Remote Sensing Technicians
Life, Physical, and Social Science Occupations- O*NET-SOC कोड
- 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.
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
बहुत 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
0.096
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: ILOप्रकाशन: 2025
0.26· 2 ISCO-08 समूह
मापक्रम, आधार और स्रोत
जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
ISCO-08 इकाई समूह के स्तर पर प्रकाशित मान। अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो (BLS) की आधिकारिक क्रॉसवॉक तालिकाओं (ISCO-08 से 2010 SOC, 2010 SOC से 2018 SOC) को प्रकाशित रूप में लागू करके इस व्यवसाय से जोड़ा गया है; यह मिलान पूर्ण या आंशिक है
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।
जुड़े प्रत्येक ISCO-08 समूह का ILO मान
- ISCO-08 3111Chemical and Physical Science Technicians0.26
- ISCO-08 3119Physical and Engineering Science Technicians Not Elsewhere Classified0.26
Task-level exposure
केवल एक्सपोज़र वाले कार्य22 मूल्यांकित कार्य · β ≥ 0.5 वाले 22 कार्य (100.0%)
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
- 1 मूल्यांकित कार्य O*NET 31.0 की कार्य-सूची में नहीं है; उसका स्कोर O*NET 27.2 के लिए प्रकाशित रूप में रखा गया है।
- स्रोत
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- संस्करण
- gh-main-0471612
- लाइसेंस
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 20.1) | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Prepare documentation or presentations, including charts, photos, or graphs.19-4099.03 | 0.044158.8 | 0.011514.7 |
Develop specialized computer software routines to customize and integrate image analysis.19-4099.03 | 0.019325.7 | 0.022628.9 |
Document methods used and write technical reports containing information collected.19-4099.03 | 0.009312.4 | 0.038749.4 |
Calibrate data collection equipment.19-4099.03 | 0.00233.1 | 0.00202.6 |
Monitor raw data quality during collection and make equipment corrections as necessary. | —0 | 0.00354.5 |
| Not observed on any surface — 17 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. | ||
Participate in the planning or development of mapping projects. | —0 | —0 |
Verify integrity and accuracy of data contained in remote sensing image analysis systems. | —0 | —0 |
Merge scanned images or build photo mosaics of large areas, using image processing software. | —0 | —0 |
Integrate remotely sensed data with other geospatial data. | —0 | —0 |
Consult with remote sensing scientists, surveyors, cartographers, or engineers to determine project needs. | —0 | —0 |
Adjust remotely sensed images for optimum presentation by using software to select image displays, define image set categories, or choose processing routines. | —0 | —0 |
Manipulate raw data to enhance interpretation, either on the ground or during remote sensing flights. | —0 | —0 |
Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | —0 | —0 |
Maintain records of survey data. | —0 | —0 |
Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | —0 | —0 |
Operate airborne remote sensing equipment, such as survey cameras, sensors, or scanners. | —0 | —0 |
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. | —0 | —0 |
Develop or maintain geospatial information databases. | —0 | —0 |
Correct raw data for errors due to factors such as skew or atmospheric variation. | —0 | —0 |
Collaborate with agricultural workers to apply remote sensing information to efforts to reduce negative environmental impacts of farming practices. | —0 | —0 |
Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change. | —0 | —0 |
Provide remote sensing data for use in addressing environmental issues, such as surface water modeling or dust cloud detection. | —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 |
|---|---|
Maintain records of survey data.O*NET Task ID 16982 | 1.0 |
Document methods used and write technical reports containing information collected.O*NET Task ID 16983 | 1.0 |
Develop specialized computer software routines to customize and integrate image analysis.O*NET Task ID 16984 | 1.0 |
Participate in the planning or development of mapping projects.O*NET Task ID 16981 | 0.5 |
Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers.O*NET Task ID 16985 | 0.5 |
Verify integrity and accuracy of data contained in remote sensing image analysis systems.O*NET Task ID 16986 | 0.5 |
Prepare documentation or presentations, including charts, photos, or graphs.O*NET Task ID 16987 | 0.5 |
Operate airborne remote sensing equipment, such as survey cameras, sensors, or scanners.O*NET Task ID 16988 | 0.5 |
Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary.O*NET Task ID 16989 | 0.5 |
Merge scanned images or build photo mosaics of large areas, using image processing software.O*NET Task ID 16990 | 0.5 |
Integrate remotely sensed data with other geospatial data.O*NET Task ID 16991 | 0.5 |
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.O*NET Task ID 16992 | 0.5 |
Develop or maintain geospatial information databases.O*NET Task ID 16993 | 0.5 |
Correct raw data for errors due to factors such as skew or atmospheric variation.O*NET Task ID 16994 | 0.5 |
Calibrate data collection equipment.O*NET Task ID 16995 | 0.5 |
Consult with remote sensing scientists, surveyors, cartographers, or engineers to determine project needs.O*NET Task ID 16996 | 0.5 |
Adjust remotely sensed images for optimum presentation by using software to select image displays, define image set categories, or choose processing routines.O*NET Task ID 16997 | 0.5 |
