ಜಿಯೋಡೆಸಿ, GNSS ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಎಡಿಟ್ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ GNSS ಕಚ್ಚಾ ಅವಲೋಕನಗಳು, RINEX ಫೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು AI- ಚಾಲಿತ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ಮಾಪನ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಉಲ್ಲೇಖ ಮತ್ತು ತ್ರಿಕೋನ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಸ್ಥಿರ/ಆರ್‌ಟಿಕೆ ಮಾಪನ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ದೋಷಗಳೊಂದಿಗೆ AI-ಉತ್ಪಾದಿತ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಜಿಯೋಡೆಸಿ ಎನ್ನುವುದು ಭೂಮಿಯ ಮೇಲ್ಮೈಯ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅದರ ಮೇಲಿನ ಬಿಂದುಗಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುವ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಇಂದು ಈ ವಿಜ್ಞಾನದ ಮುಖ್ಯ ಸಾಧನವೆಂದರೆ ಜಿಎನ್ಎಸ್ಎಸ್. GNSS (ಗ್ಲೋಬಲ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಸ್ಯಾಟಲೈಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ / ಗ್ಲೋಬಲ್ ಸ್ಯಾಟಲೈಟ್ ಪೊಸಿಷನಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್) ಎಂಬುದು GPS, GLONASS, ಗೆಲಿಲಿಯೋ, BeiDou ನಂತಹ ಉಪಗ್ರಹ ನಕ್ಷತ್ರಪುಂಜಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೆಸರು; ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಈ ಉಪಗ್ರಹಗಳಿಂದ ಸಂಕೇತಗಳ ಆಗಮನದ ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು GNSS ನ ಚದುರಿದ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಮತ್ತು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ (ಒಟ್ಟು ನಿಲ್ದಾಣ, ಲೆವೆಲಿಂಗ್) ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿಯಮಿತ, ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಿಗೆ ರೇಖೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ತತ್ವವು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ: AI ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಪನ ತತ್ವಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕದ ಅಂತಿಮ ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲು ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸೋಣ. RINEX (ರಿಸೀವರ್ ಇಂಡಿಪೆಂಡೆಂಟ್ ಎಕ್ಸ್‌ಚೇಂಜ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್) ಎನ್ನುವುದು ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್ ಪ್ರಮಾಣಕವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ವಿವಿಧ ಬ್ರಾಂಡ್‌ಗಳ ರಿಸೀವರ್‌ಗಳ ಕಚ್ಚಾ GNSS ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಾಯೀ ಮಾಪನವು ರಿಸೀವರ್ ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಕಾಲ (ನಿಮಿಷಗಳು-ಗಂಟೆಗಳು) ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. RTK (ರಿಯಲ್ ಟೈಮ್ ಕಿನೆಮ್ಯಾಟಿಕ್) ಎನ್ನುವುದು ಉಲ್ಲೇಖ ಕೇಂದ್ರದಿಂದ ತಿದ್ದುಪಡಿಯೊಂದಿಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಸೆಂಟಿಮೀಟರ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ದೋಷವು ಮುಚ್ಚಿದ ಮಾಪನ ಮಾರ್ಗದ (ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ ಅಥವಾ ಮಟ್ಟ) ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಕ್ಕೆ ಹಿಂದಿರುಗಿದಾಗ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಶೂನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ; ಇದು ಮಾಪನದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅತ್ಯಂತ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ.

AI ಎಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ?

GNSS ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ AI ಯ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕೊಡುಗೆಯೆಂದರೆ ಸ್ಥಾನದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸುತ್ತ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಕೆಲಸ:

1. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸಂಪಾದನೆ. ಫೀಲ್ಡ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿನ ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಪಾಯಿಂಟ್ ಹೆಸರುಗಳು, ಉಪಕರಣದ ಎತ್ತರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಚದುರಿಹೋಗುತ್ತವೆ. AI ಇವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್. ರಿಸೀವರ್ ಎತ್ತರವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನಮೂದಿಸದ ಬಿಂದುಗಳು, ಒಂದೇ ಹೆಸರಿನೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಬಾರಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಅಂಕಗಳು, ಅಸಮಂಜಸ ಫಿಕ್ಸ್ ಸಮಯಗಳು, ಔಟ್-ಆಫ್-ಆರ್ಡರ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಇದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
3. ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆ. ಇದು ಮಾಪನ ಅಭಿಯಾನದ ಸಾರಾಂಶ, ಬಳಸಿದ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ/PDOP ನಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಓದಬಲ್ಲ ಪಠ್ಯವನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. (PDOP: Position Dilution of Precision; ಇದು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಲು ಬಯಸಿದ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನದ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಆಕಾಶದಲ್ಲಿರುವ ಉಪಗ್ರಹಗಳ ರೇಖಾಗಣಿತದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.)

