Remote Sensing Technicians
Life, Physical, and Social Science Occupations- Código O*NET-SOC
- 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.
- Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08
Muito alto· relativa
BaixoQuatro faixas relativasMuito altoValor por grupo ocupacional
Escala, base e fonte
Quatro faixas relativas (Baixo / Moderado / Alto / Muito alto)
831 ocupações detalhadas da tabela de projeções de emprego do BLS. O valor é atribuído por código da National Employment Matrix (NEM), pelo que as ocupações que partilham um código NEM recebem a mesma banda
- Fonte dos dados: AnthropicPublicado: 2026-03
0,096
0,000Intervalo dos valores aqui apresentados0,745Valor por grupo ocupacional
Escala, base e fonte
Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado
Mapeado sobre tarefas O*NET
Publicado por ocupação SOC 2018; toda ocupação O*NET com o mesmo código SOC 2018 recebe este valor
- Fonte dos dados: ILOPublicado: 2025
0,26· 2 grupos ISCO-08
Escala, base e fonte
Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado
Publicado por grupo de base ISCO-08. Ligado a esta ocupação, total ou parcialmente, aplicando tal como publicadas as tabelas de correspondência do U.S. Bureau of Labor Statistics (ISCO-08 para SOC 2010, SOC 2010 para SOC 2018)
Que tipo de valor esta fonte publica
A categoria de BLS é uma posição relativa, não um nível absoluto, e também não é uma medição de primeira mão: agrupa em quatro faixas as posições percentis da ocupação em vários estudos publicados. Não é uma previsão de emprego ou de salários, não é uma probabilidade de adoção e não distingue automação de aumento.
Valor ILO de cada grupo ISCO-08 ligado
- ISCO-08 3111Chemical and Physical Science Technicians0,26
- ISCO-08 3119Physical and Engineering Science Technicians Not Elsewhere Classified0,26
Task-level exposure
22 tarefas avaliadas · 22 tarefas com β ≥ 0,5 (100,0%)
β = exposição direta (E1) + 0,5 × exposição com ferramentas disponíveis (E2), segundo a definição do repositório de origem.
- Unidade de origem: tarefas do O*NET 27.2 → código de ocupação do O*NET 31.0
- 1 tarefa pontuada não consta da lista de tarefas do O*NET 31.0; a sua pontuação é mantida como publicada para o O*NET 27.2.
- Fonte
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- Versão
- gh-main-0471612
- Licença
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Todas as tarefas do O*NET 31.0 (21)
Todas as tarefas do O*NET 31.0 desta ocupação (em inglês, como publicadas; tipo de tarefa principal ou complementar). Os valores de exposição não constam desta lista; estão na tabela acima, ao lado de cada tarefa na redação da versão do O*NET usada por cada fonte.
| Tarefa (O*NET 31.0) | Tipo |
|---|---|
| Participate in the planning or development of mapping projects. | Principal |
| Verify integrity and accuracy of data contained in remote sensing image analysis systems. | Principal |
| Prepare documentation or presentations, including charts, photos, or graphs. | Principal |
| Merge scanned images or build photo mosaics of large areas, using image processing software. | Principal |
| Integrate remotely sensed data with other geospatial data. | Principal |
| Consult with remote sensing scientists, surveyors, cartographers, or engineers to determine project needs. | Principal |
| Adjust remotely sensed images for optimum presentation by using software to select image displays, define image set categories, or choose processing routines. | Principal |
| Manipulate raw data to enhance interpretation, either on the ground or during remote sensing flights. | Principal |
| Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | Principal |
| Maintain records of survey data. | Complementar |
| Document methods used and write technical reports containing information collected. | Complementar |
| Develop specialized computer software routines to customize and integrate image analysis. | Complementar |
| Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | Complementar |
| Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary. | Complementar |
| 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. | Complementar |
| Develop or maintain geospatial information databases. | Complementar |
| Correct raw data for errors due to factors such as skew or atmospheric variation. | Complementar |
| Calibrate data collection equipment. | Complementar |
| 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· Índice de exposição a robôs
Escala, base e fonte
Cada tarefa física recebe uma nota de 0 a 3 conforme o ambiente em que robôs já implantados, vendidos ou demonstrados poderiam realizá-la (0 nenhum · 1 ambientes feitos para robôs, como uma célula de máquinas cercada ou uma linha de engarrafamento · 2 instalações estruturadas, como uma farmácia hospitalar ou um porto de contêineres · 3 ambientes não estruturados, como uma residência particular ou um canteiro de obras), e as notas são promediadas pela parcela do tempo de trabalho
Tarefas físicas entre as tarefas O*NET 29.3 desta ocupação
A Anthropic estimou as notas e as parcelas de tempo com o Claude Opus 5 usando pesquisa na web (situação em 2026).
O índice de exposição a robôs é uma medida diferente dos números de exposição à IA deste site e não pode ser somado a eles nem comparado com eles. Não mede a adoção real nem o custo, e 0 também abrange ocupações sem tarefas físicas.
