Remote Sensing Technicians
Life, Physical, and Social Science Occupations- O*NET-SOC কোড
- 19-4099.03
Apply remote sensing technologies to assist scientists in areas such as natural resources, urban planning, or homeland security. May prepare flight plans or sensor configurations for flight trips.
পেশার নাম ও কাজের বিবরণ প্রকাশিত রূপে ইংরেজিতে দেখানো হয়। লেবেল, কাজের ধরনসহ, অনূদিত।
AI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক
কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চপেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)
BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়
- ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03
0.096
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1
O*NET টাস্কে ম্যাপ করা
SOC 2018 পেশা স্তরে প্রকাশিত; একই SOC 2018 কোডের প্রতিটি O*NET পেশা এই মান পায়
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.26· 2টি ISCO-08 গ্রুপ
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1
ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ স্তরে প্রকাশিত মান। মার্কিন শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো (BLS)-এর সরকারি ক্রসওয়াক (ISCO-08 থেকে 2010 SOC, 2010 SOC থেকে 2018 SOC) প্রকাশিত রূপেই প্রয়োগ করে এই পেশার সঙ্গে যুক্ত করা হয়েছে; মিল সম্পূর্ণ বা আংশিক
এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে
BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।
যুক্ত প্রতিটি ISCO-08 গ্রুপের ILO মান
- ISCO-08 3111Chemical and Physical Science Technicians0.26
- ISCO-08 3119Physical and Engineering Science Technicians Not Elsewhere Classified0.26
AI এক্সপোজার (OpenAI রুব্রিক)
22 মূল্যায়িত কার্য · β ≥ 0.5 থাকা 22 কার্য (100.0%)
β = সরাসরি এক্সপোজার (E1) + 0.5 × সরঞ্জাম উপলব্ধ থাকলে এক্সপোজার (E2), উৎস রিপোজিটরির সংজ্ঞা অনুসারে।
- উৎস একক: O*NET 27.2-এর কাজ → O*NET 31.0-এর পেশা কোড
- মূল্যায়িত কাজের মধ্যে ১টি O*NET 31.0-এর কাজের তালিকায় নেই; সেগুলোর স্কোর O*NET 27.2-এর জন্য প্রকাশিত রূপেই রাখা হয়েছে।
- উৎস
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- সংস্করণ
- gh-main-0471612
- লাইসেন্স
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
কাজ
O*NET® 31.0 Database-এর কাজের বিবরণ, মূল কাজগুলো আগে।
| কাজ | ধরন | β (OpenAI) |
|---|---|---|
| Participate in the planning or development of mapping projects. | মূল | ০.৫ |
| Verify integrity and accuracy of data contained in remote sensing image analysis systems. | মূল | ০.৫ |
| Prepare documentation or presentations, including charts, photos, or graphs. | মূল | ০.৫ |
| Merge scanned images or build photo mosaics of large areas, using image processing software. | মূল | ০.৫ |
| Integrate remotely sensed data with other geospatial data. | মূল | ০.৫ |
| Consult with remote sensing scientists, surveyors, cartographers, or engineers to determine project needs. | মূল | ০.৫ |
| Adjust remotely sensed images for optimum presentation by using software to select image displays, define image set categories, or choose processing routines. | মূল | ০.৫ |
| Manipulate raw data to enhance interpretation, either on the ground or during remote sensing flights. | মূল | ০.৫ |
| Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | মূল | ০.৫ |
| Maintain records of survey data. | সম্পূরক | ১ |
| Document methods used and write technical reports containing information collected. | সম্পূরক | ১ |
| Develop specialized computer software routines to customize and integrate image analysis. | সম্পূরক | ১ |
| Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Evaluate remote sensing project requirements to determine the types of equipment or computer software necessary to meet project requirements, such as specific image types or output resolutions. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Develop or maintain geospatial information databases. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Correct raw data for errors due to factors such as skew or atmospheric variation. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Calibrate data collection equipment. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Collaborate with agricultural workers to apply remote sensing information to efforts to reduce negative environmental impacts of farming practices. | — | ০.৫ |
| Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change. | — | ০.৫ |
| Provide remote sensing data for use in addressing environmental issues, such as surface water modeling or dust cloud detection. | — | ০.৫ |
পেশাগত তথ্য
উৎস ও স্বীকৃতি
This page includes information from the O*NET® 31.0 Database (https://www.onetcenter.org/database.html) by the U.S. Department of Labor, Employment and Training Administration (USDOL/ETA). Used under the CC BY 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). O*NET® is a trademark of USDOL/ETA. AI Changing Work has modified all or some of this information: the O*NET-SOC code, title and task statements are reproduced in English without change; task-type labels are shown in the page's language and tasks are listed core first; any Korean occupation title shown on the Korean-language page is AI Changing Work's translation; any KSCO-8 unit groups linked to this occupation were paired with it by AI Changing Work's judgment, and the relation labels and statuses are AI Changing Work's additions. USDOL/ETA has not approved, endorsed, or tested these modifications.
Any AI exposure figures on this page are published by third parties, not by AI Changing Work, and none is part of the O*NET information. OpenAI publishes task-level scores (MIT License) for O*NET 27.2 task statements; each is shown next to the O*NET 31.0 task statement with the same task ID, whose wording can differ from the 27.2 statement that was scored. OpenAI also publishes occupation-level scores for O*NET-SOC codes in the same release, and any such score is shown on the O*NET occupation with the same code. Anthropic publishes an observed exposure index in the Anthropic Economic Index (CC-BY), and the U.S. Bureau of Labor Statistics publishes relative AI exposure categories (public domain); both are published per SOC code, and each value is shown on every O*NET occupation with that code. The International Labour Organization publishes a generative AI exposure index in ILO Working Paper 140 (CC BY 4.0) for ISCO-08 unit groups; AI Changing Work links those groups to O*NET occupations by applying the U.S. Bureau of Labor Statistics ISCO-08 to 2010 SOC and 2010 SOC to 2018 SOC crosswalks as published, without case-by-case selection, and these crosswalks match many groups only in part. Where several unit groups are linked, each group's published value is listed, and any summary shows only the lowest and highest of those values with the number of groups; no exposure figure is averaged or recalculated. Any employment figures are published by the U.S. Bureau of Labor Statistics for the SOC group containing this occupation. Each source is credited where its figures are shown.
O*NET OnLine: 19-4099.03 Remote Sensing Technicians
KSCO 코드·명칭: 한국표준직업분류(제8차 개정) — 통계청 고시 제2024-328호 (2024-07-01 고시, 2025-01-01 시행). 저작권법 제7조 제2호의 고시 항목이다. 명칭 표기(가운뎃점·띄어쓰기)는 해설서 2차 정오 반영판의 표기를 따랐으며, 고시 항목표와는 18개 명칭에서 가운뎃점 글리프나 띄어쓰기만 다르다. 통계청은 2025년 10월 국가데이터처로 개편되었다. 이 페이지의 KSCO 연결은 통계청·국가데이터처의 공식 연계표가 아니다.