无人机激光雷达森林蓄积量估算 bootstrap 置信区间 GPU 加速试题库及答案.docVIP

无人机激光雷达森林蓄积量估算bootstrap置信区间GPU加速试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.无人机激光雷达测量森林蓄积量主要利用的是？

A.激光反射B.激光折射C.激光散射

答案：A

2.Bootstrap方法主要用于？

A.数据清洗B.估计统计量的置信区间C.数据排序

答案：B

3.GPU加速的主要优势在于？

A.降低功耗B.提高数据存储容量C.快速处理大规模并行计算

答案：C

4.激光雷达测量森林蓄积量数据预处理不包括？

A.去噪B.分类C.数据加密

答案：C

5.计算Bootstrap置信区间时，一般采用？

A.有放回抽样B.无放回抽样C.整群抽样

答案：A

6.以下哪种编程语言常用于GPU加速编程？

A.PythonB.FortranC.CUDA

答案：C

7.激光雷达数据中，能直接反映森林高度信息的是？

A.强度信息B.距离信息C.回波次数

答案：B

8.Bootstrap方法中，抽样次数一般？

A.越多越好B.固定为100C.越少越好

答案：A

9.GPU加速不适用于以下哪种计算场景？

A.矩阵运算B.顺序执行的简单计算C.图像渲染

答案：B

10.森林蓄积量估算模型训练中，激光雷达数据作为？

A.标签B.特征C.模型参数

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.无人机激光雷达测量森林蓄积量的优势有（）

A.高分辨率B.大面积覆盖C.实时性强D.成本低

答案：ABC

2.Bootstrap方法的特点包括（）

A.简单易实现B.不需要对总体分布做假设C.计算效率高D.能处理小样本

答案：ABD

3.GPU加速可应用于（）

A.深度学习B.气象模拟C.金融数据分析D.文本编辑

答案：ABC

4.激光雷达数据后处理步骤包括（）

A.点云滤波B.特征提取C.模型构建D.结果验证

答案：ABCD

5.影响森林蓄积量估算精度的因素有（）

A.激光雷达精度B.森林地形C.树种差异D.数据量大小

答案：ABCD

6.常用的Bootstrap置信区间估计方法有（）

A.百分位数法B.BCa法C.正态近似法D.刀切法

答案：AB

7.GPU加速编程的相关技术有（）

A.OpenCLB.OpenGLC.CUDAD.DirectX

答案：AC

8.无人机激光雷达系统组成包括（）

A.无人机平台B.激光雷达传感器C.数据传输系统D.地面控制站

答案：ABCD

9.在森林蓄积量估算中，机器学习模型有（）

A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.线性回归

答案：ABCD

10.利用Bootstrap方法可以（）

A.估计参数的标准误差B.进行假设检验C.评估模型性能D.优化模型结构

答案：ABC

三、判断题（每题2分，共10题）

1.无人机激光雷达可以直接测量出森林蓄积量。（×）

2.Bootstrap是一种基于模拟的统计推断方法。（√）

3.GPU只能加速图形处理相关计算。（×）

4.激光雷达数据强度信息与森林植被类型无关。（×）

5.Bootstrap置信区间宽度与抽样次数无关。（×）

6.GPU加速在所有计算场景下都能提升效率。（×）

7.森林蓄积量估算模型训练数据越多越好。（√）

8.无人机激光雷达测量精度不受天气影响。（×）

9.Bootstrap方法不能用于非参数统计。（×）

10.GPU加速编程难度一定比传统CPU编程大。（×）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述无人机激光雷达估算森林蓄积量的基本流程。

答案：首先无人机搭载激光雷达获取森林点云数据，接着进行数据预处理（滤波、降噪等），然后提取森林特征参数，再构建蓄积量估算模型，最后用模型计算森林蓄积量并验证结果。

2.说明Bootstrap方法估计置信区间的原理。

答案：通过对原始样本有放回抽样，生成多个自助样本，计算每个自助样本的统计量，基于这些统计量的分布来估计总体统计量的置信区间，无需对总体分布做严格假设。

3.简述GPU加速的原理。

答案：GPU拥有大量计算核心，适合处理大规模并行计算任务。将计算任务分解为多个并行子任务，分配到GPU的众多核心上同时处理，相比CPU串行处