ஆதாயங்கள்:
- PyQGIS மற்றும் மாதிரி வடிவமைப்பாளருடன் AI ஆதரவுடன் பணிப்பாய்வு ஆட்டோமேஷனை அமைக்கும் மற்றும் இயக்கும் திறன்
- தனிப்பட்ட தரவு தனியுரிமை, பதிப்புரிமை, உரிமம் மற்றும் பொறியாளர் பொறுப்பு வரம்புகளை இறுதி முதல் இறுதி திட்டத்தில் நிர்வகிக்கும் திறன்
- AI-இயக்கப்பட்ட ஆனால் சரிபார்ப்பை மையப்படுத்திய தரவு சேகரிப்பில் இருந்து விநியோகம் வரை புவியியல் திட்டத்தை வடிவமைக்கும் திறன்
தொகுதி தேர்வு
1. கணக்கெடுப்பு பொறியியலில் AI வெளியீட்டின் அபாயத்தை தீர்மானிக்கும் அடிப்படைக் கொள்கை எது?
- A) ஒரு வெளியீட்டின் ஆபத்து, அந்த வெளியீடு தவறாக இருந்தால் அது ஏற்படுத்தும் தீங்குக்கு சமம்; அதன்படி சரிபார்ப்பு அளவுகள் ✔
- B) AI வெளியீடு பொதுவாக பாதுகாப்பானது, ஏனெனில் இது சரளமாகவும் நம்பிக்கையுடனும் எழுதப்பட்டுள்ளது
- C) தற்போதைய மாதிரியைப் பயன்படுத்தும்போது சரிபார்ப்பு தேவையற்றது
- D) வெளியீடு ஒரு தரநிலையைக் குறிக்கிறது என்றால், கூடுதல் கட்டுப்பாடு தேவையில்லை
விளக்கம்: ஒரு வெளியீட்டின் ஆபத்து, அந்த வெளியீடு தவறாக இருந்தால் அது ஏற்படுத்தும் தீங்குக்கு சமம். ஒரு இலக்கியச் சுருக்கத்தில் ஒரு சிறிய பிழை பெரும்பாலும் பாதிப்பில்லாதது என்றாலும், காடாஸ்ட்ரல் எல்லை அல்லது உயர மதிப்பில் ஏற்படும் பிழை சொத்து மீறல், முறையற்ற கட்டுமான பயன்பாடு மற்றும் சொத்து சேதத்திற்கு வழிவகுக்கும்; எனவே சரிபார்ப்பு தீவிரம் சாத்தியமான தீங்குடன் அளவிடப்படுகிறது.
2. GNSS அளவீட்டுத் தொகுப்பின் தரக் கட்டுப்பாட்டில் AIக்கு எந்தப் பணி மிகவும் பாதுகாப்பாகவும் சரியானதாகவும் ஒதுக்கப்படுகிறது?
- A) புள்ளி ஒருங்கிணைப்புகளின் துல்லியத்தை இறுதியாக ஏற்றுக்கொண்டு அவற்றை பதிவு செய்யத் தயாராக இருப்பதாக அறிவிக்கவும்
- B) மூல கண்காணிப்பு அட்டவணைகளைத் திருத்துதல் மற்றும் சாத்தியமான புறம்போக்கு/முரண்பாடுகளைக் குறிப்பது ✔
- C) அளவீட்டுக் கொள்கைகளைப் பார்க்காமல் நேரடியாக பயன்பாட்டு மதிப்புகளை உறுதிப்படுத்துதல்
- D) இறுதிப் பிழைகள் எதையும் கணக்கிடாமல் சரியான முடிவைக் கருத்தில் கொள்வது
விளக்கம்: AI இன் பாதுகாப்பான பங்களிப்பானது, பொறியாளர் கட்டுப்படுத்தக்கூடிய துணைப் பணிகளாகும், அதாவது சிதறிய மூல தரவு மற்றும் சிறுகுறிப்புகளை ஒழுங்கமைத்தல், முரண்பாடுகள் மற்றும் வெளிப்புறங்களைக் கொடியிடுதல். புள்ளி ஒருங்கிணைப்பின் துல்லியத்தின் இறுதி ஏற்றுக்கொள்ளல் பொறியாளரின் ஒப்புதலுடன் உள்ளது, மூடல் பிழைகள் மற்றும் அளவீட்டு கொள்கைகள் உட்பட; 'புள்ளி முற்றிலும் சரியானது' என்று AI சொல்வது ஆதாரம் அல்ல.
