Remote Sensing Scientists and Technologists
Life, Physical, and Social Science Occupations- رمز O*NET-SOC
- 19-2099.01
Apply remote sensing principles and methods to analyze data and solve problems in areas such as natural resource management, urban planning, or homeland security. May develop new sensor systems, analytical techniques, or new applications for existing systems.
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع· نسبي
منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًاقيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)
831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه
- مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03
0.038
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745قيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
مؤشر التعرّض المرصود، 0–1 كما نُشر
مربوط بمهام O*NET
منشورة لكل مهنة في SOC 2018؛ وكل مهنة في O*NET تحمل رمز SOC 2018 نفسه تأخذ هذه القيمة
- مصدر البيانات: OpenAIتاريخ النشر: 2023
0.446
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.844المقياس والأساس والمصدر
ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر
فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.
Task-level exposure
عرض 22 مهمة مخفية24 مهمة مقيَّمة · 22 مهمة بقيمة β ≥ 0.5 (91.7%)
β = التعرّض المباشر (E1) + 0.5 × التعرّض عند توفر الأدوات (E2)، وفق تعريف المستودع المصدري.
- وحدة المصدر: مهام O*NET 27.2 ← رمز المهنة في O*NET 31.0
- جميع المهام المقيَّمة موجودة في قائمة مهام O*NET 31.0.
- المصدر
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- الإصدار
- gh-main-0471612
- الترخيص
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 20.1) | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Compile and format image data to increase its usefulness.19-2099.01 | 0.016290.3 |
Prepare or deliver reports or presentations of geospatial project information.19-2099.01 | 0.00179.7 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Analyze data acquired from aircraft, satellites, or ground-based platforms, using statistical analysis software, image analysis software, or Geographic Information Systems (GIS).O*NET Task ID 18256 | 0.5 |
Develop or build databases for remote sensing or related geospatial project information.O*NET Task ID 18257 | 0.5 |
Integrate other geospatial data sources into projects.O*NET Task ID 18258 | 0.5 |
Prepare or deliver reports or presentations of geospatial project information.O*NET Task ID 18259 | 0.5 |
Organize and maintain geospatial data and associated documentation.O*NET Task ID 18260 | 0.5 |
Process aerial or satellite imagery to create products such as land cover maps.O*NET Task ID 18261 | 0.5 |
Design or implement strategies for collection, analysis, or display of geographic data.O*NET Task ID 18262 | 0.5 |
Direct all activity associated with implementation, operation, or enhancement of remote sensing hardware or software.O*NET Task ID 18263 | 0.5 |
Collect supporting data, such as climatic or field survey data, to corroborate remote sensing data analyses.O*NET Task ID 18264 | 0.5 |
Compile and format image data to increase its usefulness.O*NET Task ID 18265 | 0.5 |
Conduct research into the application or enhancement of remote sensing technology.O*NET Task ID 18266 | 0.5 |
Develop automated routines to correct for the presence of image distorting artifacts, such as ground vegetation.O*NET Task ID 18268 | 0.5 |
Develop new analytical techniques or sensor systems.O*NET Task ID 18269 | 0.5 |
Manage or analyze data obtained from remote sensing systems to obtain meaningful results.O*NET Task ID 18270 | 0.5 |
Monitor quality of remote sensing data collection operations to determine if procedural or equipment changes are necessary.O*NET Task ID 18271 | 0.5 |
Direct installation or testing of new remote sensing hardware or software.O*NET Task ID 18272 | 0.5 |
Attend meetings or seminars or read current literature to maintain knowledge of developments in the field of remote sensing.O*NET Task ID 18273 | 0.5 |
Recommend new remote sensing hardware or software acquisitions.O*NET Task ID 18275 | 0.5 |
Set up or maintain remote sensing data collection systems.O*NET Task ID 18276 | 0.5 |
Train technicians in the use of remote sensing technology.O*NET Task ID 18277 | 0.5 |
Apply remote sensing data or techniques, such as surface water modeling or dust cloud detection, to address environmental issues.O*NET Task ID 19773 | 0.5 |
Use remote sensing data for forest or carbon tracking activities to assess the impact of environmental change.O*NET Task ID 19774 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
جميع مهام O*NET 31.0 (24)
جميع مهام O*NET 31.0 لهذه المهنة (بالإنجليزية كما نُشرت؛ نوع المهمة أساسية أو تكميلية). لا تُدرج قيم التعرّض في هذه القائمة؛ فهي في الجدول أعلاه، بجوار كل مهمة بالصيغة الواردة في إصدار O*NET الذي استخدمه كل مصدر.
