ਲਾਭ:
- PyQGIS ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੇ ਨਾਲ AI ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੇਣਦਾਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇੱਕ AI-ਸਮਰੱਥ ਪਰ ਤਸਦੀਕ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤੋਂ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੱਕ ਇੱਕ ਜਿਓਮੈਟਿਕਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
1. ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਹੈ ਜੋ ਸਰਵੇਖਣ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- A) ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਖਤਰਾ ਉਸ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੁਕਸਦਾਰ ਸੀ; ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਕੇਲ ✔
- B) AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਲਿਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- C) ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- D) ਜੇਕਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਮਿਆਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਜੋਖਮ ਉਸ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਉਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੁਕਸਦਾਰ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਹਿਤ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਗਲਤੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਕੈਡਸਟ੍ਰਲ ਸੀਮਾ ਜਾਂ ਉੱਚਾਈ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸੰਪਤੀ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ, ਗਲਤ ਨਿਰਮਾਣ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਜਾਇਦਾਦ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਤੀਬਰਤਾ ਸਕੇਲ.
2. ਇੱਕ GNSS ਮਾਪ ਸੈੱਟ ਦੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਕੰਮ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
- ਏ) ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੁਆਇੰਟ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਕੱਚੇ ਨਿਰੀਖਣ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਬਾਹਰੀ/ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ ✔
- C) ਮਾਪ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਧੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ
- D) ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮਾਪਤੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵੈਧ ਮੰਨਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਯੋਗਦਾਨ ਸਹਾਇਕ ਕਾਰਜ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ। ਪੁਆਇੰਟ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਅੰਤਿਮ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਪ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ; AI ਕਹਿਣਾ 'ਬਿੰਦੂ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਹੈ' ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
3. ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਪਰਿਵਰਤਨ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਏ) ਸਿਰਫ਼ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਨਾਮ
- ਅ) ਸਿਰਫ਼ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਨਾਮ, ਡੈਟਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ
- C) ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਿਸਟਮ (ਡੇਟਮ + ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ/EPSG) ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ✔
- ਡੀ) ਮਾਪ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਨਾਮ
ਵਿਆਖਿਆ: ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕੇਵਲ ਤਾਂ ਹੀ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਰੋਤ ਸਿਸਟਮ, ਟਾਰਗੇਟ ਸਿਸਟਮ (ਡੇਟਮ + ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ EPSG ਕੋਡ) ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮਾਪਦੰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ 'ਇਸ ਨੂੰ UTM ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰੋ' ਕਹਿਣ ਨਾਲ ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੈਟਮ ਕਿਸ ਡੈਟਮ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਡੈਟਮ ਸ਼ਿਫਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
4. ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ?
- ਏ) ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਦਸ਼ਮਲਵ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ
- ਅ) ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- C) ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ CAD ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ
- D) ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਿੰਦੂ ਲਗਾਉਣਾ ਜਿਸ ਦੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਇੱਕੋ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਜਾਂ ਕਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂਕ ਇੱਕੋ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਡੈਟਮ ਗਲਤੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦਸਾਂ ਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਵਿਵਸਥਿਤ ਅੰਤਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਡੈਟਮ/ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਰਵਿਘਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
5. ਜੀ.ਆਈ.ਐਸ. ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਬਫਰ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਰਤ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਪਰਤ ਉਚਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ) ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹੈ ✔
- ਬੀ) ਪਰਤ ਦਾ ਰੰਗ
- C) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਕ੍ਰਮ
- ਡੀ) ਲੇਅਰ ਦਾ ਫਾਈਲ ਨਾਮ ਛੋਟਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਅਨੁਮਾਨਿਤ) ਤਾਲਮੇਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਨ। ਭੂਗੋਲਿਕ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੀ ਬਫਰਿੰਗ (ਡਿਗਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸ਼ਾਂਸ਼/ਵਿਥਕਾਰ) ਡਿਗਰੀ-ਮੀਟਰ ਉਲਝਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਪਰਤ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਚਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
6. ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਲੈਂਡ ਕਵਰ ਮੈਪ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਰੰਗ ਕਿੰਨੇ ਜੀਵੰਤ ਹਨ
- ਅ) ਸੁਤੰਤਰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ/ਕੱਪਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ✔
- C) ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ
- ਡੀ) ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੰਨਣਾ
ਵਰਣਨ: ਵਰਗੀਕਰਣ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੁਤੰਤਰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਭੰਬਲਭੂਸਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਥਾਪਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕਪਾ ਵਰਗੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ 'ਚੰਗੀ ਦਿੱਖ' ਜਾਂ ਜਮਾਤੀ ਰੰਗਾਂ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
7. ਮੂਲ ਤੱਤ ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਫੋਟੋਗਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਆਰਥੋਫੋਟੋ ਅਤੇ DSM ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਬਸ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਲਓ
- ਬੀ) UAV ਇੱਕ ਮਹਿੰਗਾ ਮਾਡਲ ਹੈ
- C) ਸਟੀਕਤਾ ਨਾਲ ਮਾਪਿਆ ਜ਼ਮੀਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਿੰਦੂਆਂ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ✔
- ਡੀ) ਉਡਾਣ ਇੱਕ ਬੱਦਲਵਾਈ ਵਾਲੇ ਦਿਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਜ਼ਮੀਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪੁਆਇੰਟ (GCP) ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲ/ਸਥਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੁਤੰਤਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ RMSE ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣਾ ਜਾਂ UAV ਨੂੰ ਮਹਿੰਗਾ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
8. LiDAR ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਤੋਂ ਡਿਜੀਟਲ ਟੈਰੇਨ ਮਾਡਲ (DTM) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਕਦਮ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ?