3. ஒருங்கிணைப்பு மாற்றம் கோரிக்கையில் AIக்கு எந்தத் தகவல் தெளிவாகக் கூறப்பட வேண்டும்?
- A) புள்ளிகளின் பெயர்கள் மட்டுமே
- B) இலக்கு ப்ரொஜெக்ஷனின் பெயர், தரவு முக்கியமற்றது
- சி) மூல மற்றும் இலக்கு ஒருங்கிணைப்பு அமைப்பு (டேட்டம் + ப்ரொஜெக்ஷன்/இபிஎஸ்ஜி) மற்றும் உருமாற்ற அளவுருக்கள் ✔
- D) அளவீடு செய்யும் நபரின் பெயர்
விளக்கம்: மூல அமைப்பு, இலக்கு அமைப்பு (டேட்டம் + ப்ரொஜெக்ஷன், எ.கா. EPSG குறியீடு) மற்றும் தேவையான உருமாற்ற அளவுருக்கள் குறிப்பிடப்பட்டால் மட்டுமே ஒருங்கிணைப்பு மாற்றம் அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும். 'இதை UTM ஆக மாற்று' என்று சொன்னால், எந்த டேட்டத்திலிருந்து எந்த டேட்டத்திற்கு நகர்த்தப்படுகிறது என்பது தெளிவாகத் தெரியவில்லை, மேலும் இது மீட்டர்களின் டேட்டம் மாற்றத்தை ஏற்படுத்தலாம்.
4. உருமாற்றத்தின் வெளியீட்டை சரிபார்க்க பின்வருவனவற்றில் எது மிகவும் நடைமுறை வழி?
- A) வெளியீட்டில் உள்ள தசம இடங்களின் எண்ணிக்கையைப் பார்ப்பது
- B) மாதிரி எவ்வளவு விரைவாக பதில் தருகிறது என்பதைப் பார்த்து
- C) முடிவைச் சரிபார்க்காமல் CAD க்கு மாற்றுதல்
- D) அதே உருமாற்றத்தின் மூலம் அறியப்பட்ட ஆயத்தொலைவுகளின் கட்டுப்பாட்டுப் புள்ளியை வைத்து எதிர்பார்த்த மதிப்புடன் ஒப்பிடுதல் ✔
விளக்கம்: ஒரே உருமாற்றத்தின் மூலம் அறியப்பட்ட ஒன்று அல்லது பல கட்டுப்பாட்டுப் புள்ளிகளைக் கடந்து, அவற்றை எதிர்பார்க்கும் மதிப்புடன் ஒப்பிடுவது அளவுரு மற்றும் தரவு பிழைகள் இரண்டையும் விரைவாக வெளிப்படுத்துகிறது. பத்து மீட்டர்களின் முறையான வேறுபாடு பொதுவாக தவறான டேட்டம்/அளவுரு அடையாளமாகும். வெளியீடு சீராகத் தோன்றுவது சரியானது என்பதற்கான ஆதாரம் அல்ல.
5. GIS இல் சரியான தாங்கல் மற்றும் பகுதி கணக்கீடுகளுக்கு மிகவும் முக்கியமான முன்நிபந்தனை என்ன?
- A) அடுக்கு பொருத்தமான மெட்ரிக் (புரொஜெக்ஷன்) ஒருங்கிணைப்பு அமைப்பில் உள்ளது ✔
- பி) அடுக்கின் நிறம்
- C) பண்புக்கூறு அட்டவணையில் நெடுவரிசை வரிசை
- D) அடுக்கின் கோப்பு பெயர் சிறியதாக இருக்க வேண்டும்
விளக்கம்: மெட்ரிக் (திட்டமிடப்பட்ட) ஒருங்கிணைப்பு அமைப்பில் மட்டுமே தூரம் மற்றும் பகுதி கணக்கீடுகள் அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும். புவியியல் ஆயங்களில் (டிகிரிகளில் அட்சரேகை/ தீர்க்கரேகை) நேரடி இடையகமானது டிகிரி-மீட்டர் குழப்பத்தின் காரணமாக தவறான முடிவுகளை அளிக்கிறது. எனவே, பகுப்பாய்விற்கு முன் அடுக்கு பொருத்தமான திட்டத்தில் வைக்கப்பட வேண்டும்.
