2026年教资地理信息技术应用卷附答案解析与GIS操作基础

2026年教资地理信息技术应用卷附答案解析与GIS操作基础一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2025年7月，某中学地理社团利用无人机对校园周边1km²区域进行倾斜摄影，获取影像分辨率为3cm。若将影像用于生成DSM，下列关于空间分辨率的表述正确的是A.3cm影像可直接生成3cm网格DSM，无需重采样B.影像分辨率与DSM网格大小无关，仅由飞行高度决定C.为减少数据量，应将影像重采样至30cm后再生成DSMD.影像分辨率≤DSM网格尺寸时，DSM高程精度最高2.在QGIS3.34中加载某市2025年LandSat-9OLI二值化水体栅格（0=非水体，1=水体），欲计算城市水体覆盖率，最快捷的栅格统计工具是A.RasterCalculatorB.ZonalStatisticsC.RasterLayerUniqueValuesReportD.ProcessingToolbox→Rasteranalysis→Countuniquevalues3.某区域DEM分辨率为5m，现需提取山脊线。下列关于山体阴影（Hillshade）参数设置对山脊线提取影响的说法，正确的是A.太阳高度角越大，山脊线越明显B.太阳方位角与山脊走向平行时，山脊线最清晰C.太阳高度角30°、方位角315°时，山脊线与山谷对比度最大D.山体阴影仅用于可视化，无法辅助山脊线提取4.在PostGIS中执行空间查询：```sqlSELECTname,ST_Area(geom::geography)ASarea_m2FROMschoolWHEREST_DWithin(geom::geography,ST_SetSRID(ST_Point(116.39,39.90),4326)::geography,1000);```上述语句查询的是A.找出school图层中位于天安门以东1000m范围内的所有学校并计算其投影面积B.找出school图层中距天安门1000m范围内的所有学校并计算其椭球面积C.找出school图层中距天安门1000m范围内的所有学校并计算其平面面积D.找出school图层中位于天安门1000m缓冲区内的所有学校并返回地理坐标5.利用2025年10月Sentinel-1GRD数据监测长江某段水体变化，若采用阈值法提取水体，下列后向散射系数σ⁰（单位：dB）区间最适合识别平静水体的是A.−6dB≤σ⁰≤0dBB.−18dB≤σ⁰≤−12dBC.−30dB≤σ⁰≤−20dBD.0dB≤σ⁰≤6dB6.在ArcGISPro3.3中，利用“TrainRandomTreesClassifier”对Sentinel-2影像进行土地覆盖分类，若输入波段包含B2、B3、B4、B8、B11、B12及NDVI、NDWI，下列关于变量重要性评估的说法正确的是A.波段B8（NIR）重要性一定最高B.变量重要性由OOB误差减少量决定，NDWI可能高于B11C.随机树无法计算变量重要性D.变量重要性与训练样本数量无关7.某市2026年1月1日0时—1月31日24时，利用车载GPS采集出租车轨迹共1.2×10⁸条记录，平均采样间隔15s。若采用HDBSCAN算法识别居民出行热点，下列参数对聚类结果影响最小的是A.min_cluster_sizeB.min_samplesC.cluster_selection_epsilonD.metric8.在GoogleEarthEngine中计算2025年某区域年均NDVI，下列代码片段正确的是A.```javascriptvarl8=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2").filterBounds(roi).filterDate('2025-01-01','2025-12-31').map(function(img){varndvi=img.normalizedDifference(['SR_B5','SR_B4']);returnndvi.rename('NDVI');});varmean=l8.mean().select('NDVI');```B.```javascriptvarl8=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2").filterBounds(roi).filterDate('2025-01-01','2025-12-31').map(function(img){varndvi=img.normalizedDifference(['SR_B4','SR_B3']);returnndvi.rename('NDVI');});varmean=l8.median().select('NDVI');```C.```javascriptvarl8=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2").filterBounds(roi).filterDate('2025-01-01','2025-12-31').map(function(img){varndvi=img.normalizedDifference(['SR_B5','SR_B4']);returnndvi;});varmean=l8.sum().divide(l8.size());```D.