江西2025自考[時空信息工程]時空大數(shù)據(jù)導論易錯題專練一、單選題（共10題，每題2分）1.下列哪項不屬于時空大數(shù)據(jù)的基本特征？A.大規(guī)模性B.高維度性C.動態(tài)性D.同質(zhì)性2.在江西，時空大數(shù)據(jù)在智慧交通領域的典型應用是？A.環(huán)境監(jiān)測B.公共安全預警C.實時路況分析D.農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預測3.時空數(shù)據(jù)模型中，GPs（GeneralizedPolygon）主要用于表示？A.點數(shù)據(jù)B.線數(shù)據(jù)C.面數(shù)據(jù)（含孔洞）D.網(wǎng)絡數(shù)據(jù)4.以下哪種方法不適合處理江西贛州市歷史氣象時空數(shù)據(jù)？A.時間序列分析B.空間自相關分析C.地理加權回歸（GWR）D.K-means聚類分析5.時空數(shù)據(jù)挖掘中的LOF（LocalOutlierFactor）算法主要用于？A.空間模式識別B.時空異常檢測C.時間序列預測D.地圖匹配6.在江西，“贛鄱大數(shù)據(jù)”工程的核心目標不包括？A.整合全省時空數(shù)據(jù)資源B.提升政府決策效率C.發(fā)展商業(yè)地理信息服務D.優(yōu)化工業(yè)自動化生產(chǎn)7.時空大數(shù)據(jù)中的“時空立方體”模型主要用于？A.描述數(shù)據(jù)的三維結構B.分析時空依賴關系C.存儲柵格數(shù)據(jù)D.優(yōu)化查詢性能8.江西省在地質(zhì)災害監(jiān)測中常用的時空數(shù)據(jù)采集技術是？A.衛(wèi)星遙感（光學）B.GPS定位C.激光雷達（LiDAR）D.無人機傾斜攝影9.以下哪種數(shù)據(jù)庫最適合存儲江西九江市實時交通流時空數(shù)據(jù)？A.關系型數(shù)據(jù)庫（MySQL）B.NoSQL數(shù)據(jù)庫（MongoDB）C.時間序列數(shù)據(jù)庫（InfluxDB）D.圖數(shù)據(jù)庫（Neo4j）10.時空大數(shù)據(jù)分析中的“時空熱力圖”主要應用場景是？A.空間分布可視化B.時間趨勢分析C.異常點檢測D.地理模式識別二、多選題（共5題，每題3分）1.江西省時空大數(shù)據(jù)應用在環(huán)境保護領域可能涉及？A.水質(zhì)監(jiān)測B.森林火災預警C.空氣質(zhì)量分析D.城市擴張模擬2.時空數(shù)據(jù)挖掘的分類算法中，適用于江西人口流動預測的有？A.決策樹（CART）B.支持向量機（SVM）C.K近鄰（KNN）D.神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）3.以下哪些技術可用于江西農(nóng)業(yè)精細化管理的時空數(shù)據(jù)采集？A.GPS導航系統(tǒng)B.遙感影像解譯C.物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡D.車載GPS終端4.時空大數(shù)據(jù)處理中的索引技術包括？A.R樹（R-tree）B.KD樹（KD-tree）C.哈希索引D.空間分區(qū)5.江西省在公共安全領域利用時空大數(shù)據(jù)的場景有？A.災害應急響應B.智能安防監(jiān)控C.交通事件預測D.城市犯罪熱點分析三、判斷題（共10題，每題1分）1.時空大數(shù)據(jù)的時間維度可以是連續(xù)的或離散的。（√）2.江西省的“鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)”建設需要大量時空大數(shù)據(jù)支持。（√）3.GML（GeographyMarkupLanguage）是一種空間數(shù)據(jù)存儲格式。（×）4.時空數(shù)據(jù)挖掘的LOI（LocalOutlierIndex）算法比LOF更適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)。（×）5.江西省的“五區(qū)三帶”發(fā)展戰(zhàn)略與時空大數(shù)據(jù)無關。（×）6.空間索引只能用于二維數(shù)據(jù)，不能擴展到三維。（×）7.地理加權回歸（GWR）可以處理江西贛南地區(qū)的土壤重金屬污染時空分析。（√）8.時空大數(shù)據(jù)分析中，柵格數(shù)據(jù)比矢量數(shù)據(jù)更易于處理動態(tài)變化。（×）9.