Remote Sensing Scientists and Technologists
Life, Physical, and Social Science Occupations- O*NET-SOC कोड
- 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.
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
उच्च· सापेक्ष
कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्चव्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)
BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है
- डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03
0.038
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
प्रेक्षित एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
O*NET कार्यों पर मैप किया गया
SOC 2018 व्यवसाय के स्तर पर प्रकाशित; समान SOC 2018 कोड वाले हर O*NET व्यवसाय को यही मान मिलता है
- डेटा स्रोत: OpenAIप्रकाशन: 2023
0.446
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.844मापक्रम, आधार और स्रोत
मानव मूल्यांकनकर्ता β, प्रकाशित रूप में 0–1
O*NET कार्यों पर मैप किया गया
यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है
BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।
Task-level exposure
केवल एक्सपोज़र वाले कार्य24 मूल्यांकित कार्य · β ≥ 0.5 वाले 22 कार्य (91.7%)
β = प्रत्यक्ष एक्सपोजर (E1) + 0.5 × उपकरण उपलब्ध होने पर एक्सपोजर (E2), स्रोत रिपॉजिटरी की परिभाषा के अनुसार।
- स्रोत इकाई: O*NET 27.2 के कार्य → O*NET 31.0 का पेशा कोड
- सभी मूल्यांकित कार्य O*NET 31.0 की कार्य-सूची में हैं।
- स्रोत
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- संस्करण
- gh-main-0471612
- लाइसेंस
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 30.2) | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Compile and format image data to increase its usefulness.19-2099.01 | 0.1200100.0 | 0.2200100.0 |
Develop new analytical techniques or sensor systems.19-2099.01 | 0.00000.0 | —0 |
Recommend new remote sensing hardware or software acquisitions.19-2099.01 | 0.00000.0 | —0 |
| Not observed on any surface — 21 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Analyze data acquired from aircraft, satellites, or ground-based platforms, using statistical analysis software, image analysis software, or Geographic Information Systems (GIS). | —0 | —0 |
Develop or build databases for remote sensing or related geospatial project information. | —0 | —0 |
Integrate other geospatial data sources into projects. | —0 | —0 |
Prepare or deliver reports or presentations of geospatial project information. | —0 | —0 |
Organize and maintain geospatial data and associated documentation. | —0 | —0 |
Process aerial or satellite imagery to create products such as land cover maps. | —0 | —0 |
Design or implement strategies for collection, analysis, or display of geographic data. | —0 | —0 |
Direct all activity associated with implementation, operation, or enhancement of remote sensing hardware or software. | —0 | —0 |
Collect supporting data, such as climatic or field survey data, to corroborate remote sensing data analyses. | —0 | —0 |
Conduct research into the application or enhancement of remote sensing technology. | —0 | —0 |
Discuss project goals, equipment requirements, or methodologies with colleagues or team members. | —0 | —0 |
Develop automated routines to correct for the presence of image distorting artifacts, such as ground vegetation. | —0 | —0 |
Manage or analyze data obtained from remote sensing systems to obtain meaningful results. | —0 | —0 |
Monitor quality of remote sensing data collection operations to determine if procedural or equipment changes are necessary. | —0 | —0 |
Direct installation or testing of new remote sensing hardware or software. | —0 | —0 |
Attend meetings or seminars or read current literature to maintain knowledge of developments in the field of remote sensing. | —0 | —0 |
Participate in fieldwork. | —0 | —0 |
Set up or maintain remote sensing data collection systems. | —0 | —0 |
Train technicians in the use of remote sensing technology. | —0 | —0 |
Apply remote sensing data or techniques, such as surface water modeling or dust cloud detection, to address environmental issues. | —0 | —0 |
Use remote sensing data for forest or carbon tracking activities to assess the impact of environmental change. | —0 | —0 |
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 |
Discuss project goals, equipment requirements, or methodologies with colleagues or team members.O*NET Task ID 18267 | 0.0 |
Participate in fieldwork.O*NET Task ID 18274 | 0.0 |
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
