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2025年大学《智慧林业-林业大数据分析》考试备考题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.智慧林业中，林业大数据分析的主要目的是（）

A.提高森林覆盖率

B.增加木材产量

C.优化森林资源管理

D.减少林业工人数量

答案：C

解析：林业大数据分析的核心在于通过对海量林业数据的收集、处理和分析，实现对森林资源的科学管理和有效利用，从而优化森林资源管理策略，提升管理效率。

2.在林业大数据分析中，常用的数据挖掘技术不包括（）

A.聚类分析

B.回归分析

C.时间序列分析

D.信号处理

答案：D

解析：聚类分析、回归分析和时间序列分析都是林业大数据分析中常用的数据挖掘技术，而信号处理主要用于处理和分析信号数据，与林业大数据分析关系不大。

3.森林火灾预警系统中，大数据分析的主要应用是（）

A.火灾扑救

B.火灾风险评估

C.火灾原因调查

D.火灾损失评估

答案：B

解析：森林火灾预警系统通过大数据分析，可以对森林火灾的发生风险进行评估，提前预警，从而有效预防火灾的发生。

4.林业大数据分析中，数据清洗的主要目的是（）

A.提高数据存储效率

B.增强数据安全性

C.提高数据质量

D.减少数据传输量

答案：C

解析：数据清洗是林业大数据分析的重要环节，其主要目的是提高数据的质量，去除错误、重复或不完整的数据，确保后续分析的准确性。

5.在林业大数据分析中，常用的数据库技术不包括（）

A.关系型数据库

B.非关系型数据库

C.分布式数据库

D.事务型数据库

答案：D

解析：关系型数据库、非关系型数据库和分布式数据库都是林业大数据分析中常用的数据库技术，而事务型数据库主要用于处理事务性数据，与林业大数据分析关系不大。

6.森林资源调查中，大数据分析的主要作用是（）

A.调查人员配备

B.调查路线规划

C.资源数据统计分析

D.调查设备选型

答案：C

解析：森林资源调查中，大数据分析主要用于对资源数据进行统计分析，从而得出科学的结论，为森林资源管理提供依据。

7.林业大数据分析中，常用的机器学习算法不包括（）

A.决策树

B.支持向量机

C.神经网络

D.贝叶斯网络

答案：D

解析：决策树、支持向量机和神经网络都是林业大数据分析中常用的机器学习算法，而贝叶斯网络主要用于概率推理，与林业大数据分析关系不大。

8.森林病虫害监测中，大数据分析的主要应用是（）

A.病虫害防治

B.病虫害预测

C.病虫害调查

D.病虫害治疗

答案：B

解析：森林病虫害监测中，大数据分析主要用于对病虫害的发生规律进行预测，从而提前采取防治措施，减少损失。

9.林业大数据分析中，常用的数据可视化工具不包括（）

A.表格

B.图表

C.地图

D.3D模型

答案：A

解析：图表、地图和3D模型都是林业大数据分析中常用的数据可视化工具，而表格主要用于数据展示，与数据可视化关系不大。

10.森林生态系统中，大数据分析的主要应用是（）

A.生态保护

B.生态恢复

C.生态评估

D.生态旅游

答案：C

解析：森林生态系统中，大数据分析主要用于对生态系统进行评估，从而了解生态系统的健康状况，为生态保护和管理提供依据。

11.智慧林业中，林业大数据分析的核心技术是（）

A.云计算技术

B.人工智能技术

C.物联网技术

D.3D建模技术

答案：B

解析：人工智能技术是智慧林业中林业大数据分析的核心技术，通过机器学习、深度学习等方法，可以从海量林业数据中挖掘出有价值的信息，为林业管理和决策提供支持。

12.林业大数据分析中，数据采集的主要来源不包括（）

A.遥感影像

B.气象数据

C.现场调查

D.社交媒体

答案：D

解析：遥感影像、气象数据和现场调查都是林业大数据分析中常用的数据采集来源，而社交媒体数据与林业管理关系不大，通常不作为主要数据来源。

13.森林资源评估中，大数据分析的主要作用是（）

A.直接进行资源评估

B.辅助资源评估

C.取代资源评估

D.规划资源评估

答案：B

解析：大数据分析在森林资源评估中主要起到辅助作用，通过对相关数据的分析，可以为资源评估提供更准确、全面的信息，提高评估的效率和准确性。

14.林业大数据分析中，常用的数据集成技术不包括（）

A.数据清洗

B.数据转换

C.数据合并

D.数据加密

答案：D

解析：数据清洗、数据转换和数据合并都是林业大数据分析中常用的数据集成技术，而数据加密主要用于数据安全，与数据集成关系不大。

15.森林火灾监测系统中，大数据分析的主要应用是（）

A.火灾扑救

B.火灾风险评估

C.火灾原因