2025年大学《空间科学与技术》专业题库—— 空间智能与人工智能.docxVIP

2025年大学《空间科学与技术》专业题库——空间智能与人工智能

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（请将正确选项字母填入括号内）

1.以下哪一项不属于空间智能系统的典型特征？

A.自主感知与理解空间环境

B.基于空间数据的高效决策

C.完全依赖人工干预进行操作

D.具备跨模态空间信息的融合能力

2.在遥感影像智能解译中，深度学习模型（如卷积神经网络CNN）主要优势在于？

A.能够自动提取复杂特征，减少人工设计

B.总是比传统统计方法计算速度更快

C.只适用于高分辨率光学影像

D.不需要大量的标注训练数据

3.卫星导航系统（GNSS）为空间智能应用提供的关键信息是？

A.大范围的遥感影像数据

B.实时精准的位置和时间信息

C.地面气象监测数据

D.地下资源分布图

4.空间知识图谱在智能空间信息服务中的主要作用是？

A.直接进行高精度目标检测

B.存储和管理海量地理空间数据

C.表示和推理复杂的空间关系与实体联系

D.实现航天器的高效自主导航

5.以下哪个技术领域与边缘计算在空间智能（特别是星上智能处理）中的应用关系最为密切？

A.云计算

B.量子计算

C.边缘人工智能（EdgeAI）

D.生物识别技术

6.人工智能技术被广泛应用于提升地球观测卫星数据处理效率，其主要体现在？

A.完全自动化替代人工判读

B.快速识别和分类地表覆盖类型

C.精确测量所有地物的高程

D.无需进行任何数据质量控制

7.在自动驾驶车辆（结合卫星导航）的应用中，人工智能主要解决了？

A.星球际航行的轨道计算问题

B.车辆在复杂城市环境中的感知与决策挑战

C.卫星发射的轨道设计问题

D.大气层内飞行的姿态控制难题

8.“小样本学习”（Few-ShotLearning）对于空间智能应用的意义在于？

A.极大地提高了深度学习模型的计算复杂度

B.使模型能够在只有少量标注样本的情况下学习新任务或新领域知识

C.减少了模型所需训练数据的总体存储空间

D.总是能保证模型输出的绝对精度

9.人工智能在行星探测任务中，主要应用于？

A.完全自主地规划星际航线

B.对探测目标进行智能识别和分类

C.主导着陆器的所有物理操作

D.实现与地球的实时视频通话

10.面对日益增长的多源异构空间数据（如遥感、导航、气象），人工智能的“融合智能”主要体现在？

A.单一算法能同时处理所有类型数据

B.发展能够有效融合不同来源、不同模态信息进行综合分析的新方法

C.优先处理数据量最大的来源

D.忽略数据质量较差的来源

二、填空题

1.空间智能系统通常需要具备对______、______和______等多维度空间信息的感知、理解与处理能力。

2.基于深度学习的______技术在遥感影像目标检测、变化检测等方面展现出强大能力。

3.利用卫星导航系统进行高精度定位属于空间智能中的______应用范畴。

4.空间知识图谱通过节点和边来表示______和______，实现空间知识的结构化存储与推理。

5.在资源环境监测中，人工智能可用于智能识别______、______等，辅助进行生态环境评估。

6.边缘计算使得部分人工智能处理能力可以部署在______或______，减少对中心节点的依赖，降低延迟。

7.人工智能在国土安全领域，可通过智能分析遥感影像，实现对______、______等的监测与预警。

8.为了让人工智能模型适应空间智能任务，常采用______或______等方法来解决标注数据不足的问题。

9.自主智能系统需要具备在复杂空间环境中进行______、______和______的能力。

10.人工智能与空间科学的深度融合，正在推动形成一门新的交叉学科方向，常被称为______。

三、名词解释

1.遥感影像智能解译

2.空间知识图谱

3.自主空间飞行器

4.小样本学习

5.多源数据融合

四、简答题

1.简述机器学习在空间智能系统中的应用至少三个主要方面。

2.比较基于深度学习的空间信息处理方法与传统方法的至少两点主要区别。

3.阐述人工智能技术如何提升城市智慧交通管理的效率和安全性。

4.分析将人工智能核心算法部署在