ಲಾಭಗಳು:
- PyQGIS ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಡಿಸೈನರ್ನೊಂದಿಗೆ AI ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ, ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಆದರೆ ಪರಿಶೀಲನೆ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ವಿತರಣೆಯವರೆಗೆ ಜಿಯೋಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ಸಮೀಕ್ಷೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೂಲ ತತ್ವ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಅಪಾಯವು ಆ ಔಟ್ಪುಟ್ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಅದು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಹಾನಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮಾಪಕಗಳು ✔
- ಬಿ) ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಮಾಣಿತವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಅಪಾಯವು ಆ ಔಟ್ಪುಟ್ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಅದು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಹಾನಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಹಿತ್ಯದ ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ದೋಷವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರುಪದ್ರವವಾಗಿದ್ದರೂ, ಕ್ಯಾಡಾಸ್ಟ್ರಲ್ ಗಡಿ ಅಥವಾ ಎತ್ತರದ ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿನ ದೋಷವು ಆಸ್ತಿ ಉಲ್ಲಂಘನೆ, ಅಸಮರ್ಪಕ ನಿರ್ಮಾಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ ಹಾನಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು; ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂಭವನೀಯ ಹಾನಿಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ತೀವ್ರತೆಯ ಮಾಪಕಗಳು.
2. GNSS ಮಾಪನ ಸೆಟ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ AI ಗೆ ಯಾವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಪಾಯಿಂಟ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನೋಂದಣಿಗೆ ಸಿದ್ಧವೆಂದು ಘೋಷಿಸಲು
- ಬಿ) ಕಚ್ಚಾ ವೀಕ್ಷಣಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಹೊರಗಿರುವ/ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ✔
- ಸಿ) ಮಾಪನ ತತ್ವಗಳನ್ನು ನೋಡದೆ ನೇರವಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಯಾವುದೇ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: AI ಯ ಸುರಕ್ಷಿತ ಕೊಡುಗೆ ಎಂದರೆ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಸಹಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಚದುರಿದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು, ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಲೈಯರ್ಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು. ಪಾಯಿಂಟ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕದ ನಿಖರತೆಯ ಅಂತಿಮ ಸ್ವೀಕಾರವು ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಉಳಿದಿದೆ, ಮುಚ್ಚುವ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಪನ ತತ್ವಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ; 'ಬಿಂದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿದೆ' ಎಂದು AI ಹೇಳುವುದು ಸಾಕ್ಷ್ಯವಲ್ಲ.
3. ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ರೂಪಾಂತರ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ AI ಗೆ ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕು?
- ಎ) ಬಿಂದುಗಳ ಹೆಸರುಗಳು ಮಾತ್ರ
- ಬಿ) ಗುರಿಯ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ನ ಹೆಸರು, ದತ್ತಾಂಶವು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ
- ಸಿ) ಮೂಲ ಮತ್ತು ಗುರಿ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ಡೇಟಮ್ + ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್/ಇಪಿಎಸ್ಜಿ) ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ✔
- ಡಿ) ಅಳತೆ ಮಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರು
ವಿವರಣೆ: ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಗುರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ಡೇಟಮ್ + ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್, ಉದಾ. EPSG ಕೋಡ್) ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ರೂಪಾಂತರದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ರೂಪಾಂತರವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕೇವಲ 'ಇದನ್ನು UTM ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ' ಎಂದು ಹೇಳುವುದರಿಂದ ಯಾವ ಡೇಟಮ್ನಿಂದ ಯಾವ ಡೇಟಮ್ಗೆ ಸರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೀಟರ್ಗಳ ಡೇಟಾ ಶಿಫ್ಟ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
4. ರೂಪಾಂತರದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ದಶಮಾಂಶ ಸ್ಥಾನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೋಡುವುದು
- ಬಿ) ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಬೇಗನೆ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವುದು
- ಸಿ) ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ CAD ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಅದೇ ರೂಪಾಂತರದ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುವನ್ನು ಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಒಂದೇ ರೂಪಾಂತರದ ಮೂಲಕ ತಿಳಿದಿರುವ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಮ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹತ್ತಾರು ಮೀಟರ್ಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಡೇಟಾ/ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಚಿಹ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಸುಗಮವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುವುದು ಸರಿಯಾದತೆಯ ಪುರಾವೆಯಲ್ಲ.
