无人机多光谱森林分类样本不平衡 SMOTE 过采样+ENN 清洗联合算法试题库及答案.docVIP

无人机多光谱森林分类样本不平衡SMOTE过采样+ENN清洗联合算法试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.SMOTE算法主要解决的问题是？

A.数据缺失

B.样本不平衡

C.数据噪声

答案：B

2.ENN清洗的主要作用是？

A.增加样本数量

B.去除噪声样本

C.对数据进行归一化

答案：B

3.无人机多光谱数据可用于森林分类的主要依据是？

A.地物颜色差异

B.地物的光谱特征

C.地物形状

答案：B

4.SMOTE算法是基于什么进行样本合成的？

A.随机生成

B.近邻算法

C.聚类算法

答案：B

5.样本不平衡会导致以下哪种问题？

A.模型训练速度加快

B.模型对少数类识别率低

C.模型泛化能力增强

答案：B

6.无人机多光谱森林分类中，以下哪种不是常见地物类型？

A.水体

B.建筑物

C.沙漠

答案：C

7.ENN算法中“N”代表？

A.噪声（Noise）

B.近邻（NearestNeighbor）

C.节点（Node）

答案：B

8.SMOTE算法生成的新样本属于？

A.真实样本

B.虚拟样本

C.混合样本

答案：B

9.进行森林分类时，多光谱数据的波段数通常为？

A.2-3个

B.3-10个

C.10-20个

答案：B

10.以下哪项不属于样本不平衡处理方法？

A.欠采样

B.特征选择

C.过采样

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于无人机多光谱数据特点的有（）

A.高光谱分辨率

B.多时相性

C.数据量小

D.覆盖范围广

答案：ABD

2.样本不平衡处理方法包括（）

A.SMOTE过采样

B.随机欠采样

C.TomekLinks法

D.数据增强

答案：ABC

3.多光谱森林分类可应用于（）

A.森林资源清查

B.火灾监测

C.病虫害防治

D.森林旅游规划

答案：ABCD

4.SMOTE算法的优点有（）

A.避免过拟合

B.生成的样本合理

C.计算简单

D.能有效解决样本不平衡

答案：BD

5.ENN清洗的优点包括（）

A.提高数据质量

B.降低计算成本

C.减少噪声影响

D.增加样本多样性

答案：AC

6.影响无人机多光谱森林分类精度的因素有（）

A.天气状况

B.地物复杂性

C.数据分辨率

D.分类算法

答案：ABCD

7.多光谱数据的波段类型包含（）

A.可见光波段

B.近红外波段

C.热红外波段

D.微波波段

答案：ABC

8.常见的森林分类算法有（）

A.决策树

B.支持向量机

C.神经网络

D.K近邻算法

答案：ABCD

9.在使用SMOTE+ENN联合算法时，可能面临的问题有（）

A.参数设置困难

B.计算时间长

C.模型性能提升不明显

D.过采样过度

答案：ABCD

10.以下对SMOTE和ENN联合算法描述正确的是（）

A.先SMOTE过采样再ENN清洗

B.先ENN清洗再SMOTE过采样

C.可有效改善样本分布

D.能提升模型对各类样本的识别能力

答案：ACD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.无人机多光谱数据只能用于森林分类。（×）

2.SMOTE算法生成的新样本完全等同于真实样本。（×）

3.ENN清洗一定会减少样本数量。（√）

4.样本不平衡对所有分类算法影响程度相同。（×）

5.多光谱数据中不同波段反映地物信息相同。（×）

6.无人机飞行高度不影响多光谱数据质量。（×）

7.仅使用SMOTE算法就能完美解决样本不平衡问题。（×）

8.森林分类中，分类精度只取决于分类算法。（×）

9.联合使用SMOTE和ENN算法能提升模型性能。（√）

10.多光谱数据的预处理对森林分类结果无影响。（×）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述SMOTE算法基本原理。

答案：SMOTE基于近邻算法，对于少数类样本，在其k近邻中随机选择一个邻居，然后在该样本和邻居之间随机生成新的少数类样本，以此增加少数类样本数量。

2.说明ENN清洗算法流程。

答案：对每个样本，计算其k近邻。若某样本的多数近邻类别与自身不同，则该样本被视为噪声样本，将其删除，以此清洗掉噪声样本。

3.简述无人机多光谱数据用于森林分类的优势。

答案：具有高光谱分辨率，能获取丰富地物光谱信息；可快速大面积获取数据；多时相数据能反映森林动态变化，有助于准确分类识别森林地物类型。

4.样本不平衡对森林分类模型