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2025年测绘师基于深度学习的DOM智能变化检测专题试卷及解析1

2025年测绘师基于深度学习的DOM智能变化检测专题试

卷及解析

2025年测绘师基于深度学习的DOM智能变化检测专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在基于深度学习的DOM（数字正射影像）变化检测中，以下哪种网络结构最适

合捕捉多尺度特征？

A、AlexNet

B、UNet

C、VGG16

D、ResNet50

【答案】B

【解析】正确答案是B。UNet采用编码器解码器结构和跳跃连接，能够有效捕捉

多尺度特征，特别适合影像变化检测任务。AlexNet是早期深度学习网络，结构简单；

VGG16和ResNet50主要用于图像分类，虽然可以用于变化检测，但不如UNet专门针

对影像分割和变化检测设计。知识点：深度学习网络结构在遥感影像处理中的应用。易

错点：容易混淆分类网络和分割网络的适用场景。

2、在DOM变化检测中，数据预处理阶段最重要的步骤是？

A、影像增强

B、影像配准

C、影像裁剪

D、影像融合

【答案】B

【解析】正确答案是B。影像配准是DOM变化检测中最关键的预处理步骤，因为

只有确保不同时相的影像在几何上精确对齐，才能准确检测真实变化。影像增强、裁剪

和融合虽然也是重要步骤，但不如配准基础和关键。知识点：DOM变化检测的数据预

处理流程。易错点：容易忽视配准精度对变化检测结果的决定性影响。

3、以下哪种损失函数最适合用于DOM变化检测中的类别不平衡问题？

A、交叉熵损失

B、均方误差损失

C、Dice损失

D、Hinge损失

【答案】C

【解析】正确答案是C。Dice损失通过计算预测区域与真实区域的重叠度，能有效

缓解类别不平衡问题，特别适合变化区域占比小的情况。交叉熵损失在类别不平衡时会

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被多数类主导；均方误差损失主要用于回归问题；Hinge损失主要用于SVM分类。知

识点：深度学习中的损失函数选择。易错点：容易忽略类别不平衡对损失函数选择的影

响。

4、在深度学习模型训练中，以下哪种正则化方法最适合防止DOM变化检测模型

过拟合？

A、L1正则化

B、L2正则化

C、Dropout

D、BatchNormalization

【答案】C

【解析】正确答案是C。Dropout通过随机丢弃神经元，能有效防止深度学习模型

过拟合，特别适合影像处理任务。L1和L2正则化虽然也能防止过拟合，但效果不如

Dropout显著；BatchNormalization主要用于加速训练和稳定训练过程。知识点：深度

学习中的正则化技术。易错点：容易混淆不同正则化方法的适用场景。

5、在DOM变化检测中，以下哪种后处理方法最适合去除小面积伪变化区域？

A、形态学滤波

B、主成分分析

C、小波变换

D、直方图均衡化

【答案】A

【解析】正确答案是A。形态学滤波（如开闭运算）能有效去除小面积噪声区域，同

时保持主要变化区域的完整性，是变化检测后处理的常用方法。主成分分析和小波变

换主要用于特征提取；直方图均衡化用于影像增强。知识点：变化检测结果的后处理技

术。易错点：容易忽视后处理对最终结果质量的重要影响。

6、在基于深度学习的DOM变化检测中，迁移学习的主要优势是？

A、提高模型泛化能力

B、减少训练数据需求

C、加快训练速度

D、以上都是

【答案】D

【解析】正确答案是D。迁移学习通过利用预训练模型的知识，能够同时提高模型

泛化能力、减少训练数据需求和加快训练速度，特别适合标注数据有限的DOM变化检

测任务。知识点：迁移学习在遥感影像处理中的应用。易错点：容易低估迁移学习的综

合优势。

7、以下哪种评价指标最适合评估DOM变化检测的整体性能？

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