无人机激光雷达森林蓄积量估算置信区间 bootstrap 法实现试题库及答案.docVIP

无人机激光雷达森林蓄积量估算置信区间bootstrap法实现试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.Bootstrap法主要用于？

A.数据分类B.估计统计量的分布C.数据可视化D.数据清洗

2.无人机激光雷达获取的数据主要是？

A.图像数据B.点云数据C.视频数据D.文本数据

3.森林蓄积量估算常用指标不包括？

A.树高B.胸径C.坡度D.冠幅

4.Bootstrap抽样是？

A.有放回抽样B.无放回抽样C.分层抽样D.整群抽样

5.估算森林蓄积量置信区间意义在于？

A.确定数据准确性B.评估估算可靠性C.提高数据分辨率D.减少数据量

6.无人机激光雷达数据预处理不包括？

A.去噪B.分类C.插值D.特征提取

7.以下哪项对森林蓄积量估算影响较小？

A.天气B.树种C.无人机型号D.海拔

8.计算置信区间关键参数是？

A.样本均值B.样本方差C.抽样次数D.总体均值

9.Bootstrap法优点不包括？

A.无需总体分布假设B.计算简单C.精度高D.适用于小样本

10.森林蓄积量与以下哪个因素关系不大？

A.林龄B.土壤肥力C.植被覆盖度D.经纬度

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.无人机激光雷达数据特点有（）

A.高精度B.高密度C.三维信息丰富D.数据量小

2.影响森林蓄积量估算的因素有（）

A.激光雷达精度B.森林地形C.树木空间分布D.数据处理算法

3.Bootstrap法可用于（）

A.计算置信区间B.估计参数偏差C.评估模型性能D.数据降维

4.森林蓄积量估算方法有（）

A.经验模型法B.机器学习法C.统计分析法D.实地测量法

5.无人机激光雷达数据处理步骤包含（）

A.数据采集B.点云配准C.特征提取D.分类识别

6.确定森林蓄积量估算置信区间的作用有（）

A.衡量估算误差范围B.比较不同方法可靠性C.确定最优参数D.预测森林生长趋势

7.以下属于Bootstrap抽样特点的是（）

A.样本可重复使用B.抽样过程随机C.可生成多个样本集D.能提高数据质量

8.在森林蓄积量估算中，激光雷达可获取的信息有（）

A.树高B.树冠形态C.林下植被信息D.树干直径

9.提升森林蓄积量估算精度的措施有（）

A.增加样本量B.优化算法C.提高激光雷达分辨率D.忽略地形因素

10.与森林蓄积量密切相关的森林结构参数有（）

A.郁闭度B.林分密度C.平均胸径D.林冠层高度

三、判断题（每题2分，共10题）

1.Bootstrap法必须知道总体分布才能使用。（）

2.无人机激光雷达数据可直接用于森林蓄积量估算。（）

3.森林蓄积量只与树木的数量有关。（）

4.增加Bootstrap抽样次数，置信区间会更准确。（）

5.激光雷达的扫描角度对森林蓄积量估算无影响。（）

6.估算森林蓄积量不需要考虑森林类型。（）

7.Bootstrap法能有效处理小样本数据。（）

8.森林地形复杂会降低森林蓄积量估算精度。（）

9.无人机激光雷达只能获取森林的二维信息。（）

10.计算森林蓄积量置信区间不需要样本数据。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述Bootstrap法计算森林蓄积量估算置信区间的基本步骤。

答：首先对原始样本有放回抽样，生成多个Bootstrap样本集；接着对每个样本集计算森林蓄积量统计量；最后根据这些统计量的分布确定置信区间。

2.无人机激光雷达数据用于森林蓄积量估算有哪些优势？

答：能获取高精度、高密度三维点云数据，可精确测量树高、树冠等参数，全面反映森林空间结构，不受地形等复杂条件过多限制，提高估算精度。

3.森林蓄积量估算中影响置信区间宽度的因素有哪些？

答：样本量大小，样本量越大区间越窄；样本数据的离散程度，离散程度大区间宽；抽样方法及Bootstrap抽样次数，合理抽样和足够次数可使区间更准确。

4.简述数据预处理对无人机激光雷达森林蓄积量估算的重要性。

答：可去除噪声、错误数据，提高数据质量；通过配准、滤波等操作让数据更准确反映森林实际情况，为后续特征提取和蓄积量估算