6. செயற்கைக்கோள் பட வகைப்பாட்டில் நில அட்டை வரைபடத்தின் துல்லியத்தை அளவிடுவதற்கான நிலையான வழி என்ன?
- A) வரைபடத்தின் வண்ணங்கள் எவ்வளவு துடிப்பானவை என்பதைப் பார்க்கவும்
- B) சுயாதீன நில உண்மை மாதிரிகளுடன் பிழை மேட்ரிக்ஸை நிறுவுதல் மற்றும் ஒட்டுமொத்த துல்லியம்/கப்பாவை கணக்கிடுதல் ✔
- C) அதிக எண்ணிக்கையிலான வகுப்புகளை நம்பியிருப்பது
- D) படத்தின் தெளிவுத்திறனைப் பார்த்து துல்லியமாக கருதுதல்
விளக்கம்: வகைப்படுத்தல் துல்லியமானது ஒரு குழப்ப மேட்ரிக்ஸை சுயாதீன நில உண்மை மாதிரிகளுடன் உருவாக்கி, ஒட்டுமொத்த துல்லியம் மற்றும் கப்பா போன்ற அளவீடுகளுடன் அறிக்கையிடுவதன் மூலம் மதிப்பிடப்படுகிறது. வரைபடத்தின் 'நல்ல தோற்றம்' அல்லது வகுப்பு வண்ணங்களின் தெளிவான தன்மை துல்லியத்திற்கு ஆதாரம் அல்ல.
7. போட்டோகிராமெட்ரிக் ஆர்த்தோஃபோட்டோ மற்றும் டிஎஸ்எம் தயாரிப்பில் நிலை துல்லியத்தை உறுதி செய்யும் அடிப்படை உறுப்பு எது?
- A) நிறைய புகைப்படங்கள் எடுங்கள்
- B) UAV ஒரு விலையுயர்ந்த மாதிரி
- C) துல்லியமாக அளவிடப்பட்ட தரைக்கட்டுப்பாட்டு புள்ளிகள் மற்றும் சுயாதீன கட்டுப்பாட்டு புள்ளிகளுடன் துல்லிய கட்டுப்பாடு ✔
- D) விமானம் மேகமூட்டமான நாளில் செய்யப்பட வேண்டும்
விளக்கம்: கிரவுண்ட் கன்ட்ரோல் பாயிண்ட்ஸ் (ஜிசிபி) நிஜ-உலக ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புடன் போட்டோகிராமெட்ரிக் மாதிரியை இணைத்து, அளவு/இருப்பிட துல்லியத்தை தீர்மானிக்கிறது. கூடுதலாக, மாதிரியில் நுழையாத சுயாதீன கட்டுப்பாட்டு புள்ளிகளுடன் RMSE ஐ கணக்கிடுவதன் மூலம் துல்லியம் சோதிக்கப்படுகிறது. வெறுமனே படங்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது அல்லது UAVயை விலை உயர்ந்ததாக மாற்றுவது துல்லியத்திற்கு உத்தரவாதம் அளிக்காது.
8. LiDAR புள்ளி கிளவுட்டில் இருந்து டிஜிட்டல் டெரெய்ன் மாடலை (DTM) உருவாக்க எந்த படி கட்டாயம்?
- A) எல்லா புள்ளிகளையும் அப்படியே மேற்பரப்பாக மாற்றுதல்
- B) அதிக புள்ளிகளை மட்டுமே பயன்படுத்துதல்
- C) அடர்த்தி மதிப்புகளை நீக்குதல்
- D) தரை அல்லாத (கட்டிடம், மரம்) புள்ளிகளை தரை வடிகட்டுதல் மூலம் பிரித்தல் ✔
விளக்கம்: DTM என்பது வெற்று நிலப்பரப்பைக் குறிக்கிறது; எனவே, கட்டிடங்கள், மரங்கள், வாகனங்கள் போன்ற தரை அல்லாத புள்ளிகள் பிரிக்கப்பட வேண்டும் (தரையில் வடிகட்டுதல்/வகைப்படுத்துதல்). இந்த படி தவிர்க்கப்பட்டால், மேல் மேற்பரப்பு (DSM) பெறப்படும், DTM அல்ல. AI வகைப்படுத்தலை விரைவுபடுத்த முடியும், ஆனால் முடிவு சுயவிவர குறுக்குவெட்டுகளுடன் சரிபார்க்கப்பட வேண்டும்.
