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林业AI预测森林病虫害爆发试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.利用AI预测森林病虫害，首先要收集的是（）

A.病虫害图像B.气象数据C.土壤肥力数据

答案：A

2.以下哪种数据对AI预测病虫害帮助较小（）

A.树木品种B.周边居民数量C.森林面积

答案：B

3.AI预测病虫害常用的算法是（）

A.排序算法B.深度学习算法C.查找算法

答案：B

4.构建AI模型时，数据预处理不包括（）

A.数据清洗B.数据加密C.数据标注

答案：B

5.AI预测病虫害爆发时间的精准度依赖于（）

A.模型训练程度B.专家经验C.随机猜测

答案：A

6.利用AI预测病虫害，可提高防治的（）

A.成本B.盲目性C.针对性

答案：C

7.AI预测森林病虫害的主要优势是（）

A.完全替代人工监测B.快速高效分析数据C.减少农药使用

答案：B

8.森林病虫害AI预测系统需要接入的是（）

A.电商平台数据B.实时监测数据C.金融数据

答案：B

9.AI模型训练数据越多，预测效果（）

A.越差B.越好C.无变化

答案：B

10.为AI预测提供病虫害样本的设备是（）

A.气象站B.无人机C.打印机

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.AI预测森林病虫害需要的数据类型有（）

A.病虫害症状图像B.森林地理位置C.历史病虫害发生记录

答案：ABC

2.深度学习算法在预测病虫害中的作用有（）

A.特征提取B.模型构建C.结果评估

答案：ABC

3.利用AI预测森林病虫害爆发的好处包括（）

A.提前预防B.减少经济损失C.保护生态环境

答案：ABC

4.影响AI预测森林病虫害精准度的因素有（）

A.数据质量B.模型复杂度C.森林生态系统变化

答案：ABC

5.AI预测系统在森林中的部署方式有（）

A.地面传感器B.卫星遥感C.人工调查上报

答案：AB

6.AI预测森林病虫害的发展趋势包括（）

A.与物联网结合B.多模型融合C.应用范围扩大

答案：ABC

7.以下哪些属于AI预测森林病虫害的流程（）

A.数据收集B.模型训练C.结果输出

答案：ABC

8.森林病虫害AI预测中，数据来源可以是（）

A.林场日常监测B.科研机构研究成果C.公众举报信息

答案：ABC

9.AI技术在森林病虫害防治中的应用方向有（）

A.预测病虫害传播路径B.评估防治效果C.制定防治方案

答案：ABC

10.提升AI预测森林病虫害能力的方法有（）

A.增加数据量B.优化模型参数C.加强多学科合作

答案：ABC

三、判断题（每题2分，共10题）

1.AI可以完全准确预测森林病虫害爆发。（）

答案：×

2.只有大量的图像数据才能用于AI预测病虫害。（）

答案：×

3.深度学习算法是AI预测森林病虫害唯一的算法。（）

答案：×

4.数据标注对AI预测森林病虫害模型训练不重要。（）

答案：×

5.AI预测系统不需要更新就能一直保持良好效果。（）

答案：×

6.利用AI预测病虫害可降低农药过度使用风险。（）

答案：√

7.森林面积大小不影响AI预测病虫害的效果。（）

答案：×

8.AI预测森林病虫害不需要考虑森林生态环境变化。（）

答案：×

9.单一数据类型就能构建有效的AI预测模型。（）

答案：×

10.AI预测森林病虫害可以实时掌握病虫害动态。（）

答案：√

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述AI预测森林病虫害爆发的基本原理。

答案：收集森林病虫害相关数据，如症状图像、环境数据等，通过深度学习等算法构建模型，对数据进行特征提取和分析，训练模型学习病虫害发生规律，从而预测爆发情况。

2.列举AI预测森林病虫害的数据来源。

答案：包括林场日常监测数据，如病虫害症状、树木生长情况；卫星遥感和无人机获取的图像数据；气象站的气象数据；科研机构研究成果数据等。

3.说明提升AI预测森林病虫害精准度的措施。

答案：保证数据的准确性和丰富性，收集多类型数据；优化深度学习模型，调整参数；定期更新模型，适应森林生态变化；结合多源数据进行综合分析。

4.AI预测森林病虫害对林