2026年招聘遥感数据处理专家试题及答案

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试题部分

#一、单项选择题（共10题，每题2分）

1.以下属于遥感数据常用辐射校正方法的是（）

A.几何校正B.辐射定标C.图像拼接D.图像融合

2.Sentinel-2卫星的空间分辨率是（）

A.10米B.30米C.50米D.100米

3.遥感影像中云量占比一般超过多少需做去云处理（）

A.5%B.10%C.15%D.20%

4.以下哪项属于光学遥感数据预处理环节（）

A.地物分类B.辐射校正C.变化检测D.目标提取

5.Landsat系列卫星的轨道类型是（）

A.太阳同步轨道B.地球静止轨道C.极地轨道D.倾斜轨道

6.遥感图像融合的主要目的是（）

A.提高空间分辨率B.增加光谱分辨率C.减少数据量D.提高辐射精度

7.以下哪种方法常用于遥感影像的几何配准（）

A.最近邻法B.双线性内插法C.控制点法D.直方图匹配法

8.合成孔径雷达（SAR）属于（）

A.主动遥感B.被动遥感C.光学遥感D.热红外遥感

9.以下属于遥感数据产品级别的是（）

A.原始数据B.1级产品C.2级产品D.以上都是

10.遥感地物分类中，监督分类的基础是（）

A.样本选择B.特征提取C.训练分类器D.精度评估

#二、多项选择题（共10题，每题2分）

1.遥感数据预处理的主要环节包括（）

A.辐射校正B.几何校正C.图像去噪D.地物分类

2.以下属于主动遥感的传感器有（）

A.SARB.LiDARC.可见光相机D.热红外传感器

3.遥感影像融合的方法包括（）

A.IHS变换法B.主成分分析法C.小波变换法D.最大似然法

4.影响遥感影像几何精度的因素有（）

A.传感器平台姿态B.地形起伏C.大气折射D.数据存储格式

5.以下属于光学遥感卫星的有（）

A.Sentinel-2B.Landsat-8C.Sentinel-1D.GF-2

6.遥感数据应用领域包括（）

A.农业估产B.城市规划C.灾害监测D.地质勘探

7.遥感影像的辐射误差来源包括（）

A.传感器本身B.大气影响C.地形影响D.太阳高度角

8.以下属于非监督分类方法的有（）

A.K-means法B.ISODATA法C.最大似然法D.支持向量机法

9.合成孔径雷达影像的特点包括（）

A.全天时观测B.全天候观测C.受云雾影响小D.空间分辨率与距离有关

10.遥感数据处理常用软件包括（）

A.ENVIB.ERDASIMAGINEC.ArcGISD.Photoshop

#三、判断题（共10题，每题2分）

1.被动遥感传感器自身不发射电磁波，仅接收目标反射或辐射的电磁波（）

2.遥感图像的几何校正只需利用控制点实现，无需进行重采样（）

3.SAR影像适用于恶劣天气下的地物监测（）

4.监督分类比非监督分类的分类精度更高，更适合大区域地物分类（）

5.辐射校正的目的是消除传感器本身及外部环境引起的辐射误差（）

6.Sentinel-1卫星属于光学遥感卫星（）

7.图像融合只能提高遥感影像的空间分辨率，无法改善光谱特性（）

8.地物的光谱特征是遥感地物识别的重要依据（）

9.原始遥感数据通常需经过预处理后才能用于后续分析（）

10.遥感数据的时间分辨率越高，越适合监测快速变化的地物（）

#四、简答题（共4题，每题5分）

1.简述遥感数据预处理的核心内容。

2.简述主动遥感与被动遥感的区别。

3.简述遥感影像融合的意义。

4.简述监督分类的基本流程。

#五、论述题（共4题，每题5分）

1.结合实例说明遥感数据在农业领域的应用。

2.简述SAR遥感相比光学遥感的优势及应用场景。

3.说明遥感数据预处理对后续应用的重要性。

4.简述遥感地物分类中精度评估的主要指标。

答案部分

#一、单项选择题

1.B2.A3.B4.B5.A6.A7.C8.A9.D10.A

#二、多项选择题

1.ABC2.AB3.ABC4.ABC5.ABD6.ABCD7.ABCD8.AB9.ABC10.ABC

#三、判断题

1.√2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.√9.√10.√

#四、简答题答案

1.核心内容包括辐射校正（消除辐射误差）、几何校正（修正几何畸变）、图像去噪，部分需完成云/阴影去除，为后续分析提供合格影像。

2.主动遥感自身发射电磁波照射目标再接收回波；被动遥感不发射电磁波，仅接收目标反射/辐射的外部电磁波，SAR、LiDAR是主动，光学传感器多为被动。

3.融合可结合高空间分辨率影像的位置信息与高光谱分辨率影像的光谱信息，提升影像解译精度，满足更精细的地物识别与分析需求。

4.先选取代表性训练样本，提取样本特征，训练分类器，对整幅影像分类，最后评估分类精度，调整参数直到精度达标。

#五、论述题答案

1.例如利用Landsat、Sentinel等遥感数据，通过作物分类、长势监测，结合NDVI等指数估产，还可监测旱情、病虫害，为农业生产提供支撑。

2.SAR可全天时、全天候观测，受云雾雨影响小，适用于灾害（如地震、洪水）监测、极地观测等，不受天气限制，弥补光学遥感的不足。