无人机激光雷达森林树高分布非参数核密度估计最优带宽试题库及答案.docVIP

无人机激光雷达森林树高分布非参数核密度估计最优带宽试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.非参数核密度估计中常用的核函数不包括？

A.高斯核B.矩形核C.指数核D.线性核

答案：D

2.无人机激光雷达测量树高的精度主要受什么影响？

A.飞行高度B.天气C.核函数类型D.数据采集时间

答案：A

3.核密度估计的平滑参数指的是？

A.带宽B.样本数量C.核函数中心D.估计区间

答案：A

4.计算最优带宽的方法中不包括？

A.交叉验证法B.插件法C.随机有哪些信誉好的足球投注网站法D.经验法则

答案：C

5.森林树高数据一般呈现什么分布特征？

A.均匀分布B.正态分布C.偏态分布D.泊松分布

答案：C

6.无人机激光雷达数据预处理不包括？

A.去噪B.滤波C.核密度估计D.坐标转换

答案：C

7.最优带宽对核密度估计结果的影响是？

A.带宽越大越精确B.带宽越小越精确

C.合适带宽才精确D.无影响

答案：C

8.非参数核密度估计与参数估计相比优势在于？

A.无需假设分布B.计算简单C.精度更高D.对数据量要求低

答案：A

9.评估核密度估计效果的指标不包括？

A.均方误差B.绝对误差C.相关系数D.带宽大小

答案：D

10.以下哪种情况需要重新确定最优带宽？

A.更换核函数B.数据量不变C.测量时间改变D.无人机型号变化

答案：A

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.影响无人机激光雷达测量树高精度的因素有（）

A.激光束发散角B.传感器精度C.树木密度D.飞行姿态

答案：ABCD

2.常用的核函数有（）

A.三角核B.Epanechnikov核C.高斯核D.余弦核

答案：ABCD

3.计算最优带宽的常用方法有（）

A.Silverman经验法则B.Sheather-Jones方法

C.最小化风险估计D.最大似然估计

答案：ABC

4.非参数核密度估计的优点有（）

A.对数据分布无假设B.灵活性高C.计算速度快D.能适应复杂分布

答案：ABD

5.森林树高数据的特点有（）

A.空间相关性B.存在噪声C.分布复杂D.数据量小

答案：ABC

6.无人机激光雷达数据处理步骤包括（）

A.数据采集B.点云分类C.树高提取D.核密度估计

答案：ABCD

7.评估核密度估计结果的指标有（）

A.偏差B.方差C.平均积分绝对误差D.决定系数

答案：ABC

8.选择核函数时需要考虑的因素有（）

A.数据特点B.计算复杂度C.估计精度D.样本数量

答案：ABC

9.以下哪些情况会影响最优带宽的选择（）

A.数据的离散程度B.核函数的形状C.测量误差D.样本的分布范围

答案：ABCD

10.提高核密度估计精度的方法有（）

A.优化带宽选择B.增加样本数量C.选择合适核函数D.数据标准化

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.无人机激光雷达测量树高时，飞行速度不影响测量精度。（×）

2.核密度估计中，带宽越小估计曲线越平滑。（×）

3.不同的核函数对最优带宽的计算结果没有影响。（×）

4.森林树高数据一定是正态分布。（×）

5.非参数核密度估计不需要任何先验信息。（√）

6.计算最优带宽只能使用交叉验证法。（×）

7.增加样本数量一定能提高核密度估计的精度。（×）

8.无人机激光雷达数据采集后可直接进行核密度估计。（×）

9.最优带宽确定后不会随数据变化而改变。（×）

10.评估核密度估计效果只用均方误差即可。（×）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述非参数核密度估计的基本原理。

答案：以样本数据为基础，通过核函数对每个样本点加权，在整个数据空间上进行积分求和，以此来估计概率密度函数，无需对数据分布做预先假设。

2.说明选择最优带宽的重要性。

答案：最优带宽能平衡核密度估计的偏差和方差。带宽过大，估计过于平滑，丢失细节；带宽过小，估计波动大，易受噪声影响，合适的带宽才能得到准确的估计结果。

3.简述无人机激光雷达测量树高的流程。

答案：先进行数据采集，接着对采集的点云数据预处理、分类，然后提取树高信息，最后可通过非参数核密度估计分析树高分布等相关情况。

4.列举两种评估核密度估计效果