9. AI உடன் தானியங்கி வரைபட உருவாக்கத்தில் மிகவும் பொதுவான மற்றும் அபாயகரமான தவறுகளில் ஒன்று என்ன?
- A) அளவுகோல், புராணக்கதை, ஒருங்கிணைப்பு அமைப்பு மற்றும் துல்லிய மதிப்பீடு ✔ போன்ற கட்டாய கூறுகளைத் தவிர்ப்பது
- B) பல சோதனைச் சாவடிகளைப் பயன்படுத்துதல்
- சி) அடுக்குகளை தொகுத்தல்
- D) தாளில் ஒரு தலைப்பைச் சேர்த்தல்
விளக்கம்: தானியங்கு குறியீட்டு மற்றும் லேபிளிங் வேகமானது, ஆனால் ஸ்கேல், லெஜண்ட், வடக்கு அம்பு, ஒருங்கிணைப்பு அமைப்பு மற்றும் துல்லியக் குறிப்பு போன்ற அத்தியாவசிய வரைபட கூறுகள் இல்லாவிட்டால், வரைபடம் தவறாக வழிநடத்தும் மற்றும் அதிகாரப்பூர்வமாக பயன்படுத்த முடியாததாகிவிடும். காட்சி முறையீடு இந்த அத்தியாவசிய கூறுகளுக்கு மாற்றாக இல்லை.
10. காடாஸ்ட்ரல் மற்றும் நிலப் பதிவு தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது AI வெளியீட்டின் நிலை என்னவாக இருக்க வேண்டும்?
- A) தலைப்புப் பத்திரத்தில் நேரடியாகப் பதிவு செய்யக்கூடிய உறுதியான தரவுகளாக இது கருதப்படுகிறது.
- B) பூர்வாங்க காசோலை/வரைவாக எடுக்கப்பட்டது; இறுதி செல்லுபடியாகும் அளவீடு, சட்டம் மற்றும் அதிகாரத்தின் ஒப்புதல் ✔
- C) சொத்து தகராறுகளை தனியாக தீர்க்கவும்
- D) எந்த கட்டுப்பாடும் தேவையில்லாமல் இது அதிகாரப்பூர்வ ஆவணமாக மாறும்.
விளக்கம்: காடாஸ்ட்ரல் எல்லை, பகுதி மற்றும் உரிமைத் தகவல் சட்டரீதியான விளைவுகளைக் கொண்டுள்ளது; AI பெரும்பாலான முன்பயணங்கள், சீரற்ற ஸ்கேன்கள் மற்றும் வரைவுகளை உருவாக்குகிறது. இறுதி செல்லுபடியாகும் அளவீடு, சட்டம் மற்றும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட பொறியாளர்/நிறுவன ஒப்புதல் ஆகியவற்றைப் பொறுத்தது. AI வெளியீட்டை 'இறுதி' என அறிவிப்பது சட்ட மற்றும் தொழில்முறை ஆபத்தை உருவாக்குகிறது.
11. AI-உருவாக்கப்பட்ட GeoPandas/PyProj ஸ்கிரிப்டைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு செய்ய வேண்டிய மிக முக்கியமான சோதனை என்ன?
- A) குறியீடு நீளமாக இருப்பதால் அது சரியானது என்று வைத்துக்கொள்வோம்
- பி) பிழைகள் இல்லாமல் வேலை செய்தால் போதும் என்று கருதி
- C) சிறிய, அறியப்பட்ட சோதனை தரவுகளுடன் அதை இயக்கவும் மற்றும் CRS மற்றும் தரவரிசை ✔ ஐ சரிபார்க்கவும்
- D) மாறி பெயர்களை நைஸாக அங்கீகரித்தல்
விளக்கம்: தயாரிக்கப்பட்ட குறியீடு சிறிய சோதனைத் தரவைக் கொண்டு இயக்கப்பட வேண்டும், அதன் முடிவு அறியப்படுகிறது மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடு மற்றும் தரவரிசை சரிபார்க்கப்பட வேண்டும். குறிப்பாக, CRS (கோர்டினேட் சிஸ்டம்) வரையறை சரியாக ஒதுக்கப்பட்டுள்ளதா என்பது ஒரு முக்கியமான பிழை; தவறான CRS மெளனமாக மீட்டர் சறுக்கலை உருவாக்குகிறது. குறியீடு 'செயல்படுகிறது' என்பதால் அது சரியானது என்று அர்த்தமல்ல.
