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森林病虫害雷达极化特征分解方法试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种是常用的雷达极化分解方法？

A.单极化分解B.双极化分解C.Freeman分解

答案：C

2.雷达极化特征分解目的不包括？

A.提高图像分辨率B.提取地物信息C.增强对比度

答案：A

3.极化分解主要针对的雷达数据类型是？

A.光学数据B.微波数据C.热红外数据

答案：B

4.以下哪个不是极化分解参数？

A.散射熵B.偏心率C.温度

答案：C

5.常用极化分解方法基于的理论是？

A.电磁散射理论B.热传导理论C.量子理论

答案：A

6.哪种极化分解方法应用较广泛？

A.VanZyl分解B.简单分解C.复杂分解

答案：A

7.极化分解对森林病虫害监测的作用是？

A.预报天气B.识别病虫害区域C.估算树木高度

答案：B

8.雷达极化分解可获得？

A.地物颜色信息B.地物散射特性C.地物温度信息

答案：B

9.以下哪种不是极化分解结果呈现形式？

A.图像B.表格C.音频

答案：C

10.极化分解输入数据是？

A.多光谱图像B.极化雷达数据C.数字高程模型

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.常见的雷达极化分解方法有（）

A.Freeman分解B.VanZyl分解C.Cloude分解

答案：ABC

2.雷达极化分解能提取的信息有（）

A.地物散射机制B.地物形状C.地物介电常数

答案：AC

3.用于森林病虫害监测时，极化分解优势在于（）

A.穿透性强B.受天气影响小C.能区分不同病虫害

答案：AB

4.极化分解参数包括（）

A.平均散射角B.各向异性C.散射功率

答案：ABC

5.极化分解在林业中的应用有（）

A.森林覆盖度监测B.病虫害早期预警C.木材产量估算

答案：AB

6.影响极化分解精度的因素有（）

A.雷达系统参数B.地物多样性C.数据噪声

答案：ABC

7.极化分解输出数据可用于（）

A.分类B.变化检测C.三维建模

答案：AB

8.极化分解方法的特点有（）

A.基于电磁理论B.数据处理简单C.可有效提取特征

答案：AC

9.不同极化分解方法区别在于（）

A.假设条件B.计算复杂度C.适用场景

答案：ABC

10.极化分解可结合的技术有（）

A.机器学习B.地理信息系统C.全球定位系统

答案：AB

三、判断题（每题2分，共10题）

1.雷达极化分解只能用于森林病虫害监测。（×）

2.所有极化分解方法计算复杂度相同。（×）

3.极化分解能完全准确识别森林病虫害类型。（×）

4.散射熵是极化分解重要参数之一。（√）

5.极化分解不需要输入雷达数据。（×）

6.极化分解可提高森林病虫害监测效率。（√）

7.简单极化分解方法效果一定不如复杂方法。（×）

8.极化分解结果可直接用于决策制定。（×）

9.不同森林类型对极化分解结果影响不大。（×）

10.极化分解技术已经非常成熟，没有发展空间。（×）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述雷达极化分解基本原理。

利用电磁散射理论，将雷达接收的总散射信号分解为不同散射机制的贡献，通过分析各散射成分来获取地物信息，如体散射、面散射等。

2.列举两种极化分解方法优势。

Freeman分解简单，能快速得到地物主要散射信息；Cloude分解基于特征值分解，能更全面分析地物散射特性，适合复杂地物场景。

3.说明极化分解在森林病虫害监测中的作用。

可通过分析森林散射特性变化，识别可能发生病虫害区域，发现早期异常，为病虫害防治提供依据。

4.极化分解结果有哪些应用方式？

可用于对森林区域分类，区分健康与病虫害区域；进行变化检测，监测病虫害发展动态；辅助绘制病虫害分布图等。

五、讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论如何提高极化分解在森林病虫害监测中的准确性。

可从优化雷达系统参数、提高数据质量、结合多源数据（如光学数据）、改进分解方法或利用机器学习算法对分解结果进行处理等方面提高准确性。

2.分析极化分解与其他森林病虫害监测方法结合的可能性。

可与光学遥感结合，光学数据提供直观图像信息，极化分解补充散射特性；还能与地面调查结合，地面数据校准极化分解结果，提高监测可靠性。

3.探讨极化分解技术在未来森林病虫害监测中的发展方向。

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