江西省的“智慧城市”建設主要依賴靜態(tài)地理信息數(shù)據(jù)。（×）10.多源數(shù)據(jù)融合可以提高江西地質(zhì)災害預警的精度。（√）四、簡答題（共5題，每題5分）1.簡述江西時空大數(shù)據(jù)在防汛抗旱中的典型應用場景。2.解釋時空數(shù)據(jù)模型與傳統(tǒng)GIS數(shù)據(jù)模型的主要區(qū)別。3.江西省如何利用時空數(shù)據(jù)挖掘技術提升公共安全預警能力？4.說明時空立方體模型在分析江西南昌市人口流動數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢。5.比較點數(shù)據(jù)、線數(shù)據(jù)和面數(shù)據(jù)在江西環(huán)境監(jiān)測中的應用差異。五、論述題（共2題，每題10分）1.結合江西省情，論述時空大數(shù)據(jù)在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的作用及挑戰(zhàn)。2.分析江西交通領域時空大數(shù)據(jù)分析的技術難點，并提出解決方案。答案與解析一、單選題1.D解析：時空大數(shù)據(jù)的核心特征包括大規(guī)模性、高維度性、動態(tài)性和時空依賴性，同質(zhì)性不屬于其范疇。2.C解析：江西智慧交通依賴實時路況分析，通過時空大數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)測車流量、擁堵指數(shù)等。3.C解析：GPs模型支持帶孔洞的多邊形，適用于復雜地理邊界（如江西鄱陽湖濕地）。4.D解析：K-means聚類分析適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)，不適用于動態(tài)時空數(shù)據(jù)。5.B解析：LOF算法通過局部密度比較檢測時空數(shù)據(jù)中的異常點（如江西交通事故熱點）。6.D解析：“贛鄱大數(shù)據(jù)”工程聚焦政務與公共服務，工業(yè)自動化非其核心目標。7.B解析：時空立方體通過時間、空間、屬性三維度分析江西環(huán)境變化的趨勢。8.B解析：GPS定位可實時監(jiān)測江西地質(zhì)災害點位移。9.C解析：InfluxDB專為時間序列數(shù)據(jù)設計，適合存儲交通流等動態(tài)時空數(shù)據(jù)。10.A解析：熱力圖可視化江西城市商業(yè)區(qū)人流分布。二、多選題1.A、B、C、D解析：江西時空大數(shù)據(jù)可監(jiān)測水質(zhì)、火災、空氣質(zhì)量及城市擴張對環(huán)境的影響。2.A、B、C、D解析：多種算法均適用于人口流動預測，江西可結合歷史數(shù)據(jù)與機器學習模型。3.A、B、C解析：農(nóng)業(yè)精細化管理需GPS、遙感及傳感器數(shù)據(jù)融合。4.A、B、D解析：C選項哈希索引非空間索引技術。5.A、B、C、D解析：江西公共安全涵蓋災害、安防、交通及犯罪分析。三、判斷題1.√2.√3.×（GML是XML格式，非存儲格式）4.×（LOF更適合小規(guī)模數(shù)據(jù)局部異常檢測）5.×（時空大數(shù)據(jù)支持“五區(qū)三帶”規(guī)劃）6.×（空間索引可擴展至三維，如3DR樹）7.√8.×（矢量數(shù)據(jù)更利于動態(tài)變化分析）9.×（智慧城市依賴實時動態(tài)數(shù)據(jù)）10.√四、簡答題1.防汛抗旱應用江西時空大數(shù)據(jù)可整合雷達雨量、水位監(jiān)測、衛(wèi)星云圖等，實時預測鄱陽湖水位變化，輔助防汛決策。2.時空數(shù)據(jù)模型與傳統(tǒng)GIS區(qū)別時空模型增加時間維度，支持動態(tài)變化分析；傳統(tǒng)GIS僅處理靜態(tài)空間數(shù)據(jù)。3.公共安全預警通過時空聚類分析江西交通事故、火災等熱點，結合預警模型提前發(fā)布風險信息。4.時空立方體優(yōu)勢可多維度分析南昌人口流動趨勢（如工作日通勤路線），支持政策優(yōu)化。5.數(shù)據(jù)類型應用差異點數(shù)據(jù)（如污染源）分析污染擴散；線數(shù)據(jù)（如河流）監(jiān)測水質(zhì)變化；面數(shù)據(jù)（如湖區(qū)）評估生態(tài)影響。五、論述題1.時空大數(shù)據(jù)在鄉(xiāng)村振興中的作用與挑戰(zhàn)作用：精準農(nóng)業(yè)（江西紅壤改良）、旅游規(guī)劃（井岡山景區(qū)客流分析）、