- ਏ) ਸਾਰੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਤਹ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ
- ਅ) ਸਿਰਫ਼ ਉੱਚੇ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
- C) ਘਣਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ
- ਡੀ) ਜ਼ਮੀਨੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਜ਼ਮੀਨ (ਇਮਾਰਤ, ਰੁੱਖ) ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ✔
ਵਰਣਨ: DTM ਨੰਗੀ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸਤਹ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਗੈਰ-ਜ਼ਮੀਨੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਮਾਰਤਾਂ, ਦਰੱਖਤਾਂ, ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਜ਼ਮੀਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ/ਵਰਗੀਕਰਨ)। ਜੇਕਰ ਇਹ ਕਦਮ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉੱਪਰਲੀ ਸਤਹ (DSM) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, DTM ਨਹੀਂ। AI ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
9. AI ਨਾਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮੈਪ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਪੈਮਾਨੇ, ਦੰਤਕਥਾ, ਤਾਲਮੇਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਰੇਟਿੰਗ ਵਰਗੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ✔
- ਅ) ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੌਕੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
- C) ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਲੇਅਰ
- ਡੀ) ਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਰਲੇਖ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪ੍ਰਤੀਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਾਰਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੱਤ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਮਾਨੇ, ਦੰਤਕਥਾ, ਉੱਤਰੀ ਤੀਰ, ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੋਟ ਗਾਇਬ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਕਸ਼ਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਪੀਲ ਇਹਨਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੱਤਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
10. ਕੈਡਸਟ੍ਰਲ ਅਤੇ ਲੈਂਡ ਰਜਿਸਟਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਕੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਏ) ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਡੇਟਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਾਈਟਲ ਡੀਡ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਬੀ) ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ/ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ; ਅੰਤਮ ਵੈਧਤਾ ਮਾਪ, ਵਿਧਾਨ ਅਤੇ ਅਥਾਰਟੀ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ✔
- C) ਜਾਇਦਾਦ ਦੇ ਝਗੜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ ਹੱਲ ਕਰੋ
- ਡੀ) ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੇ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਆਖਿਆ: ਕੈਡਸਟ੍ਰਲ ਬਾਰਡਰ, ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜੇ ਹਨ; AI ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰੀਫਲਾਈਟਸ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਸਕੈਨ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਿਮ ਵੈਧਤਾ ਮਾਪ, ਵਿਧਾਨ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰ/ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ 'ਅੰਤਿਮ' ਘੋਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
11. AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜੀਓਪੈਂਡਸ/ਪਾਈਪ੍ਰੋਜ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਂਚ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਡ ਲੰਮਾ ਹੈ
- ਅ) ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ
- C) ਇਸਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਚਲਾਓ ਅਤੇ CRS ਅਤੇ ਰੈਂਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ✔
- ਡੀ) ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੇ ਵਜੋਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਚਲਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਰੈਂਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੀ CRS (ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਿਸਟਮ) ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀ ਹੈ; ਝੂਠੇ ਸੀਆਰਐਸ ਚੁੱਪਚਾਪ ਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਵਹਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਡ 'ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ' ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ।
12. ਏਆਈ ਨੂੰ ਸਥਾਨ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲਾ ਕੈਡਸਟ੍ਰਲ/ਪਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਸਾਰੀ ਅਸਲ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਭੇਜੋ
- ਅ) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ
- C) ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ
- ਡੀ) ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਮੁੱਲਾਂ/ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ✔
ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ (ਮਾਲਕ ਦਾ ਨਾਮ, TR ID, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਥਾਨ) ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੇਜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਗੁਮਨਾਮ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਮੂਨਾ/ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਮੁੱਲ ਵਰਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ/ਵਿੱਚ-ਘਰ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣਾ 'ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਭਦਾਇਕ' ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
13. ਭੂਮੀ ਕਵਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ NDVI ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਅਤੇ ਲਾਲ ਬੈਂਡਾਂ ਤੋਂ ਬਨਸਪਤੀ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕਤਾ/ਘਣਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ✔
- ਅ) ਜ਼ਮੀਨ ਦੀ ਉਚਾਈ ਨੂੰ ਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣਾ
- C) ਪਾਰਸਲ ਦੇ ਮਾਲਕ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
- ਡੀ) ਤਾਲਮੇਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ
ਵਰਣਨ: NDVI (ਨਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਡਿਫਰੈਂਸ ਵੈਜੀਟੇਸ਼ਨ ਇੰਡੈਕਸ) ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਅਤੇ ਲਾਲ ਬੈਂਡਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹਰੀ ਬਨਸਪਤੀ ਦੀ ਜੋਸ਼/ਘਣਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਬਨਸਪਤੀ ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਨੰਗੀ ਜ਼ਮੀਨ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਰਕਰ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਉਚਾਈ ਹੀ ਮਾਲਕੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ।
14. ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਕੈਡਸਟ੍ਰਲ ਨੌਕਰੀ ਵਿੱਚ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਬਿਆਨ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਹੈ?
- A) ਜੇਕਰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਅ) AI ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ; ਸਮਰੱਥ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ✔
- C) ਜ਼ੁੰਮੇਵਾਰੀ ਉਸ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ
- D) ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਕਥਨ: ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਅਧਿਕਾਰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।