| المهمة (O*NET 31.0) | النوع |
|---|---|
| Analyze data acquired from aircraft, satellites, or ground-based platforms, using statistical analysis software, image analysis software, or Geographic Information Systems (GIS). | أساسية |
| Develop or build databases for remote sensing or related geospatial project information. | أساسية |
| Integrate other geospatial data sources into projects. | أساسية |
| Prepare or deliver reports or presentations of geospatial project information. | أساسية |
| Organize and maintain geospatial data and associated documentation. | أساسية |
| Process aerial or satellite imagery to create products such as land cover maps. | أساسية |
| Design or implement strategies for collection, analysis, or display of geographic data. | أساسية |
| Direct all activity associated with implementation, operation, or enhancement of remote sensing hardware or software. | أساسية |
| Collect supporting data, such as climatic or field survey data, to corroborate remote sensing data analyses. | أساسية |
| Compile and format image data to increase its usefulness. | أساسية |
| Conduct research into the application or enhancement of remote sensing technology. | أساسية |
| Discuss project goals, equipment requirements, or methodologies with colleagues or team members. | أساسية |
| Develop automated routines to correct for the presence of image distorting artifacts, such as ground vegetation. | أساسية |
| Develop new analytical techniques or sensor systems. | أساسية |
| Manage or analyze data obtained from remote sensing systems to obtain meaningful results. | أساسية |
| Monitor quality of remote sensing data collection operations to determine if procedural or equipment changes are necessary. | أساسية |
| Direct installation or testing of new remote sensing hardware or software. | أساسية |
| Attend meetings or seminars or read current literature to maintain knowledge of developments in the field of remote sensing. | أساسية |
| Participate in fieldwork. | أساسية |
| Recommend new remote sensing hardware or software acquisitions. | أساسية |
| Set up or maintain remote sensing data collection systems. | أساسية |
| Train technicians in the use of remote sensing technology. | أساسية |
| Apply remote sensing data or techniques, such as surface water modeling or dust cloud detection, to address environmental issues. | أساسية |
| Use remote sensing data for forest or carbon tracking activities to assess the impact of environmental change. | أساسية |
0.07/ 3· مؤشر التعرّض للروبوتات
المقياس والأساس والمصدر
تُمنح كل مهمة بدنية درجة من 0 إلى 3 بحسب البيئة التي يمكن فيها لروبوتات سبق نشرها أو بيعها أو عرضها أن تؤديها (0 لا شيء · 1 بيئات مخصصة للروبوتات مثل خلية آلات مسيّجة أو خط تعبئة زجاجات · 2 منشآت منظَّمة مثل صيدلية مستشفى أو ميناء حاويات · 3 بيئات غير منظَّمة مثل منزل خاص أو موقع بناء)، ثم يُحسب متوسط الدرجات بحسب حصة كل مهمة من وقت العمل
المهام البدنية من بين مهام O*NET 29.3 لهذه المهنة
قدّرت Anthropic الدرجات وحصص الوقت باستخدام Claude Opus 5 مع البحث على الويب (الوضع في 2026).
مؤشر التعرّض للروبوتات مقياس مختلف عن أرقام التعرّض للذكاء الاصطناعي في هذا الموقع، فلا يمكن جمعه معها ولا مقارنته بها. ولا يقيس التبني الفعلي ولا التكلفة، ويشمل الصفر أيضًا المهن التي لا تتضمن مهام بدنية.
