本文探讨了空间采样中的主动学习问题，提出了一种有限时间搜索过程以优化一维空间中的级别集估计。通过调节参数以平衡估计误差与行进距离，展示了该优化问题的闭合解，并在高斯过程模型下扩展至高维级别集估计。实证结果表明，该方法在真实空气质量数据上显著降低了估计误差。