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು AI ಯ ಕೆಲಸವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾಡಬಾರದು: ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ದೋಷವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ ಒಂದು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕವನ್ನು "ನಿಖರವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿ" ಘೋಷಿಸಿ, ಮಾಪನ ತತ್ವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ, ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಬದಲಿಸಿ (ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಮಾಪನ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಿತರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ). ಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಸ್ವೀಕಾರವು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರ್ನ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.

ಸುಳಿವು: AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ "ಈ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ?" ಕೇಳುವುದು ತಪ್ಪು ಪ್ರಶ್ನೆ. ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ "ಈ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್-ಆಫ್-ಆರ್ಡರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು?" ಜೊತೆಗೆ "ಕೊಟ್ಟಿರುವ ನಿಖರತೆಯ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಈ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ದೋಷವು ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆಯೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿವೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಕ್ಷೇತ್ರ ಮಾಪನ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು

1. ನೀವು ಮೊದಲು ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ. ಕಾಲಮ್‌ಗಳು: point_no, ಪ್ರಕಾರ (ತ್ರಿಕೋನ/ಬಹುಭುಜ/ವಿವರ), right_y, up_x, elevation_h, tool_load, ವಿಧಾನ (ಸ್ಥಿರ/RTK), ಉಪಗ್ರಹ_ಸಂಖ್ಯೆ, pdop, ದಿನಾಂಕ, ಟಿಪ್ಪಣಿ. ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಹೇರಿ ಇದರಿಂದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
2. ಘಟಕ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. ಯಾವ CRS ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, TUREF/TM) ಮತ್ತು ಯಾವ ಲಂಬ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಎತ್ತರವಿದೆ ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Türkiye ನ್ಯಾಷನಲ್ ವರ್ಟಿಕಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್).
3. ಸಣ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ. 20-30 ಅಂಕಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳಲ್ಲಿ ನೀಡಿ; ನೀವು ಬೇಗನೆ ತಪ್ಪನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತೀರಿ.
4. QC ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಪಡೆಯಿರಿ. ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕ "ಎಚ್ಚರಿಕೆ" ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಉಪಕರಣದ ಎತ್ತರ, ನಕಲಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ಹೆಸರು, ಹೆಚ್ಚಿನ PDOP ವೀಕ್ಷಣೆ ಇತ್ಯಾದಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು.
5. ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕೋಷ್ಟಕದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ; ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಪಾಯಿಂಟ್ ಹೆಸರುಗಳು.

ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್. ವಿವರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಅಭಿಯಾನವು 1,240 ಅಂಕಗಳನ್ನು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದೆ. AI-ಸಹಾಯದ QC ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ 3 ಪಾಯಿಂಟ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ (ವಿವಿಧ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು ಉಪಕರಣದ ಎತ್ತರವನ್ನು 7 ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಈ 10 ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರೆ, ಅದು ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಇದು ಮೊದಲೇ ಸಿಕ್ಕಿಬಿದ್ದ ಕಾರಣ, ತಪ್ಪಾದ ಡೇಟಾವು ನಕ್ಷೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗಲಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - PDOP ಎಚ್ಚರಿಕೆ. ಒಂದು RTK ಅಭಿಯಾನದಲ್ಲಿ, 15 ಅಂಕಗಳನ್ನು 6 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ PDOP ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕೆಟ್ಟ ಉಪಗ್ರಹ ರೇಖಾಗಣಿತ). ಮಾದರಿಯು ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು "ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದೆ; ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಮರು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದರು ಮತ್ತು ಎರಡು ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸೆಂಟಿಮೀಟರ್‌ಗಳಷ್ಟು ದೂರವಿರುವುದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. AI ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ, ಇದು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅವಲೋಕನಗಳತ್ತ ಗಮನ ಸೆಳೆಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ ದೋಷ ಕಾಮೆಂಟ್. ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ, AI ತನ್ನ ಪ್ರಚಾರ ವರದಿಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ದೋಷವನ್ನು "ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ" ಎಂದು ವಿವರಿಸಿದೆ. ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಗದ ಉದ್ದ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ವರ್ಗದ ಪ್ರಕಾರ ಅನುಮತಿಸುವ ಮಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು; ದೋಷವು ಮಿತಿಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಮಿತಿಗೆ ಬಹಳ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ. ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಲು, ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಒಂದು ಕಾಲನ್ನು ಪುನಃ ಅಳೆಯಲಾಯಿತು. ಪಾಠ: "ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ" ಎಂದು ಹೇಳುವ AI ಮಾನದಂಡದ ಕೈಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ ಚೆಕ್‌ಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿಲ್ಲ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಅಳತೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ನನಗೆ ತಿಳಿಸಿ.[ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು]