```javascriptvarl8=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2").filterBounds(roi).filterDate('2025-01-01','2025-12-31').map(function(img){varndvi=img.select('SR_B5').subtract(img.select('SR_B4')).divide(img.select('SR_B5').add(img.select('SR_B4')));returnndvi.rename('NDVI');});varmean=l8.mean();```9.在MapInfoPro2023中，对某道路图层进行“PolylineSplit”操作时，系统提示“Cannotsplitpolylinewithcoincidentnodes”，其最可能原因是A.道路图层未设置可编辑B.分割点与节点重合且容差小于snappingtoleranceC.道路为MultiPolylineD.分割点位于道路延长线上10.利用无人机多光谱影像（G、R、RE、NIR）计算NDRE，公式为A.(NIR−RE)/(NIR+RE)B.(RE−NIR)/(RE+NIR)C.(NIR−R)/(NIR+R)D.(RE−R)/(RE+R)二、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、错选均不得分）11.在QGIS中，对某市2025年POI数据进行空间分布热点分析，下列工具可直接输出z-score且支持加权字段的是A.Heatmap（KernelDensityEstimation）B.GRASS→v.kernelC.ProcessingToolbox→Vectoranalysis→Hotspotanalysis(LISA)D.ProcessingToolbox→Rasteranalysis→KerneldensityestimationE.ProcessingToolbox→Vectoranalysis→Nearestneighbouranalysis12.在ArcGISPro中，利用“SpaceTimePatternMining”工具对2016—2025年县域GDP进行时空聚类，需提前完成的步骤包括A.将GDP字段设置为“TimeField”B.将县域面要素转换为时空立方体C.设置时间步长为1年D.对GDP进行对数变换以消除异方差E.将县域面要素转换为点要素并设置“LocationID”13.下列关于GeoPackage与Shapefile的描述，正确的有A.GeoPackage支持字段名长达252字符，Shapefile仅10字符B.GeoPackage支持存储栅格数据，Shapefile不支持C.GeoPackage采用SQLite引擎，支持SQL查询D.Shapefile采用UTF-8编码，GeoPackage默认采用ANSIE.GeoPackage支持存储多面体（PolyhedralSurface），Shapefile不支持14.在PostGIS中，对某河流矢量进行简化，需保持拓扑关系，可使用的函数包括A.ST_SimplifyB.ST_SimplifyPreserveTopologyC.ST_SimplifyVWD.ST_ChaikinSmoothingE.ST_RemoveRepeatedPoints15.利用Sentinel-2影像进行地表温度（LST）反演，下列说法正确的有A.Sentinel-2无热红外波段，无法反演LSTB.可联合Sentinel-3SLSTR热红外波段进行LST反演C.可采用机器学习方法利用Sentinel-2多光谱波段估算LSTD.单窗算法适用于Sentinel-2E.大气校正仅对可见光波段必要，对热红外波段无需校正三、综合题（共65分）16.（本题15分）某校地理组利用2025年9月Sentinel-2Level-2A影像（10m分辨率）研究校园周边土地覆盖变化。已知影像已进行大气校正，坐标系为WGS84/UTMzone50N。（1）写出在QGIS3.34中计算NDVI的RasterCalculator表达式，并说明如何剔除云像元。（5分）（2）若将NDVI>0.3且NDWI<−0.1的区域判定为“建成区”，写出栅格计算器表达式，并说明如何将其转换为矢量多边形。（5分）（3）简述如何利用“RasterLayerUniqueValuesReport”统计“建成区”像元数量及面积。（5分）17.（本题20分）某市2025年新建一地铁线路，线路中心线矢量文件为subway.shp，高程字段为H（单位：m）。现需生成地铁两侧200m范围的三维缓冲区，并计算该缓冲区与现有建筑（building.shp，含Height字段）的冲突体积（即建筑侵入地铁三维缓冲区的体积）。（1）写出在PostGIS中生成地铁两侧200m三维缓冲区的SQL语句，要求缓冲区顶部高程为H+6m，底部高程为H−4m，结果存储为polyhedralsurface。（8分）（2）写出计算冲突体积的SQL语句，结果字段包括building_id、conflict_volume_m3。（8分）（3）若冲突体积>100m³即视为高风险建筑，写出筛选高风险建筑的SQL语句。（4分）18.（本题15分）某区域DEM分辨率为30m，现需利用ArcGISPro3.3提取山脊线并评估其作为观景线路的适宜性。已知观景线路需满足：①坡度<15°；②地形起伏度（邻域300m）<50m；③位于山脊线20m范围内。（1）写出提取山脊线的完整流程，包括DEM预处理、山体阴影参数、曲率计算及最终栅格代数表达式。（8分）（2）写出计算地形起伏度的邻域统计工具参数设置。（3分）（3）写出最终适宜性栅格的布尔表达式，并说明如何将其转换为矢量观景线路。