林业AI预测冰雪灾害后木材可得性试题库及答案.docVIP

林业AI预测冰雪灾害后木材可得性试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.林业AI预测主要利用的技术是（）

A.大数据B.物联网C.云计算D.三者都有

答案：D

2.冰雪灾害对木材可得性影响最大的是（）

A.树木折断B.树皮损伤C.根系破坏D.树叶脱落

答案：A

3.AI预测木材可得性需收集的数据不包括（）

A.受灾区域面积B.树种分布C.土壤湿度D.灾害强度

答案：C

4.以下哪种数据对AI预测冰雪灾害影响程度最关键（）

A.历史灾害数据B.实时天气数据C.森林生长数据D.地理信息数据

答案：A

5.林业AI预测系统的核心是（）

A.数据收集模块B.算法模型C.结果展示模块D.数据传输模块

答案：B

6.冰雪灾害后木材可得性不取决于（）

A.森林储备量B.交通状况C.市场需求D.受损木材清理速度

答案：C

7.AI预测冰雪灾害后木材可得性的主要目的是（）

A.评估损失B.指导木材生产C.制定保护措施D.以上都是

答案：D

8.下列哪项不是AI在林业灾害预测中的优势（）

A.快速处理大量数据B.准确判断灾害类型C.人工操作简单D.预测精度高

答案：C

9.为提高木材可得性预测精度，AI需结合（）

A.专家经验B.传统监测手段C.二者都需要D.二者都不需要

答案：C

10.冰雪灾害后木材可得性预测不涉及的方面是（）

A.木材质量B.木材价格C.木材运输量D.木材加工工艺

答案：D

二、多项选择题（每题2分，共20分）

1.林业AI预测冰雪灾害后木材可得性需考虑的因素有（）

A.森林类型B.灾害持续时间C.温度变化D.海拔高度

答案：ABCD

2.用于预测的AI技术包括（）

A.机器学习B.深度学习C.自然语言处理D.计算机视觉

答案：AB

3.冰雪灾害对木材质量的影响体现在（）

A.木材密度改变B.木材纹理损坏C.木材含水率变化D.木材强度降低

答案：ABCD

4.AI预测木材可得性的数据来源有（）

A.卫星遥感B.地面监测站C.无人机巡检D.人工调查

答案：ABCD

5.提高AI预测木材可得性准确性的方法有（）

A.增加数据量B.优化算法C.多模型融合D.定期更新数据

答案：ABCD

6.林业AI预测系统的组成部分有（）

A.数据采集层B.数据处理层C.模型应用层D.用户交互层

答案：ABCD

7.冰雪灾害后影响木材运输的因素有（）

A.道路损坏B.积雪厚度C.车辆性能D.运输路线规划

答案：ABCD

8.AI在林业灾害预测中的应用场景包括（）

A.火灾预测B.病虫害预测C.干旱预测D.风灾预测

答案：ABCD

9.预测木材可得性对林业产业的意义在于（）

A.合理安排采伐计划B.降低生产成本C.保障木材供应稳定D.减少资源浪费

答案：ABCD

10.影响AI预测木材可得性的外部因素有（）

A.政策法规B.经济形势C.社会舆论D.技术革新

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共20分）

1.林业AI预测可以完全替代人工对木材可得性的评估。（）

答案：×

2.冰雪灾害后所有受损木材都无法使用。（）

答案：×

3.AI预测只需要当前的森林数据就能准确判断木材可得性。（）

答案：×

4.木材可得性只与森林受灾情况有关。（）

答案：×

5.深度学习算法一定能提高木材可得性预测精度。（）

答案：×

6.卫星遥感数据是AI预测木材可得性唯一的数据来源。（）

答案：×

7.冰雪灾害持续时间越长，木材可得性越低。（）

答案：√

8.AI预测木材可得性可以提前做好木材储备准备。（）

答案：√

9.灾害强度越大，对木材质量影响越小。（）

答案：×

10.林业AI预测系