Faida:
- Kuwa na uwezo wa kutofautisha ni hatua gani za mtiririko wa kazi wa kijiografia huokoa wakati halisi na ni maamuzi gani yanapaswa kubaki kwa idhini ya mhandisi anayefaa.
- Uwezo wa kutekeleza nidhamu ambayo huthibitisha kila pato la AI kwa mpangilio wa ukubwa, uwezekano wa kijiografia, na ushahidi wa ardhi/rasilimali.
- Pata mazoea ya kusanidi vidokezo salama kwa kutambua hatari za kuratibu/kuchanganyikiwa kwa data, udanganyifu na faragha ya data ya kibinafsi na kutokutambulisha muktadha.
Uhandisi wa kijiometri ni tawi la uhandisi ambalo hupima, kusindika, kuchanganua na kuweka ramani nafasi ya dunia na vitu vilivyomo. Taaluma hii inafanya kazi na kuratibu, usahihi wa millimeter hadi sentimita, mipaka ya mali na nyaraka rasmi; Kwa hivyo makosa ni ghali. Katika kitengo hiki, tunabainisha mahali ambapo akili bandia (AI kwa ufupi: mifumo ya programu inayoweza kuchakata maandishi, picha na data na kutoa majibu yanayofanana na ya binadamu) huokoa muda halisi katika utendakazi wa kijiografia, ambapo ni hatari na jinsi ya kuthibitisha kila matokeo. Wacha tuseme tangu mwanzo: akili ya bandia ni msaidizi, ingawa hutoa kuratibu, mhandisi anayefaa hufanya uamuzi na saini.
Kwanza, hebu tufafanue ni wapi taaluma na AI huingiliana. Mradi wa kijiometri kwa kawaida hupitia hatua zifuatazo: ukusanyaji wa data (upimaji ardhi kwa kutumia GNSS, kituo cha jumla, UAV, LiDAR), usindikaji wa data (kubadilisha uchunguzi ghafi kuwa viwianishi, kusawazisha), uchambuzi (maswali ya anga na GIS/GIS), uzalishaji (ramani, orthophoto, modeli), utoaji (ripoti, laha, usajili). Ujuzi wa bandia hufanya kazi kwa viwango tofauti katika kila kiungo cha mlolongo huu: katika baadhi ya maeneo hufanya kazi kuu (kwa mfano, kuainisha maelfu ya picha), katika maeneo mengine hutoa tu rasimu (maandishi ya ripoti), na katika baadhi ya maeneo ni msaidizi ambaye haipaswi kuaminiwa kabisa (thamani halisi ya mpaka wa cadastral).
Kanuni Inayoamua Nini Cha Kutoa kwa AI
Unaweza kupima hatari ya kila kazi ya AI katika sentensi moja: hatari ya pato ni sawa na madhara ambayo itasababisha ikiwa pato hilo ni mbaya. Kosa dogo katika muhtasari wa fasihi ni karibu kutokuwa na madhara; Walakini, kosa la sentimita 20 katika kuratibu za maombi (kuashiria alama kwenye mradi kwenye ardhi) inamaanisha msingi uliomiminwa mahali pasipofaa, jengo linalofurika kwenye kifurushi cha jirani na mzozo mahakamani. Kwa hivyo tunaongeza kiwango cha uthibitishaji kulingana na madhara yanayoweza kutokea.
Ili kutengeneza simiti hii, wacha tugawanye vitu katika ndoo tatu:
aina ya biashara
Jukumu la AI
Uzito wa uthibitishaji
mfano
Hatari ndogo / kusaidia
mtengenezaji wa asili
Nyepesi (maoni)
Kubadilisha maelezo ya kipimo katika majedwali, ripoti rasimu
Hatari/rasimu ya kati
kiongeza kasi
Wastani (sampuli ya udhibiti + mantiki)
Uainishaji wa awali wa jalada la ardhi, utengenezaji wa msimbo
Hatari kubwa/muhimu
Inatoa wazo tu
Nzito (uthibitishaji kamili wa kujitegemea)
Mpaka wa Cadastral, maombi, thamani ya mwinuko, ubadilishaji wa datum
Jedwali hili lazima liwe reflex: unapopokea pato la AI, kwanza unauliza "hii iko ndani ya ndoo gani?" ', kisha tumia nishati yako ya uthibitishaji ipasavyo.
Nidhamu ya Uthibitishaji: Vichujio Vitatu
Katika Geomatics, pitisha kila pato la AI kupitia vichungi vitatu.
- Udhibiti wa ukubwa. Je, nambari iko ndani ya masafa yanayofaa? Thamani ya mashariki ya ED50/UTM ya uhakika katika Türkiye ni takriban mita za tarakimu 6; digrii za longitudo huanzia -180 hadi +180; Eneo la sehemu ni katika mita za mraba. Ikiwa AI ikirejesha tokeo la tarakimu 3 kwa thamani inayotarajiwa ya tarakimu 6, utajua kulikuwa na hitilafu bila kusoma maudhui ya jibu. Hiki ndicho kichujio cha bei nafuu na chenye nguvu zaidi.