O*NET 31.0 के सभी कार्य (24)
इस पेशे के O*NET 31.0 के सभी कार्य (अंग्रेज़ी, जैसे प्रकाशित; कार्य-प्रकार मुख्य या पूरक)। एक्सपोजर मान इस सूची में नहीं हैं; वे ऊपर की तालिका में, हर कार्य के उस पाठ के पास हैं जो प्रत्येक स्रोत द्वारा उपयोग किए गए O*NET संस्करण में है।
| कार्य (O*NET 31.0) | प्रकार |
|---|---|
| Analyze data acquired from aircraft, satellites, or ground-based platforms, using statistical analysis software, image analysis software, or Geographic Information Systems (GIS). | मुख्य |
| Develop or build databases for remote sensing or related geospatial project information. | मुख्य |
| Integrate other geospatial data sources into projects. | मुख्य |
| Prepare or deliver reports or presentations of geospatial project information. | मुख्य |
| Organize and maintain geospatial data and associated documentation. | मुख्य |
| Process aerial or satellite imagery to create products such as land cover maps. | मुख्य |
| Design or implement strategies for collection, analysis, or display of geographic data. | मुख्य |
| Direct all activity associated with implementation, operation, or enhancement of remote sensing hardware or software. | मुख्य |
| Collect supporting data, such as climatic or field survey data, to corroborate remote sensing data analyses. | मुख्य |
| Compile and format image data to increase its usefulness. | मुख्य |
| Conduct research into the application or enhancement of remote sensing technology. | मुख्य |
| Discuss project goals, equipment requirements, or methodologies with colleagues or team members. | मुख्य |
| Develop automated routines to correct for the presence of image distorting artifacts, such as ground vegetation. | मुख्य |
| Develop new analytical techniques or sensor systems. | मुख्य |
| Manage or analyze data obtained from remote sensing systems to obtain meaningful results. | मुख्य |
| Monitor quality of remote sensing data collection operations to determine if procedural or equipment changes are necessary. | मुख्य |
| Direct installation or testing of new remote sensing hardware or software. | मुख्य |
| Attend meetings or seminars or read current literature to maintain knowledge of developments in the field of remote sensing. | मुख्य |
| Participate in fieldwork. | मुख्य |
| Recommend new remote sensing hardware or software acquisitions. | मुख्य |
| Set up or maintain remote sensing data collection systems. | मुख्य |
| Train technicians in the use of remote sensing technology. | मुख्य |
| Apply remote sensing data or techniques, such as surface water modeling or dust cloud detection, to address environmental issues. | मुख्य |
| Use remote sensing data for forest or carbon tracking activities to assess the impact of environmental change. | मुख्य |
0.07/ 3· रोबोट एक्सपोजर सूचकांक
मापक्रम, आधार और स्रोत
हर शारीरिक कार्य को इस आधार पर 0–3 ग्रेड दिया गया है कि पहले से तैनात, बेचे गए या प्रदर्शित किए गए रोबोट उसे किस परिवेश में कर सकते हैं (0 कोई नहीं · 1 रोबोट के लिए बने परिवेश, जैसे बाड़ से घिरा मशीन सेल या बॉटलिंग लाइन · 2 संरचित सुविधाएँ, जैसे अस्पताल की फ़ार्मेसी या कंटेनर बंदरगाह · 3 असंरचित परिवेश, जैसे निजी घर या निर्माण स्थल), और इन ग्रेडों का औसत कार्य-समय में हिस्से के अनुसार निकाला गया है
इस पेशे के O*NET 29.3 कार्यों में से शारीरिक कार्य
ग्रेड और समय-हिस्से का अनुमान Anthropic ने Claude Opus 5 (वेब खोज) से लगाया है (2026 की स्थिति)।
रोबोट एक्सपोजर सूचकांक इस साइट के AI एक्सपोजर आँकड़ों से अलग माप है, इसलिए इसे उनमें जोड़ा या उनसे तुलना नहीं की जा सकती। यह वास्तविक अपनाने या लागत को नहीं मापता, और 0 में वे पेशे भी शामिल हैं जिनमें कोई शारीरिक कार्य नहीं है।
हर शारीरिक कार्य का ग्रेड
रोबोट परिवेश स्तर (E0–E3)
E0 कोई नहींविवरण
तैनात, बेचे या प्रदर्शित किए गए रोबोटों द्वारा, रोबोट के लिए बने परिवेश में भी, संभव नहीं आँका गया
E1 रोबोट के लिए बने परिवेशविवरण
मशीन के इर्द-गिर्द बने परिवेश में, जैसे बाड़ से घिरा मशीन सेल या बॉटलिंग लाइन, संभव आँका गया
E2 संरचित सुविधाएँविवरण
मनुष्यों की ऐसी कार्य-सुविधा में, जिसे कोई संस्था कार्य-मानक पर बनाए रखती है, जैसे अस्पताल की फ़ार्मेसी या कंटेनर बंदरगाह, संभव आँका गया
E3 असंरचित परिवेशविवरण
ऐसे परिवेश में, जिसे कोई संस्था कार्य-मानक पर बनाए नहीं रखती, जैसे निजी घर या निर्माण स्थल, संभव आँका गया
केवल शारीरिक के रूप में वर्गीकृत कार्य सूचीबद्ध हैं; अन्य कार्यों का स्रोत में कोई स्तर नहीं है।
| कार्य (O*NET 29.3) | रोबोट परिवेश स्तर |
|---|---|
| Participate in fieldwork. | E3 असंरचित परिवेश |
| Set up or maintain remote sensing data collection systems. | E0 कोई नहीं |
