林业AI预测连续暴雨后林区滑坡树木折损空间分布试题库及答案.docVIP

林业AI预测连续暴雨后林区滑坡树木折损空间分布试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.林业AI预测中，数据采集不包括以下哪种方式（）

A.卫星遥感B.地面调查C.人工想象D.无人机测绘

2.用于林区滑坡分析的AI模型常基于（）

A.线性回归B.决策树C.神经网络D.随机森林

3.连续暴雨数据获取主要依靠（）

A.天气预报网站B.实地测量C.林业部门估算D.卫星图片

4.树木折损数据收集可通过（）

A.土壤检测B.影像识别C.昆虫调查D.水文分析

5.AI预测时，空间坐标系常采用（）

A.笛卡尔坐标系B.地理坐标系C.极坐标系D.柱坐标系

6.以下哪项不是影响林区滑坡的因素（）

A.坡度B.树种C.降雨量D.土壤类型

7.对林区进行空间划分常用的方法是（）

A.网格划分B.随机划分C.按海拔划分D.按树种划分

8.AI训练数据的质量主要影响（）

A.预测效率B.预测精度C.模型大小D.计算速度

9.预测林区滑坡树木折损空间分布前，首先要做（）

A.模型优化B.数据预处理C.结果展示D.模型评估

10.评估AI预测结果准确性的指标不包括（）

A.准确率B.召回率C.增长率D.F1值

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.林业AI预测可利用的数据来源有（）

A.气象站数据B.林业资源档案C.社交媒体信息D.野外传感器数据

2.分析林区滑坡可能用到的技术有（）

A.地理信息系统（GIS）B.全球定位系统（GPS）C.遥感技术（RS）D.虚拟现实（VR）

3.树木折损受哪些因素影响（）

A.树龄B.树干粗细C.树冠形状D.根系状况

4.AI预测中数据预处理包括（）

A.数据清洗B.数据归一化C.数据加密D.特征提取

5.选择AI模型时要考虑的因素有（）

A.数据量大小B.问题复杂程度C.计算资源D.模型可解释性

6.提高AI预测精度的方法有（）

A.增加训练数据B.优化模型参数C.更换预测指标D.改进数据采集方法

7.预测树木折损空间分布需要考虑的空间因素有（）

A.地形起伏B.林分密度C.风向D.河流分布

8.评估AI预测模型的方法有（）

A.交叉验证B.留出法C.自助法D.对比法

9.林业AI预测结果可以通过哪些方式展示（）

A.地图绘制B.报表生成C.视频动画D.口头汇报

10.以下属于林业AI预测发展方向的是（）

A.多源数据融合B.实时动态预测C.降低计算成本D.提高模型通用性

三、判断题（每题2分，共10题）

1.林业AI预测完全不需要人工干预。（）

2.只要有足够多的数据，AI预测就能达到100%准确。（）

3.卫星遥感数据不能用于树木折损识别。（）

4.决策树模型在林业滑坡预测中不常用。（）

5.数据归一化对AI预测结果影响不大。（）

6.林区坡度越大，树木折损可能性越高。（）

7.AI模型训练好后就不需要再更新。（）

8.利用AI预测可以提前预防林区滑坡和树木折损。（）

9.预测树木折损空间分布不需要考虑时间因素。（）

10.不同林区适用的AI预测模型相同。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述林业AI预测连续暴雨后林区滑坡树木折损空间分布的主要步骤。

答案：首先进行数据采集，包括气象、地形、林业资源等数据；接着数据预处理，如清洗、归一化等；然后选择合适AI模型并训练；再进行预测；最后评估和展示预测结果。

2.为什么在林业AI预测中要重视数据质量？

答案：数据质量直接影响AI模型训练和预测效果。低质量数据可能导致模型学习错误规律，降低预测精度，无法准确反映林区滑坡和树木折损实际情况，影响后续决策。

3.列举两种常用的AI模型在林业预测中的优势。

答案：神经网络模型可自动学习复杂非线性关系，适合处理多因素影响的林区预测；决策树模型简单直观，可解释性强，能清晰展示各因素对结果的影响