- Usahihi wa kijiografia/ anga. Je, matokeo yanaendana na fizikia na jiometri? Umbali kati ya pointi mbili za jirani hauwezi kuwa mbaya; Jumla ya pembe za ndani za poligoni iliyofungwa lazima ziungane kwa thamani fulani; Matokeo ya operesheni ya bafa lazima iwe kubwa kuliko jiometri ya ingizo. Ikiwa AI ilisema jambo ambalo haliwezekani kimantiki, linaondolewa.
- Ushahidi wa kujitegemea. Linganisha pato na chanzo ambacho AI haijaona: sehemu ya udhibiti inayojulikana, ukweli wa msingi, hati rasmi, hesabu ya njia ya pili. Mfano wa hii ni kujaribu matokeo ya mabadiliko kwa rejeleo ambalo viwianishi vyake tayari vinajulikana.
Kidokezo: Tumia vichujio vitatu kwa mpangilio, lakini usiwahi kuruka mbili za kwanza; kwa sababu mpangilio na ukaguzi wa uhalali huchukua sekunde na kupata makosa mengi kabla hata hayajaenda kwa ushahidi huru.
Kuratibu, Damu na Faragha: Mitego Maalum kwa Geomatics
Kando na hatari za jumla za AI, taaluma hii ina mitego miwili kuu ya kipekee kwake. Ya kwanza ni mkanganyiko wa kuratibu/data. Datum ni uso wa marejeleo wa hisabati unaowakilisha uso wa dunia (k.m. WGS84, ED50, ITRF); Hatua sawa ya kimwili inaonyeshwa kwa idadi tofauti katika datums tofauti, na tofauti kati yao inaweza kuwa mita katika baadhi ya maeneo katika nchi yetu. Ikiwa hutabainisha ni data gani unayozungumzia, AI hufanya dhana na kuibadilisha kimya kwa mfumo usio sahihi. Pili, data ya kibinafsi na faragha ya mali: rekodi za cadastral zina jina la mmiliki, nambari ya kitambulisho, eneo sahihi; Kuzituma bila kudhibitiwa kwa muundo wa nje ni kinyume cha sheria na maadili ya kitaaluma.
Tahadhari: Simamisha kabla ya kubandika jina la mmiliki halisi, nambari ya TR ID, au viwianishi kamili vya kituo nyeti kwenye kidokezo. Usijulishe (tengeneza majina "Malik-1", vifurushi "Kisiwa/Plot-A") au tumia mazingira ya ndani/yaliyoidhinishwa.
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Kichujio cha kiwango huokoa maisha. Mwanafunzi alikuwa na mradi wa AI hatua kutoka kwa uratibu wa kijiografia na akapata matokeo ya 4,281 m kulia. Nchini Türkiye, thamani za haki za UTM ziko katika bendi ya 100,000-900,000 m; Matokeo ya tarakimu 4 hayakuwezekana. Kwa ukaguzi wa mpangilio tu, hitilafu ilinaswa mara moja kwa sababu kielelezo kilidhani kuwa matokeo yalikuwa radiani badala ya digrii; Kiratibu kilirekebishwa kabla ya kukihamishia kwa CAD.
Kesi 2 - Datum drift. Timu ilichukua alama 12 za udhibiti kutoka kwa ramani ya zamani (ED50) na kuipa AI kama "kubadilisha kuwa UTM", bila kutaja data. Mfano wa kudhaniwa WGS84; Matokeo yalibadilishwa kwa utaratibu takriban mita 3-4 kutoka kwa vipimo vya GPS kwenye uwanja. Ikilinganishwa na rejeleo moja linalojulikana, tofauti ya utaratibu ilionekana mara moja na kazi ilirudiwa na vigezo sahihi vya mabadiliko. Udhibiti wa kujitegemea wa pointi moja ulihifadhi kampeni nzima.
Kesi ya 3 - Kuzuia uvunjaji wa faragha. Ofisi moja ingepakia hifadhidata ya cadastral ya vifurushi 850 kwenye muundo wa nje ili "kupata kutokwenda"; Jedwali lilikuwa na majina ya wamiliki na nambari za utambulisho. Shukrani kwa orodha ya ukaguzi, kwanza hawakuitambulisha: safu wima za kibinafsi ziliondolewa, habari za jiometri na eneo pekee zilitumwa. Faida ya uchambuzi ilibaki sawa, data ya kibinafsi haikutoka.
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Badilisha viwianishi hivi kuwa UTM na uandike ripoti.[coordinates]
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: msaidizi wa data ya kijiometri. Jukumu: badilisha pointi zifuatazo kutoka kwa mfumo wa SOURCE hadi mfumo TARGET.- Chanzo CRS: EPSG:4326 (WGS84 geo, shahada)- CRS Lengwa: EPSG:5256 (TUREF / TM33)- Ikiwa kuna maelezo yasiyoeleweka au yanayokosekana, USIBADILISHE, uliza kwanza.- Bainisha tarakimu 6 zinazopaswa kuwa sahihi kwa kila nukta inayotarajiwa (thamani sahihi inayotarajiwa). sehemu ya udhibiti inayojulikana.Data (bila jina): [jedwali la nukta]
Kidokezo chenye nguvu kinaeleza kwa uwazi chanzo na lengwa, kinaamuru kusitisha maelezo ambayo hayajakamilika, na kuandika upya matarajio ya cheo na wajibu wa uthibitishaji. Kwa hivyo, matokeo ni sahihi zaidi na yanaweza kukaguliwa.