Manipulate raw data to enhance interpretation, either on the ground or during remote sensing flights.O*NET Task ID 16998 | 0.5 |
Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems.O*NET Task ID 16999 | 0.5 |
Collaborate with agricultural workers to apply remote sensing information to efforts to reduce negative environmental impacts of farming practices.O*NET Task ID 19804 | 0.5 |
Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change.O*NET Task ID 19805 | 0.5 |
Provide remote sensing data for use in addressing environmental issues, such as surface water modeling or dust cloud detection.O*NET Task ID 19806 | 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
O*NET 31.0 के सभी कार्य (21)
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 |
|---|---|
| Participate in the planning or development of mapping projects. | मुख्य |
| Verify integrity and accuracy of data contained in remote sensing image analysis systems. | मुख्य |
| Prepare documentation or presentations, including charts, photos, or graphs. | मुख्य |
| Merge scanned images or build photo mosaics of large areas, using image processing software. | मुख्य |
| Integrate remotely sensed data with other geospatial data. | मुख्य |
| Consult with remote sensing scientists, surveyors, cartographers, or engineers to determine project needs. | मुख्य |
| Adjust remotely sensed images for optimum presentation by using software to select image displays, define image set categories, or choose processing routines. | मुख्य |
| Manipulate raw data to enhance interpretation, either on the ground or during remote sensing flights. | मुख्य |
| Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | मुख्य |
| Maintain records of survey data. | पूरक |
| Document methods used and write technical reports containing information collected. | पूरक |
| Develop specialized computer software routines to customize and integrate image analysis. | पूरक |
| Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | पूरक |
| Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary. | पूरक |
| 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. | पूरक |
| Develop or maintain geospatial information databases. | पूरक |
| Correct raw data for errors due to factors such as skew or atmospheric variation. | पूरक |
| Calibrate data collection equipment. | पूरक |
| Collaborate with agricultural workers to apply remote sensing information to efforts to reduce negative environmental impacts of farming practices. | — |
| Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change. | — |
| Provide remote sensing data for use in addressing environmental issues, such as surface water modeling or dust cloud detection. | — |
0.48/ 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 |
|---|---|
| Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | E2 संरचित सुविधाएँ |
| Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | E3 असंरचित परिवेश |
| Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary. | E3 असंरचित परिवेश |
| Calibrate data collection equipment. | E1 रोबोट के लिए बने परिवेश |
| Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change. | E2 संरचित सुविधाएँ |
व्यावसायिक जानकारी
रोज़गार परिदृश्य (BLS)
ये मान पूरे SOC 19-4099 समूह (Life, physical, and social science technicians, all other) के हैं, केवल इस O*NET पेशे के नहीं।
- रोज़गार, 2025
- 90K
- अनुमानित रोज़गार, 2035
- 93K
- परिवर्तन (2025–35)
- +4.4%
- मध्य वार्षिक वेतन, 2025
- $62,280
- प्रवेश के लिए सामान्यतः आवश्यक शिक्षा
- Associate'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)
आईएलओ व्यावसायिक विवरण
नीचे दिए गए ISCO-08 इकाई समूहों को AI Changing Work ने अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो (BLS) द्वारा प्रकाशित क्रॉसवॉक (2018 SOC से 2010 SOC, 2010 SOC से ISCO-08) को बिना मामला-दर-मामला चयन के, जैसे प्रकाशित हैं वैसे ही लागू करके इस व्यवसाय से जोड़ा है; प्रत्येक जुड़ाव पूर्ण या आंशिक हो सकता है।
- ISCO-08 3111Chemical and Physical Science Technicians
रसायन और भौतिक विज्ञान तकनीशियन
- ISCO-08 3119Physical and Engineering Science Technicians Not Elsewhere Classified
भौतिक और अभियांत्रिकी विज्ञान तकनीशियन, अन्यत्र वर्गीकृत नहीं
स्वयं अनूदित
स्वयं अनूदित — यह आधिकारिक ISCO शब्दावली नहीं है (ILO द्वारा समीक्षित नहीं)।
Sources: ILO ISCO-08 — details: Credits
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।
- remote sensing technicianESCO 3111.13दायरा समान
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.
- hydrographic surveying technicianESCO 3111.5आंशिक रूप से मेल, समान नहीं
Hydrographic surveying technicians perform oceanographic and surveying operations in marine environments. They assist hydrographic surveyors, using specialised equipment to map and study underwater topography and morphology of bodies of water. They assist in the installation and deployment of hydrographic and surveying equipment and report about their work.
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 |
|---|---|---|
| 3121 | Técnicos en ciencias físicas y químicas | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| 3129 | Otros técnicos de las ciencias físicas, químicas, medioambientales y de las ingenierías | 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 |
|---|---|---|
| 31223 | Berufe in der Kartografie - komplexe Spezialistentätigkeiten | आंशिक रूप से मेल, समान नहींअस्थायी |
| 31222 | Berufe in der Kartografie - fachlich ausgerichtete 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 |
|---|---|---|
| 119 | その他の技術者 | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| 093 | 測量技術者 | संबंधित, समकक्ष नहींअस्थायी |
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