4、8。1.4APOS含位置与姿态，是空三必备。1.5CSlope工具需ZFactor校正单位差异。1.6ADBSCAN基于密度，可识别稀疏区。1.7DShapefile不存储显式拓扑。1.8CNDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)，Band4/3对应。1.9A夜间灯光为DMSP或VIIRS，需辐射定标。1.10Csources属性指定数据源URL。2.多项选择2.1ACD投影、像元大小变化、旋转均会重采样。2.2ABEC容量提升；D为分米级。2.3ABD温度反演无需太阳高度角与大气剖面温度。2.4ACEArcGIS与SuperMap为商业软件。2.5ABDE加班人群属于真实居民，不需过滤。3.判断3.1√米级差异在初中比例尺可忽略。3.2×航向重叠增大亦提高高程精度。3.3√SQLite限制决定。3.4√单位跟随地图单位。3.5√极端情况NDVI<-1。3.6×仅存在统计相关，非严格线性。3.7√拓扑规则可设“必须闭合”。3.8√重采样改变像元值，影响分类。3.9√OTF投影机制。3.10×室内可接收弱反射信号，只是精度差。4.填空4.1CGCS2000，CGCS2000-2016。4.27∶3或8∶2。4.30.0003×111000≈33m。4.4ST_DistanceSphere或ST_Distance。4.5GSD=(4×10⁻⁶×200)/(35×10⁻³)×100≈2.3cm。4.6Export.image.toDrive。4.7MultiPart。4.85m。4.9minzoom。4.10InSAR。5.简答5.1采集GPS轨迹→匹配至公交专用道矢量→计算瞬时速度→速度>公交限速且持续>30s判定为占用。5.2Layer→AddLayer→AddDelimitedTextLayer→右键图层→Export→SaveFeaturesAs→选择CGCS20003°带投影。5.3=其中：、、为单窗算法系数；为Band10辐射亮度；ε为地表比辐射率；τ为大气透过率；、为大气下行与上行辐射。5.4采用“饱和校正系数”法：利用非饱和影像或DMSP-OLS积分时间数据建立饱和DN与真实辐射值回归模型，对饱和像元进行外推补偿。6.综合应用（1）代码示例```javascriptvarroi=ee.FeatureCollection("users/your/campus");varimg2024=ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20240701').clip(roi);varndvi=img2024.normalizedDifference(['B8','B4']);Map.centerObject(roi,16);Map.addLayer(ndvi,{min:0,max:1,palette:['white','green']},'NDVI');Export.image.toDrive({image:ndvi,description:'campus_ndvi2024',scale:10,region:roi,maxPixels:1e13});```（2）QGIS操作：栅格→栅格计算器→