Violezo Vinne Vinakiliwa
1) Kichujio cha uainishaji wa kazi:
Weka kazi ifuatayo katika mojawapo ya ndoo tatu: (a) hatari ndogo/saidizi,(b) hatari ya wastani/rasimu, (c) hatari kubwa/muhimu. Andika hoja yako na hatua zilizopendekezwa za uthibitishaji. Kazi: [maelezo ya kazi]
2) Ombi la udhibiti wa kiwango:
Andika mpangilio unaotarajiwa wa ukubwa (kipimo na masafa ya kawaida) kabla ya kutoa matokeo hapa chini. Ikiwa matokeo yako nje ya safu hii, toa "ONYO RANGE" na uhakiki hesabu. Ingizo: [data]
3) Uchanganuzi wa kutotambulisha majina mapema:
Je, maandishi yafuatayo yana data ya kibinafsi (jina, nambari ya kitambulisho, maelezo ya mmiliki wa hatimiliki, eneo nyeti) au maelezo ya siri? Ikiwa ndivyo, ziorodheshe na upendekeze sawa na zisizojulikana. USIBADILISHE maandishi, yaripoti tu. Maandishi: [maandishi]
4) Jenereta ya mpango wa uthibitishaji:
Andika mpango wa uthibitishaji wa matokeo ya AI ifuatayo: (1) hundi ya cheo, (2) uwezekano wa kijiografia/anga, (3) chanzo huru cha ushahidi. Andika kwa uwazi kile kitakachozingatiwa katika kila hatua. Pato: [I pato]
Makosa ya kawaida
- Kuratibu za uendeshaji bila kubainisha Datum/CRS. Makosa ya kawaida na ya gharama kubwa zaidi; Husababisha kuteleza kwa kimya kwa mita.
- Kukosea ufasaha kwa usahihi. AI huandika kwa ujasiri na kwa uzuri; Hii haionyeshi kuwa yaliyomo ni sahihi.
- Kukwepa hundi ya cheo. Kuleta hitilafu ambazo mtazamo wa mgawanyiko wa pili unaweza kushika kwenye CAD.
- Kutuma data ya kibinafsi/mali bila udhibiti. Uhalalishaji wa "muhimu hata hivyo" hauondoi wajibu wa usiri.
- Kuweka kazi muhimu kwenye pato moja la AI. Kuendelea na kazi kama vile maombi, mpaka wa cadastral na mwinuko bila uthibitishaji wa kujitegemea.
- Kufikiri kwamba unahamisha jukumu kwa mfano. Saini na wajibu daima hubakia kwa mhandisi mwenye uwezo.
Kwa muhtasari
Akili Bandia hufanya kazi kwa uzani tofauti katika kila hatua ya mtiririko wa kazi wa kijiografia; Jambo muhimu ni kuzingatia hatari ya kila misheni: "Ninapoteza nini ikiwa kuna hitilafu?" kuuliza na kuongeza uthibitishaji ipasavyo. Vichungi vitatu (shahada, uwezekano, ushahidi huru) hupata makosa mengi kwa bei nafuu. Mitego miwili mikuu mahususi kwa taaluma hii ni mkanganyiko wa kuratibu/data na usiri wa data ya kibinafsi/mali; Zote mbili zinasimamiwa kwa kuanzisha mwongozo wenye nidhamu tangu mwanzo. Uamuzi wa mwisho na saini hubaki kwa mhandisi mwenye uwezo.
Jukumu la maombi
Chagua kazi tatu za kijiografia kutoka kwa biashara yako mwenyewe (au dhahania): hatari moja ndogo, hatari moja ya wastani, hatari moja kubwa. Kwa kila moja, andika (1) ndoo gani inaangukia, (2) jukumu la AI, (3) hatua tatu za kichujio utakazotumia. Kwa kazi ya hatari kubwa, taja kwa hakika ni ushahidi gani huru (haki, hati, njia ya pili) utajaribu matokeo dhidi yake.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nilipima hatari ya misheni kwa "uharibifu ambao utatokea ikiwa kuna hitilafu."
- [ ] Niliweka jukumu kwenye ndoo ya hatari ya chini/kati/kubwa.
- [ ] Nimebainisha kwa uwazi chanzo na mfumo wa kuratibu lengwa (datum/EPSG) katika kidokezo.
- [ ] Nilipitisha matokeo kupitia hundi ya cheo.
- [ ] Nilijaribu usaidizi wa kijiodetiki/anga.
- [ ] Nimeithibitisha kwa angalau ushahidi mmoja huru.
- [ ] Nimeficha utambulisho wa data ya kibinafsi/miliki au nimefanya kazi katika mazingira yaliyoidhinishwa.
- [ ] Nilifanya uamuzi wa mwisho na kutia sahihi jukumu la mhandisi.