Nota de cada tarefa física
Níveis de ambiente robótico (E0–E3)
E0 nenhumDetalhes
Avaliada como não realizável por robôs que foram implantados, vendidos ou demonstrados, nem mesmo em um ambiente feito para robôs
E1 ambientes feitos para robôsDetalhes
Avaliada como realizável em um ambiente construído em torno da máquina, como uma célula de máquinas cercada ou uma linha de engarrafamento
E2 instalações estruturadasDetalhes
Avaliada como realizável em uma instalação de trabalho de pessoas que uma instituição mantém em um padrão de trabalho, como uma farmácia hospitalar ou um porto de contêineres
E3 ambientes não estruturadosDetalhes
Avaliada como realizável em um ambiente que nenhuma instituição mantém em um padrão de trabalho, como uma residência particular ou um canteiro de obras
Apenas as tarefas classificadas como físicas são listadas; as demais tarefas não têm nível na fonte.
| Tarefa (O*NET 29.3) | Nível de ambiente robótico |
|---|---|
| Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | E2 instalações estruturadas |
| Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | E3 ambientes não estruturados |
| Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary. | E3 ambientes não estruturados |
| Calibrate data collection equipment. | E1 ambientes feitos para robôs |
| Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change. | E2 instalações estruturadas |
Informação ocupacional
Perspetivas de emprego (BLS)
Valores de todo o grupo SOC 19-4099 (Life, physical, and social science technicians, all other), não apenas desta ocupação O*NET.
- Emprego, 2025
- 90K
- Emprego projetado, 2035
- 93K
- Variação (2025–35)
- +4,4%
- Salário anual mediano, 2025
- $62.280
- Escolaridade habitual para ingresso
- Associate's degree
Ligações à classificação coreana (KSCO)
Ligações da versão atual de Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1, elaborado pela AI Changing Work. Os valores de relação são lidos a partir da ocupação O*NET-SOC.
| Código KSCO | Nome KSCO | Relação | Estado |
|---|---|---|---|
| 23162 | 사진측량 및 원격탐사 분석가 | Mesmo âmbito | confirmado |
Definições de relação e estado(kr-direct v1.1)
Descrição ocupacional da OIT
A AI Changing Work vincula a esta ocupação os grupos de base da ISCO-08 abaixo aplicando, tal como publicadas, as tabelas de correspondência do Bureau of Labor Statistics dos EUA (BLS) (SOC 2018 para SOC 2010, SOC 2010 para ISCO-08), sem seleção caso a caso; cada vínculo pode ser total ou parcial.
- ISCO-08 3111Chemical and Physical Science Technicians
Técnicos das ciências químicas e físicas
- ISCO-08 3119Physical and Engineering Science Technicians Not Elsewhere Classified
Outros técnicos das ciências físicas e da engenharia
Fonte: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
Licença: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Fonte: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
Licença: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Sources: ILO ISCO-08 — details: Credits
Vocabulário ocupacional ESCO
Cada entrada abaixo está associada a esta ocupação no ESCO-O*NET Crosswalk publicado (versão 1, 2022). Os tipos de correspondência são os dessa tabela; a redação é da AI Changing Work.
- Técnico de teledeteção/Técnica de teledeteçãoESCO 3111.13Mesmo âmbito
Os técnicos de teledeteção recolhem dados de equipamentos aerotransportados. Utilizam equipamento destinado à recolha de dados e à determinação de pontos geográficos, contribuindo para uma série de operações, como a conservação de terras, o planeamento urbano e as operações militares.
- Técnico em hidrografia/Técnica em hidrografiaESCO 3111.5Sobrepõem-se, não são iguais
Os técnicos em hidrografia realizam operações oceanográficas e hidrográficas em ambientes marinhos. Prestam assistência aos inspetores hidrográficos, utilizando equipamento especializado para cartografar e estudar a topografia e a morfologia subaquáticas das massas de água. Prestam assistência na instalação e na implementação de equipamentos de hidrografia e geodesia e elaboram relatórios sobre o seu trabalho.
Fonte: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
Licença: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.
Ligações à classificação francesa (ROME)
Ligações entre esta ocupação e fichas ROME 4.0, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação. As ligações marcadas como «provisório» foram adotadas apenas com base nos julgamentos de dois avaliadores da mesma família de modelos (Claude), ou por uma regra do operador aplicada a esses julgamentos, pelo que se apoiam em evidências mais fracas do que as ligações confirmadas.
| Código ROME | Designação ROME (francês) | Relação |
|---|---|---|
| M1808 | Cartographe | Relacionada, não correspondente |
| M1895 | Géomaticien / Géomaticienne | Relacionada, não correspondente |
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)
Ligações à classificação espanhola (CNO-11)
Ligações entre esta ocupação e ocupações CNO-11, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.
| Código CNO-11 | Designação CNO-11 (espanhol) | Relação |
|---|---|---|
| 3121 | Técnicos en ciencias físicas y químicas | Relacionada, não correspondente |
| 3129 | Otros técnicos de las ciencias físicas, químicas, medioambientales y de las ingenierías | Relacionada, não correspondente |
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)
Ligações à classificação alemã (KldB)
Ligações entre esta ocupação e ocupações KldB, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.
| Código KldB | Designação KldB (alemão) | Relação |
|---|---|---|
| 31223 | Berufe in der Kartografie - komplexe Spezialistentätigkeiten | Sobrepõem-se, não são iguaisprovisório |
| 31222 | Berufe in der Kartografie - fachlich ausgerichtete Tätigkeiten | Relacionada, não correspondente |
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)
Ligações à classificação japonesa (JSCO)
Ligações entre esta ocupação e ocupações JSCO, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.
| Código JSCO | Designação JSCO (japonês) | Relação |
|---|---|---|
| 119 | その他の技術者 | Relacionada, não correspondente |
| 093 | 測量技術者 | Relacionada, não correspondenteprovisório |
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)
Fontes de dados e licenças desta página, e avisos de modificação e tradução da AI Changing Work: Créditos e fontes