12. AI க்கு இருப்பிடத் தரவு மற்றும் தனிப்பட்ட தகவல்களைக் கொண்ட காடாஸ்ட்ரல்/முகவரித் தரவுத்தொகுப்பை வழங்கும்போது சரியான அணுகுமுறை என்ன?
- A) அனைத்து உண்மையான உரிமையாளர் மற்றும் அடையாள தகவலை அப்படியே அனுப்பவும்
- B) தனியுரிமையைப் புறக்கணிப்பது நன்மை பயக்கும்
- C) பொது மன்றத்தில் தரவை ஒட்டுதல்
- D) தனிப்பட்ட தரவை அநாமதேயமாக்குதல் அல்லது பிரதிநிதித்துவ மதிப்புகள்/அங்கீகரிக்கப்பட்ட சூழலுடன் பணிபுரிதல் ✔
விளக்கம்: கார்ப்பரேட் கொள்கை மற்றும் சட்டத்தை மீறி தனிப்பட்ட தரவு (உரிமையாளர் பெயர், டிஆர் ஐடி, முக்கிய இடம்) உள்ள தரவு வெளிப்புற மாதிரிக்கு அனுப்பப்படக்கூடாது. தரவு அநாமதேயமாக இருக்க வேண்டும், மாதிரி/பிரதிநிதி மதிப்புகள் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும் அல்லது அங்கீகரிக்கப்பட்ட/உள்நாட்டுச் சூழலைப் பயன்படுத்த வேண்டும். 'எப்படியும் பயனுள்ளது' என்ற நியாயப்படுத்தல் இரகசியத்தன்மையின் கடமையை அகற்றாது.
13. நிலப்பரப்பு வகைப்பாட்டில் NDVI குறியீட்டைப் பயன்படுத்துவதன் முக்கிய நோக்கம் என்ன?
- A) அகச்சிவப்பு மற்றும் சிவப்பு பட்டைகளுக்கு அருகில் இருந்து தாவர நம்பகத்தன்மை / அடர்த்தியை அளவிடுதல் ✔
- B) நிலத்தின் உயரத்தை மீட்டரில் அளவிடுதல்
- சி) பார்சல் உரிமையாளரைத் தீர்மானித்தல்
- D) ஒருங்கிணைப்பு அமைப்பை மாற்றுதல்
விளக்கம்: NDVI (இயல்பாக்கப்பட்ட வேறுபாடு தாவர அட்டவணை) அகச்சிவப்பு மற்றும் சிவப்பு பட்டைகளின் வேறுபாட்டைப் பயன்படுத்தி பச்சை தாவரங்களின் வீரியம்/அடர்த்தியை அளவிடுகிறது. தண்ணீர் மற்றும் வெற்று நிலத்தை வேறுபடுத்துவதில் தாவரங்கள் ஒரு சக்திவாய்ந்த குறிப்பான். உயரம் மட்டும் உரிமையை அளவிடவோ அல்லது தீர்மானிக்கவோ இல்லை.
14. பாதுகாப்பு முக்கியமான பயன்பாடு அல்லது காடாஸ்ட்ரல் வேலையில் AI வெளியீட்டின் பங்கிற்கு எந்த அறிக்கை மிகவும் துல்லியமானது?
- A) AI வெளியீடு போதுமான அளவு சரளமாக இருந்தால், பொறியாளர் அனுமதி தேவையில்லை
- B) AI ஒரு முடுக்கி; திறமையான பொறியாளர் ஒப்புதல் மற்றும் பொறுப்பை மாற்றாது ✔
- சி) மாதிரியை உற்பத்தி செய்யும் நிறுவனத்திற்கு பொறுப்பு செல்கிறது
- D) மிகவும் விலையுயர்ந்த மாதிரியைப் பயன்படுத்தும் போது ஒப்புதல் தேவையில்லை
அறிக்கை: பொறியியல் மற்றும் வரைபடத் தயாரிப்பில், பாதுகாப்பு மற்றும் சட்டரீதியான விளைவுகளைக் கொண்ட ஒரு திறமையான நிபுணரின் கட்டுப்பாடு மற்றும் ஒப்புதலை AI வெளியீடு மாற்றாது; இது ஒரு முடுக்கி மற்றும் வரைவு உருவாக்கும் கருவி மட்டுமே. இறுதி பொறுப்பு மற்றும் கையொப்பம் அங்கீகரிக்கப்பட்ட பொறியாளரிடம் இருக்கும்.