درجة كل مهمة بدنية
مستويات بيئة الروبوت (E0–E3)
E0 لا شيءالتفاصيل
قُيّمت بأنها غير قابلة للتنفيذ بواسطة روبوتات سبق نشرها أو بيعها أو عرضها، حتى في بيئة مخصصة للروبوتات
E1 بيئات مخصصة للروبوتاتالتفاصيل
قُيّمت بأنها قابلة للتنفيذ في بيئة مبنية حول الآلة، مثل خلية آلات مسيّجة أو خط تعبئة زجاجات
E2 منشآت منظَّمةالتفاصيل
قُيّمت بأنها قابلة للتنفيذ في منشأة عمل بشرية تحافظ عليها مؤسسة وفق معيار عمل، مثل صيدلية مستشفى أو ميناء حاويات
E3 بيئات غير منظَّمةالتفاصيل
قُيّمت بأنها قابلة للتنفيذ في بيئة لا تحافظ عليها أي مؤسسة وفق معيار عمل، مثل منزل خاص أو موقع بناء
لا تُدرج إلا المهام المصنّفة على أنها بدنية؛ أما المهام الأخرى فليس لها مستوى في المصدر.
| المهمة (O*NET 29.3) | مستوى بيئة الروبوت |
|---|---|
| Participate in fieldwork. | E3 بيئات غير منظَّمة |
| Set up or maintain remote sensing data collection systems. | E0 لا شيء |
معلومات مهنية
آفاق التوظيف (BLS)
القيم لمجموعة SOC 19-2099 بأكملها (Physical scientists, all other)، وليست لهذه المهنة في O*NET وحدها.
- التوظيف، 2025
- 27K
- التوظيف المتوقع، 2035
- 27K
- التغيّر (2025–35)
- +2.1%
- الأجر السنوي الوسيط، 2025
- $122,570
- المؤهل التعليمي المعتاد للالتحاق
- Bachelor's degree
الروابط بالتصنيف الكوري (KSCO)
روابط من الإصدار الحالي لـ Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1، من إعداد AI Changing Work. تُقرأ قيم العلاقة من جهة مهنة O*NET-SOC.
| رمز KSCO | اسم KSCO | العلاقة | الحالة |
|---|---|---|---|
| 23162 | 사진측량 및 원격탐사 분석가 | النطاق نفسه | مؤكَّد |
تعريفات العلاقة والحالة(kr-direct v1.1)
مفردات ESCO المهنية
كل عنصر أدناه مُطابَق مع هذه المهنة في ESCO-O*NET Crosswalk المنشور (الإصدار 1، 2022). أنواع المطابقة هي أنواع ذلك الجدول، أما الصياغة فمن AI Changing Work.
- خبير زلازل / خبيرة زلازلESCO 2114.1.10متداخلة، وليست هي نفسها
يدرس خبراء الزلازل حركة الصفائح التكتونية في الأرض مما يتسبب في انتشار الموجات الزلزالية والزلازل. وهم يقومون بدراسة ومراقبة المصادر المختلفة التي تسبب الزلازل مثل النشاط البركاني أو الظواهر الجوية أو سلوك المحيطات. ويقدمون ملاحظاتهم العلمية لمنع المخاطر في الإنشاء والبنية التحتية.
- عالم جغرافي / عالمة جغرافيةESCO 2632.5متداخلة، وليست هي نفسها
العلماء الجغرافيون هم الباحثون الذين يدرسون جوانب الجغرافيا البشرية والفيزيائية. وتبعًا لتخصصهم، فهُم يدرسون الجوانب السياسية والاقتصادية والثقافية للإنسانية المتضمنة في جغرافيا الإنسان. وعلاوة على ذلك، فإنهم يقومون بدراسة تكوينات الأراضي والتربة والجداول الطبيعية وتدفقات المياه الموجودة في الجغرافيا الطبيعية.
- فني الاستشعار عن بعدESCO 3111.13متداخلة، وليست هي نفسها
يقوم فنيو الاستشعار عن بعد بجمع البيانات المنقولة جوًا. ويستخدمون المعدات المُعَّدة لجمع البيانات وتحديد النقاط الجغرافية للمساعدة في مجموعة متنوعة من العمليات مثل الحفاظ على الأراضي والتخطيط الحضري والعمليات العسكرية.