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಮಾಪನ ಡೇಟಾ QC ಸಹಾಯಕ. ಕೆಳಗಿನ ಕ್ಷೇತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ ರೇಖಾಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ "ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಪಟ್ಟಿ" ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ನಿರ್ದೇಶಾಂಕದ ನಿಖರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು; ಅಸಂಗತತೆ ಮತ್ತು ಆದೇಶದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಯೋಜನೆ: ಪಾಯಿಂಟ್_ನೋ | ವಿಧ | ಸಾಗ್_ವೈ | ಅಪ್_x | kot_h | ಉಪಕರಣ_ಲೋಡ್ | ವಿಧಾನ |ಉಪಗ್ರಹ_ಎಣಿಕೆ | pdop | ದಿನಾಂಕ | ದಿನಾಂಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸಂದರ್ಭ: CRS = TUREF/TM30 (EPSG:5254). sag_y ~6 ಅಂಕಿಯ ಮೀಟರ್ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನಿಯಮಗಳು: ಟೂಲ್_ಯುಕ್ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ; ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪಾಯಿಂಟ್_ಸಂ; pdop>6; ಔಟ್-ಆಫ್-ಆರ್ಡರ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ; ಖಾಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರ. ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: [ಫೀಲ್ಡ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು]

ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ತೀರ್ಪನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ, QC ಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿರೀಕ್ಷೆಗೆ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಡಿಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಕಚ್ಚಾ ದರ್ಜೆಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ:

ಕೆಳಗಿನ ಕ್ಷೇತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರಿಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ, ಸಂಕ್ಷೇಪಣಗಳನ್ನು ಅನ್ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ (ಉದಾ. "al.y."->"ಟೂಲ್ ಎತ್ತರ"), ಆದರೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಡಿ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು "[ಅಸ್ಪಷ್ಟ]" ನೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಿ. ಗಮನಿಸಿ: [ಕ್ಷೇತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ]

2) GNSS QC ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್:

ಕೆಳಗಿನ GNSS ವೀಕ್ಷಣಾ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ: ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಉಪಗ್ರಹಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ PDOP, ಕಡಿಮೆ ವೀಕ್ಷಣಾ ಸಮಯ, ಫ್ಲೋಟ್ (ನಿಶ್ಚಿತವಲ್ಲದ) ಪರಿಹಾರ, ಔಟ್-ಆಫ್-ಆರ್ಡರ್ ಕೋಆರ್ಡಿನೇಟ್. ಪ್ರತಿ ಸಾಲಿಗೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಡಿ, ಗುರುತು ಹಾಕಿ. ಕೋಷ್ಟಕ: [ವೀಕ್ಷಣಾ ಕೋಷ್ಟಕ]

3) ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವ ದೋಷದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ:

ಕೆಳಗಿನ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ/ಲೆವೆಲಿಂಗ್ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ: (ಎ) ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ದೋಷವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ, (ಬಿ) ನೀಡಿರುವ ನಿಖರತೆಯ ವರ್ಗದ ಅನುಮತಿಸುವ ಮಿತಿಯನ್ನು ನೆನಪಿಸಿ, (ಸಿ) ಮಿತಿಗೆ ನಿಕಟತೆಯ ಕುರಿತು ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು "ಕೈಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ದೃಢೀಕರಣ ಅಗತ್ಯವಿದೆ" ಎಂಬ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಅಂತಿಮ ಸ್ವೀಕಾರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ. ಡೇಟಾ: [ಮಾರ್ಗ ಡೇಟಾ]

4) ಮಾಪನ ಪ್ರಚಾರ ವರದಿ ಕರಡು:

ಕೆಳಗಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕರಡು ಮಾಪನ ಅಭಿಯಾನದ ವರದಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ವಿಧಾನ, ಅಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಉಪಗ್ರಹಗಳ ಸರಾಸರಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸರಾಸರಿ PDOP, ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ ದೋಷಗಳು, CRS ಬಳಸಿದ ಮತ್ತು ಲಂಬ ಡೇಟಾ. ನಿಖರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು; "ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ" ಎಂಬ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್: [ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್]

ನಿಖರತೆಯ ನಿಯಮಗಳ ಹೋಲಿಕೆ

ಅವಧಿ

ಅರ್ಥ

ಜಿಯೋಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ

ಸ್ಥಾಯೀ ಮಾಪನ

ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ನಿರಂತರ ವೀಕ್ಷಣೆ

ತ್ರಿಕೋನ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಆಧಾರ

RTK

ಉಲ್ಲೇಖದಿಂದ ತ್ವರಿತ ತಿದ್ದುಪಡಿ

ವೇಗದ, ಸೆಂಟಿಮೀಟರ್ ವಿವರ ಸ್ವಾಧೀನ

PDOP

ಉಪಗ್ರಹ ರೇಖಾಗಣಿತ ಗುಣಮಟ್ಟ

ಸಣ್ಣ ಮೌಲ್ಯ = ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಥಳ

ಫಿಕ್ಸ್/ಫ್ಲೋಟ್

ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ / ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ

ವಿವರ ಖರೀದಿಗಾಗಿ ಫ್ಲೋಟ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವ ದೋಷ

ಮುಚ್ಚಿದ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ

ಮಾಪನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಪುರಾವೆ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ನಿರ್ದೇಶಾಂಕದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು AI ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು. AI ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಮಾಪನ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನದಿಂದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಫ್ಲೋಟ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಪರಿಹಾರಗಳು ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದ RTK ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು.
• PDOP ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕಳಪೆ ರೇಖಾಗಣಿತದಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ವಾಸ.
• ಲಂಬ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಮತಲ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದು. ವಿವಿಧ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಮೇಲೆ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಮನ್ವಯ ಸಿಟ್; ಒಂದನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಬದಲಿಸುವುದು ತಪ್ಪಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವ ದೋಷವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸದೆಯೇ "ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ" AI ನ ತೀರ್ಪಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
• ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆಯೇ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾದರಿಗೆ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕೆಲವು ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಪಾಯಿಂಟ್ ಸ್ಥಳಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸೌಲಭ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೇರಿವೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

GNSS ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ AI ನ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ಥಳ; ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು, ಅಸಂಗತತೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕರಡು ವರದಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು. PDOP/ಫಿಕ್ಸ್ ಸ್ಥಿತಿ, ಮುಚ್ಚುವ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನದಂತಹ ಮಾಪನ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಾನದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಸ್ವೀಕಾರದ ನಿಖರತೆ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ "ಬಲ?" ಆದರೆ "ಯಾವ ಅಸಂಗತತೆಗಳಿವೆ?" ಕೇಳು; ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ವಿರುದ್ಧ ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ಮುಚ್ಚುವ ದೋಷದಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ದೃಢೀಕರಿಸಿ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ) 20-ಸಾಲಿನ GNSS ವೀಕ್ಷಣಾ ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕಾಗಿ QC ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಸ್ಕೀಮಾ, CRS ಸಂದರ್ಭ, ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಐದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು (ಕಾಣೆಯಾದ ಉಪಕರಣದ ಎತ್ತರ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಬಿಂದು, ಹೆಚ್ಚಿನ PDOP, ಫ್ಲೋಟ್ ಪರಿಹಾರ, ಆದೇಶದ ಹೊರಗಿರುವ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ) ಸೇರಿವೆ. ನಂತರ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದ ವಿರುದ್ಧ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಪಟ್ಟಿಯ ಮೊದಲ ಮೂರು ಐಟಂಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಸ್ಕೀಮ್ ಮತ್ತು CRS/ವರ್ಟಿಕಲ್ ಡಾಟಮ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಸಂಗತತೆ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿದೆ, ತೀರ್ಪು ಅಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು (PDOP, ಫಿಕ್ಸ್/ಫ್ಲೋಟ್, ಶ್ರೇಣಿ, ಕಾಣೆಯಾದ ಕ್ಷೇತ್ರ) ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಫ್ಲೋಟ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ PDOP ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಸಮತಲ ಮತ್ತು ಲಂಬ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ದೋಷವನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯ/ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪಾಯಿಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.