5. GIS ನಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಬಫರ್ ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಪದರವು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ (ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್) ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿದೆ ✔
- ಬಿ) ಪದರದ ಬಣ್ಣ
- ಸಿ) ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಕಾಲಮ್ ಕ್ರಮ
- ಡಿ) ಪದರದ ಫೈಲ್ ಹೆಸರು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಬೇಕು
ವಿವರಣೆ: ದೂರ ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮೆಟ್ರಿಕ್ (ಯೋಜಿತ) ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಭೌಗೋಳಿಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ನೇರ ಬಫರಿಂಗ್ (ಡಿಗ್ರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಕ್ಷಾಂಶ/ರೇಖಾಂಶ) ಡಿಗ್ರಿ-ಮೀಟರ್ ಗೊಂದಲದಿಂದಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೊದಲು ಪದರವನ್ನು ಸೂಕ್ತ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬೇಕು.
6. ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಭೂ ಕವರ್ ನಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
- ಎ) ನಕ್ಷೆಯ ಬಣ್ಣಗಳು ಎಷ್ಟು ರೋಮಾಂಚಕವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವುದು
- ಬಿ) ಸ್ವತಂತ್ರ ನೆಲದ ಸತ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ದೋಷ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆ/ಕಪ್ಪಾ ✔ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ
- ಸಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಗಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ
- ಡಿ) ಚಿತ್ರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಸ್ವತಂತ್ರ ನೆಲದ ಸತ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಕಪ್ಪಾಗಳಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಕ್ಷೆಯ 'ಒಳ್ಳೆಯ ನೋಟ' ಅಥವಾ ವರ್ಗದ ಬಣ್ಣಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯು ನಿಖರತೆಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿಲ್ಲ.
7. ಫೋಟೋಗ್ರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆರ್ಥೋಫೋಟೋ ಮತ್ತು ಡಿಎಸ್ಎಮ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾನಿಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲ ಅಂಶ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಸಾಕಷ್ಟು ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ
- ಬಿ) ಯುಎವಿ ದುಬಾರಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ನಿಖರವಾಗಿ ಅಳೆಯಲಾದ ನೆಲದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಖರತೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ✔
- ಡಿ) ಮೋಡ ಕವಿದ ದಿನದಲ್ಲಿ ಹಾರಾಟ ನಡೆಸಬೇಕು
ವಿವರಣೆ: ಗ್ರೌಂಡ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು (GCP) ಫೋಟೋಗ್ರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣ/ಸ್ಥಳದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಮೂದಿಸದ ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ RMSE ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಅಥವಾ UAV ಅನ್ನು ದುಬಾರಿ ಮಾಡುವುದು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
8. LiDAR ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ನಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಭೂಪ್ರದೇಶ ಮಾದರಿಯನ್ನು (DTM) ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಯಾವ ಹಂತವು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಅತ್ಯಧಿಕ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವುದು
- ಸಿ) ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವುದು
- ಡಿ) ನೆಲದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ✔ ಅಲ್ಲದ ನೆಲದ (ಕಟ್ಟಡ, ಮರ) ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: DTM ಬೇರ್ ನೆಲದ ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ; ಆದ್ದರಿಂದ, ಕಟ್ಟಡಗಳು, ಮರಗಳು, ವಾಹನಗಳಂತಹ ನೆಲದಲ್ಲದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ (ಗ್ರೌಂಡ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್/ವರ್ಗೀಕರಣ). ಈ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರೆ, ಮೇಲಿನ ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು (DSM) ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, DTM ಅಲ್ಲ. AI ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅಡ್ಡ-ವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು.
9. AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಕ್ಷೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ತಪ್ಪುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಮಾಪಕ, ದಂತಕಥೆ, ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ರೇಟಿಂಗ್ ✔ ನಂತಹ ಕಡ್ಡಾಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು
- ಬಿ) ಹಲವಾರು ಚೆಕ್ಪೋಸ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು
- ಸಿ) ಪದರಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು
- ಡಿ) ಹಾಳೆಗೆ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಕೇತ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ವೇಗವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಕೇಲ್, ದಂತಕಥೆ, ಉತ್ತರ ಬಾಣ, ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಂತಹ ಅಗತ್ಯ ಕಾರ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅಂಶಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನಕ್ಷೆಯು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯ ಮನವಿಯು ಈ ಅಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿಲ್ಲ.
