考生在申请中科院空天信息创新研究院地图学与地理信息系统方向的博士研究生时，综合考核笔试面试真题主要围绕以下核心内容展开：

第一部分基础理论考核

1. 空间数据结构中R树与四叉树在动态空间查询效率上的差异及适用场景分析（考察空间索引算法理解）

2. 空间数据立方体（SDC）技术在多维空间分析中的应用实例及计算复杂度推导（考察多维空间处理能力）

3. 基于GPU加速的瓦片金字塔构建算法优化方案设计（考察并行计算与GIS系统开发结合能力）

第二部分研究方法考核

4. 时空立方体（STC）与时空图卷积网络（STGCN）在轨迹预测中的性能对比实验设计（考察时空数据分析方法掌握）

5. 面向无人机航拍影像的自动特征提取框架构建（需说明特征金字塔与注意力机制结合策略）

6. 基于联邦学习的多源遥感数据隐私保护共享模型（需涵盖差分隐私与安全多方计算技术）

第三部分前沿技术考核

7. 空间注意力机制在Transformer模型中的改进方案（需结合图神经网络架构说明）

8. 6D地理空间（X,Y,Z,T,A,B）建模在自动驾驶导航中的应用挑战（需分析坐标转换与感知融合难点）

9. 面向碳中和的时空碳汇监测系统架构设计（需整合遥感反演与GIS空间建模技术）

第四部分实践能力考核

10. 使用GDAL+QGIS实现多源异构时空数据融合的具体步骤（需说明坐标系统转换与数据清洗流程）

11. 基于PostGIS的时空轨迹聚类算法优化（需给出epsilon参数自适应调整方案）

12. 开源GIS工具开发中的MIT许可证与GPL兼容性问题处理（考察开源协议理解与项目协作经验）

第五部分综合素质考核

13. 描述你参与过的GIS相关科研项目中的最具挑战性问题及解决方案（需体现问题定义与技术创新）

14. 如何看待WebGIS从Mapbox到ArcGIS Online的技术演进趋势（需结合时空大数据处理能力分析）

15. 在学术伦理层面如何确保地理空间数据采集的隐私保护（需说明数据脱敏与匿名化技术路径）

考核重点显示，研究院特别关注：

1. 空间计算与人工智能的交叉创新能力

2. 多源异构数据融合处理技术深度

3. 时空大数据实时分析系统设计能力

4. 开源GIS生态建设与社区贡献度

5. 跨学科研究项目的整合实施经验

建议考生在准备时：

1. 重点掌握时空深度学习模型（ST-ResNet、ST-GCN等）的改进方法

2. 熟悉地理空间数据库（PostGIS/GeoMesa）与分布式计算框架（Spark/Flink）的集成方案

3. 研究遥感解译与GIS分析的自动化流水线构建

4. 关注地理空间信息安全与隐私计算最新进展

5. 准备具有创新性的研究计划（建议包含具体技术指标与实验设计）

面试环节常涉及：

- 如何处理空间数据中的"冷启动"问题

- 面向边缘计算的轻量化GIS服务部署方案

- 时空图神经网络在灾害应急响应中的实践案例

- 开源GIS项目贡献者社区建设策略

- 跨学科团队协作中的技术协调经验

考生需注意：

1. 答题需结合具体技术参数（如空间索引查询响应时间、算法复杂度公式）

2. 突出个人在GIS技术演进中的创新贡献（如提出新型空间索引结构）

3. 强调工程实现细节（如多线程处理、内存管理策略）

4. 展示对GIS领域发展前沿的持续关注（需引用近三年顶会论文）

5. 准备至少两个完整的项目实施案例（包含技术难点与突破点）

特别提示：2023年考核新增对地理空间信息可信体系建设的考察，需掌握时空数据区块链存证、数字孪生空间验证等新技术，建议关注《地理信息公共服务标准》最新修订内容。