ਲਾਭ:
- AI-ਪਾਵਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ GNSS ਕੱਚੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ, RINEX ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਪੁਆਇੰਟ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਮਾਪ ਨੋਟਸ, ਹਵਾਲਾ ਅਤੇ ਤਿਕੋਣ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਸਥਿਰ/RTK ਮਾਪ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਜੀਓਡੀਸੀ ਧਰਤੀ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਇਸ 'ਤੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ। ਅੱਜ ਇਸ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਜੀ.ਐਨ.ਐਸ.ਐਸ. GNSS (ਗਲੋਬਲ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਸਿਸਟਮ / ਗਲੋਬਲ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਪੋਜੀਸ਼ਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ) ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਤਾਰਾਮੰਡਲਾਂ ਦਾ ਆਮ ਨਾਮ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou; ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਇਹਨਾਂ ਸੈਟੇਲਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿੱਥੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ GNSS ਅਤੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਰਵੇਖਣ (ਕੁੱਲ ਸਟੇਸ਼ਨ, ਲੈਵਲਿੰਗ) ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਾਂ ਤੱਕ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਰਾਜ ਤੋਂ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਕਿੱਥੇ ਰੇਖਾ ਖਿੱਚੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਧਾਂਤ ਅਟੱਲ ਹੈ: ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਮਾਪ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਦੀ ਅੰਤਿਮ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ। RINEX (ਰਿਸੀਵਰ ਸੁਤੰਤਰ ਐਕਸਚੇਂਜ ਫਾਰਮੈਟ) ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਫਾਈਲ ਸਟੈਂਡਰਡ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦੇ ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਦੇ ਕੱਚੇ GNSS ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਥਿਰ ਮਾਪ ਉਹ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ (ਮਿੰਟ-ਘੰਟੇ) ਲਈ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। RTK (ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਕਾਇਨੇਮੈਟਿਕ) ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਸਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਗਲਤੀ ਉਹ ਅੰਤਰ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਬੰਦ ਮਾਪ ਰੂਟ (ਬਹੁਭੁਜ ਜਾਂ ਪੱਧਰ) ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਵੇਲੇ ਇਕੱਠਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਮਾਪ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਠੋਸ ਸੂਚਕ ਹੈ।
ਏਆਈ ਕਿੱਥੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?
GNSS ਅਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਯੋਗਦਾਨ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਉਸ ਗਣਨਾ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨੋਟ ਸੰਪਾਦਨ। ਫੀਲਡ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਨੋਟਸ, ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਨਾਮ, ਸਾਧਨ ਦੀ ਉਚਾਈ, ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਸਾਰਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ।
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ. ਇਹ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਿੰਦੂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੀ ਉਚਾਈ ਕਦੇ ਵੀ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਪੁਆਇੰਟ ਇੱਕੋ ਨਾਮ ਨਾਲ ਦੋ ਵਾਰ ਮਾਪੇ ਗਏ, ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਫਿਕਸ ਟਾਈਮ, ਆਊਟ-ਆਫ-ਆਰਡਰ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ, ਆਦਿ।
- ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ। ਇਹ ਮਾਪ ਮੁਹਿੰਮ ਦੇ ਸੰਖੇਪ, ਵਰਤੀ ਗਈ ਵਿਧੀ, ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪਗ੍ਰਹਿ/ਪੀਡੀਓਪੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। (PDOP: ਪੁਜ਼ੀਸ਼ਨ ਡਿਲਿਊਸ਼ਨ ਆਫ਼ ਪ੍ਰਿਸੀਜ਼ਨ; ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸੰਖਿਆ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਅਸਮਾਨ ਵਿੱਚ ਉਪਗ੍ਰਹਿਆਂ ਦੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।)