10. ಕ್ಯಾಡಾಸ್ಟ್ರಲ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಂಡ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ AI ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಸ್ಥಿತಿ ಏನಾಗಿರಬೇಕು?
- ಎ) ಇದನ್ನು ಟೈಟಲ್ ಡೀಡ್ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಬಿ) ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಚೆಕ್/ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ; ಅಂತಿಮ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಮಾಪನ, ಶಾಸನ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಧಿಕಾರದ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ✔
- ಸಿ) ಆಸ್ತಿ ವಿವಾದಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಹರಿಸಿ
- ಡಿ) ಇದು ಯಾವುದೇ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿವರಣೆ: ಕ್ಯಾಡಾಸ್ಟ್ರಲ್ ಗಡಿ, ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಯು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; AI ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಿಫ್ಲೈಟ್ಗಳು, ಅಸಂಗತ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಮಾಪನ, ಶಾಸನ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಇಂಜಿನಿಯರ್/ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು 'ಅಂತಿಮ' ಎಂದು ಘೋಷಿಸುವುದು ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
11. AI- ರಚಿತವಾದ GeoPandas/PyProj ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಶೀಲನೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಕೋಡ್ ಉದ್ದವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ
- ಬಿ) ದೋಷಗಳಿಲ್ಲದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅದು ಸಾಕು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ
- ಸಿ) ಸಣ್ಣ, ತಿಳಿದಿರುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು CRS ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿ ✔ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
- ಡಿ) ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಸಂತೋಷವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ರನ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶವು ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, CRS (ನಿರ್ದೇಶನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೋಷವಾಗಿದೆ; ತಪ್ಪು CRS ಮೌನವಾಗಿ ಮೀಟರ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್ 'ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ' ಎಂದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ.
12. ಸ್ಥಳ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಯಾಡಾಸ್ಟ್ರಲ್/ವಿಳಾಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡುವಾಗ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಎಲ್ಲಾ ನೈಜ ಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಕಳುಹಿಸಿ
- ಬಿ) ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವೇದಿಕೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು
- ಡಿ) ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು/ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಶಾಸನವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಮಾಲೀಕರ ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸ್ಥಳ) ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಬಾರದು. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಮಾದರಿ/ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಅನುಮೋದಿತ/ಮನೆಯ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು. 'ಹೇಗಾದರೂ ಉಪಯುಕ್ತ' ಎಂಬ ಸಮರ್ಥನೆಯು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ.
13. ಭೂ ಕವರ್ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ NDVI ಸೂಚಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೇನು?
- A) ಸಮೀಪದ ಅತಿಗೆಂಪು ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ಪಟ್ಟಿಗಳಿಂದ ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ/ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ✔
- ಬಿ) ಭೂಮಿಯ ಎತ್ತರವನ್ನು ಮೀಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುವುದು
- ಸಿ) ಪಾರ್ಸೆಲ್ ಮಾಲೀಕರನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು
- ಡಿ) ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: NDVI (ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಸಸ್ಯವರ್ಗ ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಅತಿಗೆಂಪು ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಸಿರು ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಶಕ್ತಿ/ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ನೀರು ಮತ್ತು ಬರಿಯ ನೆಲದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯವರ್ಗವು ಪ್ರಬಲವಾದ ಮಾರ್ಕರ್ ಆಗಿದೆ. ಎತ್ತರ ಮಾತ್ರ ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
14. ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ಕ್ಯಾಡಾಸ್ಟ್ರಲ್ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಪಾತ್ರಕ್ಕೆ ಯಾವ ಹೇಳಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ?
- ಎ) AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿದ್ದರೆ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಬಿ) AI ಒಂದು ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿದೆ; ಸಮರ್ಥ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ ✔
- ಸಿ) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕಂಪನಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಯಾವುದೇ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
ಹೇಳಿಕೆ: ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಕ್ಷೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಕೇವಲ ವೇಗವರ್ಧಕ ಮತ್ತು ಕರಡು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಸಹಿ ಅಧಿಕೃತ ಇಂಜಿನಿಯರ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.