المصدر: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
الترخيص: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.
الروابط بالتصنيف الفرنسي (ROME)
روابط بين هذه المهنة وبطاقات ROME 4.0 حددتها AI Changing Work باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُقرأ العلاقات من جهة هذه المهنة. الروابط الموسومة بـ«مؤقت» اعتُمدت بالاستناد فقط إلى تقييمات مُقيِّمَين من عائلة النماذج نفسها (Claude)، أو بتطبيق قاعدة وضعها المُشغِّل على تلك التقييمات، ولذلك فهي تقوم على أدلة أضعف من الروابط المؤكَّدة.
| رمز ROME | تسمية ROME (بالفرنسية) | العلاقة |
|---|---|---|
| M1808 | Cartographe | ذات صلة، وليست مطابقة |
| M1895 | Géomaticien / Géomaticienne | ذات صلة، وليست مطابقة |
Source: France Travail — Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois (ROME 4.0), version 61, last updated 15 June 2026 (https://www.data.gouv.fr/datasets/repertoire-operationnel-des-metiers-et-des-emplois-rome). Licence Ouverte 2.0.
ROME codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET-SOC occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a France Travail correspondence.
(AI Changing Work link release: fr-direct v1)
الروابط بالتصنيف الإسباني (CNO-11)
روابط بين هذه المهنة ومهن CNO-11 حددتها AI Changing Work باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُقرأ العلاقات من جهة هذه المهنة.
| رمز CNO-11 | تسمية CNO-11 (بالإسبانية) | العلاقة |
|---|---|---|
| 2414 | Geólogos y geofísicos | ذات صلة، وليست مطابقة |
| 2454 | Ingenieros geógrafos y cartógrafos | ذات صلة، وليست مطابقة |
| 2821 | Sociólogos, geógrafos, antropólogos, arqueólogos y afines | ذات صلة، وليست مطابقة |
Source: Instituto Nacional de Estadística (INE), National Classification of Occupations 2011 (CNO-11, Royal Decree 1591/2010) — www.ine.es · Licensed CC BY 4.0. CNO-11 codes and Spanish titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not an INE correspondence.
(AI Changing Work link release: es-direct v1)
الروابط بالتصنيف الألماني (KldB)
روابط بين هذه المهنة ومهن KldB حددتها AI Changing Work باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُقرأ العلاقات من جهة هذه المهنة.
| رمز KldB | تسمية KldB (بالألمانية) | العلاقة |
|---|---|---|
| 43144 | Berufe in der Geoinformatik - hoch komplexe Tätigkeiten | متداخلة، وليست هي نفسها |
| 42134 | Berufe in der Geografie - hoch komplexe Tätigkeiten | ذات صلة، وليست مطابقة |
Source: © Statistik der Bundesagentur für Arbeit — Klassifikation der Berufe 2010 – überarbeitete Fassung 2020, https://statistik.arbeitsagentur.de. KldB codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own mapping (eigene Zuordnung) and are not a Bundesagentur für Arbeit correspondence.
(AI Changing Work link release: de-direct v1)
الروابط بالتصنيف الياباني (JSCO)
روابط بين هذه المهنة ومهن JSCO حددتها AI Changing Work باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُقرأ العلاقات من جهة هذه المهنة.
| رمز JSCO | تسمية JSCO (باليابانية) | العلاقة |
|---|---|---|
| 051 | 自然科学系研究者 | ذات صلة، وليست مطابقة |
| 093 | 測量技術者 | ذات صلة، وليست مطابقة |
Source: Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC), Japan Standard Occupational Classification (Dec. 2009, MIC Notification No. 555). JSCO codes and Japanese titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a MIC correspondence.
(AI Changing Work link release: jp-direct v1)
مصادر بيانات هذه الصفحة وتراخيصها وإشعارات التعديل والترجمة الصادرة عن AI Changing Work: الاعتمادات والمصادر