（4分）19.（本题15分）某中学地理社团利用低成本RTK（平面精度±1cm+1ppm，高程精度±2cm+1ppm）测量校园内30棵银杏树坐标，记录为csv（字段：id,x,y,h）。现需在QGIS中完成以下任务：（1）写出将csv导入为点图层的完整步骤，并设置坐标系为CGCS2000/3-degreeGauss-Krugerzone39。（5分）（2）写出利用“Vector→GeoprocessingTools→Buffer”生成每棵树冠水平投影（假设冠幅直径8m）的参数设置。（3分）（3）写出利用“Vector→AnalysisTools→Countpointsinpolygon”统计校园功能区（zone.shp）内银杏数量的完整流程，并说明如何导出统计表为xlsx。（7分）四、答案与解析1.D解析：影像分辨率≤DSM网格尺寸时，每个网格至少包含一个像元，可保证高程精度；重采样至30cm会损失细节；飞行高度决定影像分辨率，但DSM网格可独立设置。2.C解析：RasterLayerUniqueValuesReport可直接输出像元计数，无需额外设置区域；ZonalStatistics需区域图层；Countuniquevalues工具已合并至报告功能。3.C解析：太阳高度角30°时阴影对比适中，方位角315°（NW）与常见山脊走向（NE-SW）斜交，山脊线对比度最大；高度角过大阴影短，难以识别。4.B解析：ST_Area(geom::geography)计算椭球面积；ST_DWithin采用地理坐标球面距离，1000m为真实地面距离；name字段仅用于标识。5.C解析：平静水体在C波段（5.4GHz）呈镜面反射，后向散射极低，−30dB至−20dB为典型区间；−6dB对应粗糙表面。6.B解析：随机树通过OOB误差减少量评估变量重要性，NDWI可高于B11；重要性受样本分布影响，与样本数量间接相关。7.D解析：metric参数在HDBSCAN中默认Euclidean，对经纬度数据需改为haversine，但题目已投影，影响最小；其余参数直接决定聚类规模。8.A解析：L8Collection2Level2波段命名SR_B5、SR_B4；normalizedDifference顺序为(NIR−R)/(NIR+R)；mean()直接求均值；无需手动sum/size。9.B解析：分割点与节点重合且容差小于snappingtolerance时，系统视为同一节点，无法分割；需先移动分割点或调大容差。10.A解析：NDRE=(NIR−RE)/(NIR+RE)，利用红边波段检测植被叶绿素变化；NDVI用R波段。11.BC解析：LISA（LocalIndicatorsofSpatialAssociation）可直接输出z-score并支持加权；v.kernel输出密度栅格，需后续统计；Heatmap无z-score。12.BCE解析：需先创建时空立方体（CreateSpaceTimeCube），设置时间步长1年；GDP字段作为分析字段，非TimeField；对数变换可选；面要素需转点并设LocationID。13.ABCE解析：Shapefile字段名仅10字符，默认ANSI；GeoPackage支持栅格、SQL、多面体；D项相反。14.BC解析：ST_SimplifyPreserveTopology保持拓扑；ST_SimplifyVW基于Visvalingam-Whyatt算法，拓扑安全；ST_Simplify可能产生自交。15.BC解析：Sentinel-2无热红外，可联合Sentinel-3或机器学习估算LST；单窗算法需热红外波段；大气校正对热红外同样关键。16.（1）表达式：("B8@1""B4@1")/("B8@1"+"B4@1")。剔除云像元：利用QA60波段或SCL（SceneClassification）产品，设SCL≠8（云）且≠9（高云）。（2）表达式：("NDVI@1">0.3AND"NDWI@1"<-0.1)，输出为二值栅格；然后Raster→Conversion→Polygonize，取消“DN=0”多边形。（3）加载二值建成区栅格，右键→Properties→Histogram→UniqueValuesReport，查看DN=1的Count，乘以像元面积（10m×10m=100m²）即得总面积。17.（1）```sqlSELECTST_Extrude(ST_Buffer(ST_Transform(geom,3857),200),0,0,10)ASgeom3dFROM(SELECTST_SetSRID(ST_MakeLine(ST_MakePointM(x,y,H)),3857)ASgeomFROMsubway)ASt;```修正：使用ST_ExtrudeAlongLine或ST_SweepLine：```sqlSELECTST_SweepLine(ST_Transform(geom,3857),200,4,6)ASgeom3dFROMsubway;```（2）```sqlSELECTb.id,ST_Volume(ST_3DIntersection(ST_Transform(b.geom,3857),ST_SweepLine(ST_Transform(s.geom,3857),200,-4,6)))ASconflict_volume_m3FROMbuildingb,subwaysWHEREST_Intersects(ST_Transform(b.geom,3857),ST_Buffer(ST_Transform(s.geom,3857),200))ANDb.Height>-4;```