व्यावसायिक जानकारी
रोज़गार परिदृश्य (BLS)
ये मान पूरे SOC 19-2099 समूह (Physical scientists, all other) के हैं, केवल इस O*NET पेशे के नहीं।
- रोज़गार, 2025
- 27K
- अनुमानित रोज़गार, 2035
- 27K
- परिवर्तन (2025–35)
- +2.1%
- मध्य वार्षिक वेतन, 2025
- $1,22,570
- प्रवेश के लिए सामान्यतः आवश्यक शिक्षा
- Bachelor's degree
कोरियाई वर्गीकरण से संबंध (KSCO)
AI Changing Work द्वारा बनाए गए Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1 के वर्तमान संस्करण के संबंध। संबंध-मान O*NET-SOC पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं।
| KSCO कोड | KSCO नाम | संबंध | स्थिति |
|---|---|---|---|
| 23162 | 사진측량 및 원격탐사 분석가 | दायरा समान | पुष्ट |
संबंध और स्थिति की परिभाषाएँ(kr-direct v1.1)
ESCO व्यावसायिक शब्दावली
नीचे की प्रत्येक प्रविष्टि प्रकाशित ESCO-O*NET Crosswalk (संस्करण 1, 2022) में इस व्यवसाय से एक-एक करके मिलाई गई है। मिलान के प्रकार उसी क्रॉसवॉक के हैं; शब्दावली AI Changing Work की है।
- geographerESCO 2632.5आंशिक रूप से मेल, समान नहीं
Geographers are scholars who study human and physical geography. Depending on their specialisation, they study political, economical and cultural aspects of humanity contained within human geography. Moreover, they study land formations, soils, natural frontiers, and water flows contained in physical geography.
- remote sensing technicianESCO 3111.13आंशिक रूप से मेल, समान नहीं
Remote sensing technicians collect airborne data. They utilise equipment aimed for the collection of data and determination of geographical points in order to help in a variety of operations such as land conservation, urban planning, and military operations.
- seismologistESCO 2114.1.10आंशिक रूप से मेल, समान नहीं
Seismologists study the movement of tectonic plaques in the Earth which causes the propagation of seismic waves and earthquakes. They study and observe the various sources causing earthquakes such as volcanic activity, atmospheric phenomena, or the behaviour of oceans. They provide their scientific observations to prevent dangers in construction and infrastructure.
स्रोत: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
लाइसेंस: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.
फ़्रांसीसी वर्गीकरण से संबंध (ROME)
इस पेशे और ROME 4.0 पेशा-प्रोफ़ाइलों के बीच संबंध, जिन्हें AI Changing Work ने AI मॉडलों की मदद से तय किया है। संबंध इस पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं। ‘अस्थायी’ चिह्नित संबंधों को एक ही मॉडल परिवार (Claude) के दो निर्णायकों के निर्णयों के आधार पर ही, या उन निर्णयों पर संचालक के नियम लागू करके अपनाया गया है, इसलिए ये पुष्ट संबंधों की तुलना में कमज़ोर आधार पर टिके हैं।
| ROME कोड | ROME नाम (फ़्रांसीसी) | संबंध |
|---|---|---|
| M1808 | Cartographe | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| M1895 | Géomaticien / Géomaticienne | संबंधित, समकक्ष नहीं |
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)
स्पेनी वर्गीकरण से संबंध (CNO-11)
इस पेशे और CNO-11 पेशों के बीच संबंध, जिन्हें AI Changing Work ने AI मॉडलों की मदद से तय किया है। संबंध इस पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं।
| CNO-11 कोड | CNO-11 नाम (स्पेनी) | संबंध |
|---|---|---|
| 2414 | Geólogos y geofísicos | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| 2454 | Ingenieros geógrafos y cartógrafos | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| 2821 | Sociólogos, geógrafos, antropólogos, arqueólogos y afines | संबंधित, समकक्ष नहीं |
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)
जर्मन वर्गीकरण से संबंध (KldB)
इस पेशे और KldB पेशों के बीच संबंध, जिन्हें AI Changing Work ने AI मॉडलों की मदद से तय किया है। संबंध इस पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं।
| KldB कोड | KldB नाम (जर्मन) | संबंध |
|---|---|---|
| 43144 | Berufe in der Geoinformatik - hoch komplexe Tätigkeiten | आंशिक रूप से मेल, समान नहीं |
| 42134 | Berufe in der Geografie - hoch komplexe Tätigkeiten | संबंधित, समकक्ष नहीं |
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)
जापानी वर्गीकरण से संबंध (JSCO)
इस पेशे और JSCO पेशों के बीच संबंध, जिन्हें AI Changing Work ने AI मॉडलों की मदद से तय किया है। संबंध इस पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं।
| JSCO कोड | JSCO नाम (जापानी) | संबंध |
|---|---|---|
| 051 | 自然科学系研究者 | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| 093 | 測量技術者 | संबंधित, समकक्ष नहीं |
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)
इस पेज के डेटा स्रोत व लाइसेंस, और AI Changing Work की संशोधन व अनुवाद सूचनाएँ: Credits और Sources