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-多项选择题.pdfVIP

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多项选择题1

2025年测绘师基于深度学习的DOM智能变化检测专题试

卷及解析多项选择题

第二部分：多项选择题（共10题，每题2分）

1、在基于深度学习的DOM智能变化检测中，以下哪些因素会影响检测精度？

A、影像分辨率

B、训练数据集质量

C、网络模型结构

D、季节变化

E、传感器类型

【答案】A、B、C、D、E

【解析】所有选项都会影响检测精度。影像分辨率决定了地物细节的呈现程度；训练

数据集质量直接影响模型的学习效果；网络模型结构决定了特征提取和变化判别能力；

季节变化会导致地表覆盖差异，造成伪变化；传感器类型不同会导致成像特性差异。知

识点：DOM变化检测的影响因素。易错点：容易忽略季节变化和传感器类型对检测结

果的影响。

2、在深度学习模型训练过程中，以下哪些数据增强方法适用于DOM变化检测？

A、随机旋转

B、色彩抖动

C、随机裁剪

D、水平翻转

E、高斯模糊

【答案】A、B、C、D、E

【解析】所有选项都是有效的数据增强方法。随机旋转和水平翻转可以增加样本的

方向多样性；色彩抖动可以模拟不同光照条件；随机裁剪可以增加样本数量并提高模型

对局部特征的敏感性；高斯模糊可以模拟不同大气条件下的成像效果。知识点：数据增

强技术在遥感影像处理中的应用。易错点：可能会忽略色彩抖动对多时相影像一致性保

持的重要性。

3、在DOM变化检测中，以下哪些深度学习网络结构被广泛应用？

A、UNet

B、FCN

C、ResNet

D、Siamese网络

E、Transformer

【答案】A、B、C、D、E

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【解析】所有选项都是常用的深度学习网络结构。UNet和FCN是经典的语义分割

网络，适合像素级变化检测；ResNet通过残差连接解决深层网络训练问题；Siamese网

络专门用于比较两幅影像的差异；Transformer通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系。

知识点：深度学习网络结构在变化检测中的应用。易错点：可能会忽略Siamese网络在

变化检测中的特殊作用。

4、在DOM变化检测结果后处理中，以下哪些方法可以改善检测结果？

A、形态学操作

B、连通区域分析

C、条件随机场

D、图割算法

E、中值滤波

【答案】A、B、C、D、E

【解析】所有选项都是有效的后处理方法。形态学操作可以去除小噪声和填充空洞；

连通区域分析可以去除小面积变化区域；条件随机场和图割算法可以利用空间上下文

信息优化分割结果；中值滤波可以平滑结果并去除椒盐噪声。知识点：变化检测结果后

处理技术。易错点：可能会忽略条件随机场和图割算法这类基于图模型的后处理方法。

5、在评估DOM变化检测性能时，以下哪些指标是常用的？

A、总体精度

B、Kappa系数

C、F1分数

D、交并比

E、召回率

【答案】A、B、C、D、E

【解析】所有选项都是常用的评估指标。总体精度反映整体分类正确率；Kappa系

数考虑了偶然一致性；F1分数是精确率和召回率的调和平均；交并比衡量预测区域与

真实区域的重叠程度；召回率反映实际变化被检测出的比例。知识点：变化检测性能评

估指标。易错点：可能会忽略Kappa系数在评估分类一致性方面的重要性。

6、在DOM变化检测中，以下哪些因素会导致伪变化？

A、太阳高度角差异

B、大气条件变化

C、地表湿度变化

D、影像配准误差

E、建筑物阴影

【答案】A、B、C、D、E

【解析】所有选项都可能导致伪变化。太阳高度角差异会影响光照条件；大气条件

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变化会影响影像清晰度和色彩；地表