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ AI ਦਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਰੁਕਾਵਟ ਗਲਤੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ "ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ" ਘੋਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਮਾਪ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮੁੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ, ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ (ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ)। ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧੀਨ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ "ਕੀ ਇਹ ਤਾਲਮੇਲ ਸਹੀ ਹੈ?" ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਗਲਤ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ "ਇਸ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਆਊਟ-ਆਫ-ਆਰਡਰ ਮੁੱਲ ਹਨ?" ਨਾਲ "ਕੀ ਇਹ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਲਾਸ ਲਈ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਹਨ।
ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: ਫੀਲਡ ਮਾਪ ਬੁੱਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਯੋਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
- ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਕੀਮਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਕਾਲਮ: ਬਿੰਦੂ_ਨ, ਕਿਸਮ (ਤਿਕੋਣ/ਬਹੁਭੁਜ/ਵਿਸਥਾਰ), ਸੱਜੇ_y, up_x, elevation_h, ਟੂਲ_ਲੋਡ, ਵਿਧੀ (ਸਟੈਟਿਕ/RTK), ਸੈਟੇਲਾਈਟ_ਨੰਬਰ, pdop, ਮਿਤੀ, ਨੋਟ। ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਸਕੀਮਾ ਲਗਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੇ।
- ਯੂਨਿਟ ਅਤੇ ਡੈਟਮ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਹੇਠਾਂ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਸ CRS ਵਿੱਚ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, TUREF/TM) ਅਤੇ ਕਿਸ ਲੰਬਕਾਰੀ ਡੈਟਮ ਵਿੱਚ ਉੱਚਾਈ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਰਕੀਏ ਨੈਸ਼ਨਲ ਵਰਟੀਕਲ ਕੰਟਰੋਲ ਨੈੱਟਵਰਕ)।
- ਛੋਟੇ ਬੈਚ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ. 20-30 ਅੰਕਾਂ ਦੇ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਓ; ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜ ਲੈਂਦੇ ਹੋ।
- ਇੱਕ QC ਸਕੈਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ "ਚੇਤਾਵਨੀ" ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਸਾਧਨ ਦੀ ਉਚਾਈ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਪੁਆਇੰਟ ਨਾਮ, ਉੱਚ ਪੀਡੀਓਪੀ ਨਿਰੀਖਣ ਆਦਿ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਸਰੋਤ ’ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ। ਕੱਚੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਸਾਰਣੀ ਦੀਆਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ; ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਆਰਡਰ ਅਤੇ ਬਿੰਦੂ ਨਾਮ।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ
ਕੇਸ 1 — ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਪੁਆਇੰਟ ਕੈਪਚਰ। ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਮੁਹਿੰਮ ਨੇ 1,240 ਪੁਆਇੰਟ ਮਾਪੇ। AI-ਸਹਾਇਕ QC ਸਕੈਨਿੰਗ ਨੇ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਕਿ 3 ਪੁਆਇੰਟ ਨਾਮ ਦੋ ਵਾਰ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਨ (ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਦੇ ਨਾਲ) ਅਤੇ ਟੂਲ ਦੀ ਉਚਾਈ 7 ਪੁਆਇੰਟਾਂ 'ਤੇ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਇਹਨਾਂ 10 ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਲੱਗ ਜਾਣਗੇ; ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜਲਦੀ ਫੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - PDOP ਚੇਤਾਵਨੀ। ਇੱਕ RTK ਮੁਹਿੰਮ ਵਿੱਚ, 6 (ਖਰਾਬ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਜਿਓਮੈਟਰੀ) ਤੋਂ ਉੱਪਰ PDOP ਮੁੱਲ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ 15 ਪੁਆਇੰਟ ਮਾਪੇ ਗਏ ਸਨ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ "ਉੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ; ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਮਾਪਿਆ ਅਤੇ ਦੋ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਕੁਝ ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਦੂਰ ਪਾਇਆ ਗਿਆ। AI ਨੇ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲਏ, ਇਸਨੇ ਸਿਰਫ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਬੰਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਗਲਤੀ ਟਿੱਪਣੀ। ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਰੂਟ 'ਤੇ, ਏਆਈ ਨੇ ਆਪਣੀ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ "ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ" ਦੱਸਿਆ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੇ ਹੱਥ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੁਆਰਾ ਰੂਟ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸੀਮਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ; ਗਲਤੀ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਹੇਠਾਂ ਸੀ, ਪਰ ਸੀਮਾ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਸੀ। ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਾਸੇ ਹੋਣ ਲਈ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਇੱਕ ਲੱਤ ਦੁਬਾਰਾ ਮਾਪ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਸਬਕ: AI ਕਹਿਣਾ "ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ" ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੀ ਹੱਥ-ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਚ ਦਾ ਕੋਈ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਹਨਾਂ ਮਾਪ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ।[ਨੋਟ]
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਮਾਪ ਡੇਟਾ QC ਸਹਾਇਕ। ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਫੀਲਡ ਨੋਟਸ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ "ਚੇਤਾਵਨੀ ਸੂਚੀ" ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰੇ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ; ਸਿਰਫ਼ ਅਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। ਸਕੀਮ: ਬਿੰਦੂ_ਨੋਂ | ਕਿਸਮ | sag_y | up_x | ਕੋਟ_ਹ | ਟੂਲ_ਲੋਡ | ਵਿਧੀ |ਸੈਟੇਲਾਈਟ_ਗਿਣਤੀ | pdop | ਮਿਤੀ | ਮਿਤੀ ਨੋਟ ਪ੍ਰਸੰਗ: CRS = TUREF/TM30 (EPSG:5254)। sag_y ~6 ਅੰਕੀ ਮੀਟਰ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਚੇਤਾਵਨੀ ਨਿਯਮ: ਗੁੰਮ tool_yuk; ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਬਿੰਦੂ_ਨੋਂ; pdop>6; ਆਊਟ-ਆਫ-ਆਰਡਰ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ; ਖਾਲੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਖੇਤਰ। ਨੋਟ: [ਫੀਲਡ ਨੋਟਸ]
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, QC ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੈਂਕ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਡਿਟਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
1) ਕੱਚਾ ਗ੍ਰੇਡ ਮਾਨਕੀਕਰਨ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਫੀਲਡ ਨੋਟ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ, ਸੰਖੇਪ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "al.y."->"ਟੂਲ ਉਚਾਈ"), ਪਰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਬਦਲੋ। ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ "[ਅਸਪਸ਼ਟ]" ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। ਨੋਟ: [ਫੀਲਡ ਨੋਟ]
2) GNSS QC ਸਕੈਨਿੰਗ:
ਹੇਠਾਂ GNSS ਨਿਰੀਖਣ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ: ਸੈਟੇਲਾਈਟਾਂ ਦੀ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ, ਉੱਚ ਪੀਡੀਓਪੀ, ਛੋਟਾ ਨਿਰੀਖਣ ਸਮਾਂ, ਫਲੋਟ (ਗੈਰ-ਸਥਿਰ) ਹੱਲ, ਆਊਟ-ਆਫ-ਆਰਡਰ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ। ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਲਈ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਕਾਰਵਾਈ ਲਿਖੋ। ਫੈਸਲਾ ਨਾ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ. ਸਾਰਣੀ: [ਨਿਰੀਖਣ ਸਾਰਣੀ]
3) ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਬਹੁਭੁਜ/ਲੇਵਲਿੰਗ ਕਲੋਜ਼ਰ ਡੇਟਾ ਲਈ: (ਏ) ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, (ਬੀ) ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ, (ਸੀ) ਸੀਮਾ ਦੀ ਨੇੜਤਾ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ "ਹੱਥ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ"। ਅੰਤਿਮ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ: [ਰੂਟ ਡੇਟਾ]
4) ਮਾਪ ਮੁਹਿੰਮ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਖਰੜਾ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਮਾਪ ਮੁਹਿੰਮ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ: ਵਿਧੀ, ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਉਪਗ੍ਰਹਿਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਸੰਖਿਆ, ਔਸਤ PDOP, ਰੁਕਾਵਟ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, CRS ਵਰਤੀ ਗਈ, ਅਤੇ ਵਰਟੀਕਲ ਡੈਟਮ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਥਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; "ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਅਧੀਨ" ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: [ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ]
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
ਮਿਆਦ
ਭਾਵ
ਜਿਓਮੈਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਤਾ
ਸਥਿਰ ਮਾਪ
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਰੀਖਣ
ਤਿਕੋਣ, ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਆਧਾਰ
RTK
ਹਵਾਲੇ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਸੁਧਾਰ
ਤੇਜ਼, ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ
ਪੀ.ਡੀ.ਓ.ਪੀ
ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ
ਛੋਟਾ ਮੁੱਲ = ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟਿਕਾਣਾ
ਫਿਕਸ/ਫਲੋਟ
ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੱਲ / ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋਈ
ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਖਰੀਦ ਲਈ ਫਲੋਟ ਹੱਲ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਬੰਦ ਗਲਤੀ
ਬੰਦ ਰੂਟ 'ਤੇ ਅੰਤਰ ਇਕੱਠਾ ਹੋਇਆ
ਮਾਪ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਠੋਸ ਸਬੂਤ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- AI ਨੂੰ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ। AI ਸੰਕੇਤ ਅਸੰਗਤਤਾ; ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਪ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਫਲੋਟ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਫਿਕਸ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਣਸੁਲਝੇ ਹੋਏ RTK ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
- PDOP ਅਤੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਾੜੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਵਿੱਚ ਮਾਪੇ ਬਿੰਦੂ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਭਰੋਸਾ।
- ਲੰਬਕਾਰੀ ਡੈਟਮ ਨੂੰ ਹਰੀਜੱਟਲ ਡੈਟਮ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ। ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਦਰਭਾਂ 'ਤੇ ਬੈਠਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਦੀ ਥਾਂ ਦੂਜੇ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣਾ ਗਲਤੀ ਹੋਵੇਗੀ।
- ਹੱਥਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ਟਡਾਊਨ ਗਲਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ "ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ" ਦੇ AI ਦੇ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ।
- ਬੇਨਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ। ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਬਿੰਦੂ ਸਥਾਨ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਹੂਲਤਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
GNSS ਅਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਥਾਂ; ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਸਥਿਤੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਇੰਜਨੀਅਰ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਮਾਪ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਜਿਵੇਂ ਕਿ PDOP/ਫਿਕਸ ਸਥਿਤੀ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ। AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ "ਸਹੀ?" ਪਰ "ਉੱਥੇ ਕੀ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਹਨ?" ਪੁੱਛੋ; ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੱਥੀਂ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਗੰਭੀਰ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਗਲਤੀ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੀ (ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) 20-ਲਾਈਨ GNSS ਨਿਰੀਖਣ ਸਾਰਣੀ ਲਈ ਇੱਕ QC ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖੋ: ਸਕੀਮਾ, CRS ਸੰਦਰਭ, ਰੈਂਕ ਦੀ ਉਮੀਦ, ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪੰਜ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨਿਯਮ (ਗੁੰਮ ਸਾਧਨ ਦੀ ਉਚਾਈ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਬਿੰਦੂ, ਉੱਚ PDOP, ਫਲੋਟ ਹੱਲ, ਆਊਟ-ਆਫ-ਆਰਡਰ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ) ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸੂਚੀ ਦੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਤਿੰਨ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਸਕੀਮ ਅਤੇ CRS/ਵਰਟੀਕਲ ਡੈਟਮ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਅਸੰਗਤਤਾ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ ਕਿਹਾ, ਨਿਰਣੇ ਲਈ ਨਹੀਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨਿਯਮ (PDOP, ਫਿਕਸ/ਫਲੋਟ, ਰੈਂਕ, ਗੁੰਮ ਫੀਲਡ) ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਫਲੋਟ ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ PDOP ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਕਿ ਮੈਂ ਹਰੀਜੱਟਲ ਅਤੇ ਵਰਟੀਕਲ ਡੈਟਮ ਨੂੰ ਮਿਲਾਇਆ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੱਥੀਂ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਅਗਿਆਤ/ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪੁਆਇੰਟ ਡੇਟਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਰੱਖੀ।