Nagetiere wie Ratten und Mäuse sind mit einer Reihe von Gesundheitsrisiken verbunden und übertragen bekanntermaßen mehr als 35 Krankheiten. Die Identifizierung von Regionen mit hoher Nagetieraktivität kann lokalen Behörden und Schädlingsbekämpfungsorganisationen dabei helfen, Interventionen effektiv zu planen und die Nagetiere auszurotten.
In diesem Beitrag zeigen wir, wie man eine Nagetierpopulation überwacht und visualisiert Geodatenfunktionen von Amazon SageMaker. Anschließend visualisieren wir die Auswirkungen des Nagetierbefalls auf Vegetation und Gewässer. Schließlich korrelieren und visualisieren wir die Anzahl der gemeldeten Affenpockenfälle mit Nagetiersichtungen in einer Region. Amazon Sage Maker erleichtert Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen (ML) das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen mithilfe von Geodaten. Das Tool erleichtert den Zugriff auf Geodatenquellen, die Ausführung speziell entwickelter Verarbeitungsvorgänge, die Anwendung vorab trainierter ML-Modelle und die schnellere und skalierbare Nutzung integrierter Visualisierungstools.
Notizbuch
Zuerst verwenden wir eine Amazon SageMaker-Studio Fügen Sie ein Notizbuch mit einem Geodatenbild hinzu, indem Sie die unter beschriebenen Schritte ausführen Erste Schritte mit den Geodatenfunktionen von Amazon SageMaker.
Datenzugriff
Auf dem Geodatenbild sind die Geodatenfunktionen von SageMaker vorinstalliert, die die Anreicherung von Daten für Geodatenanalysen und ML erleichtern. Für unseren Beitrag verwenden wir Satellitenbilder von Sentinel-2 und dem Nagetieraktivität und Affenpocken-Datensatzs von Open Source Offene Daten für NYC.
Zunächst nutzen wir die Nagetieraktivität und extrahieren den Breiten- und Längengrad von Nagetiersichtungen und -inspektionen. Anschließend reichern wir diese Standortinformationen mit für Menschen lesbaren Straßenadressen an. Wir erstellen ein Vektoranreicherungsjob (VEJ) im SageMaker Studio-Notizbuch, um einen umgekehrten Geokodierungsvorgang auszuführen, sodass Sie geografische Koordinaten (Breitengrad, Längengrad) in für Menschen lesbare Adressen konvertieren können, powered by Amazon-Standortservice. Wir erstellen das VEJ wie folgt:
Visualisieren Sie die Nagetieraktivität in einer Region
Jetzt können wir die Geodatenfunktionen von SageMaker nutzen, um Nagetiersichtungen zu visualisieren. Nachdem der VEJ abgeschlossen ist, exportieren wir die Ausgabe des Auftrags in eine Amazon S3 Eimer.
Wenn der Export abgeschlossen ist, sehen Sie die ausgegebene CSV-Datei in Ihrem Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3)-Bucket, der aus Ihren Eingabedaten (Längen- und Breitengradkoordinaten) sowie zusätzlichen Spalten besteht: Adressnummer, Land, Bezeichnung, Gemeinde, Nachbarschaft, Postleitzahl und am Ende angehängte Region dieses Standorts.
Aus der von VEJ generierten Ausgabedatei können wir die Geodatenfunktionen von SageMaker nutzen, um die Ausgabe auf einer Basiskarte zu überlagern und eine geschichtete Visualisierung bereitzustellen, um die Zusammenarbeit zu erleichtern. Die Geodatenfunktionen von SageMaker bieten integrierte Visualisierungstools, die von unterstützt werden Foursquare Studio, das nativ aus einem SageMaker-Notizbuch heraus funktioniert SageMaker Geodatenkarten-SDK. Unten können wir die Nagetiersichtungen visualisieren und auch die für Menschen lesbaren Adressen für jeden der Datenpunkte erhalten. Die Adressinformationen der einzelnen Nagetier-Sichtungsdatenpunkte können für die Inspektion und Behandlung von Nagetieren nützlich sein.
Analysieren Sie die Auswirkungen eines Nagetierbefalls auf Vegetation und Gewässer
Um die Auswirkungen des Nagetierbefalls auf Vegetation und Gewässer zu analysieren, müssen wir jeden Standort in Vegetation, Wasser und nackten Boden klassifizieren. Schauen wir uns an, wie wir diese Geodatenfunktionen nutzen können, um diese Analyse durchzuführen.
Die neuen Geodatenfunktionen in SageMaker ermöglichen einen einfacheren Zugriff auf Geodaten wie Sentinel-2 und Landsat 8. Der integrierte Zugriff auf Geodatensätze erspart wochenlangen Aufwand, der sonst durch das Sammeln und Verarbeiten von Daten verschiedener Datenanbieter und -anbieter verloren ginge. Darüber hinaus bieten diese Geodatenfunktionen ein vorab trainiertes LULC-Segmentierungsmodell (Land Use Land Cover) zur Identifizierung des physischen Materials wie Vegetation, Wasser und nackter Boden an der Erdoberfläche.
Wir benutzen das LULC ML Modell zur Analyse der Auswirkungen der Nagetierpopulation auf Vegetation und Gewässer.
Im folgenden Codeausschnitt definieren wir zunächst die Koordinaten des Interessenbereichs (aoi_coords
) von New York City. Dann erstellen wir einen Earth Observation Job (EOJ) und wählen die LULC-Operation aus. SageMaker lädt die Satellitenbilddaten für das EOJ herunter und verarbeitet sie vor. Als nächstes führt SageMaker automatisch eine Modellinferenz für das EOJ durch. Die Laufzeit des EOJ variiert je nach Anzahl der verarbeiteten Bilder zwischen mehreren Minuten und Stunden. Sie können den Status von EOJs mit überwachen get_earth_observation_job
Funktion und visualisieren Sie die Ein- und Ausgabe des EOJ in der Karte.
Um die Nagetierpopulation in Bezug auf die Vegetation zu visualisieren, überlagern wir die Nagetierpopulations- und Sichtungsdaten mit den Vorhersagen des Landbedeckungssegmentierungsmodells. Diese Visualisierung kann uns helfen, die Nagetierpopulation zu lokalisieren und sie auf Vegetation und Gewässern zu analysieren.
Visualisieren Sie Affenpockenfälle und korrelieren Sie mit Nagetierdaten
Um den Zusammenhang zwischen Affenpockenfällen und Nagetiersichtungen zu veranschaulichen, fügen wir den Affenpockendatensatz und die hinzu geoJSON-Datei für die Bezirksgrenzen von New York City. Siehe folgenden Code:
In einem SageMaker Studio-Notizbuch können wir das Visualisierungstool von Foursquare verwenden, um der Karte Ebenen und Diagramme hinzuzufügen. Hier haben wir die Affenpockendaten als Diagramm hinzugefügt, um die Anzahl der Affenpockenfälle für jeden Bezirk anzuzeigen. Um den Zusammenhang zwischen Affenpockenfällen und Nagetiersichtungen zu sehen, haben wir die Bezirksgrenzen als Polygonebene hinzugefügt und die Heatmap-Ebene hinzugefügt, die die Nagetieraktivität darstellt. Die Bezirksgrenzschicht ist entsprechend der Affenpocken-Datenkarte gefärbt. Wie wir sehen können, weist der Bezirk Manhattan eine hohe Konzentration an Nagetiersichtungen auf und verzeichnet die meisten Affenpockenfälle, gefolgt von Brooklyn.
Dies wird durch eine einfache statistische Analyse zur Berechnung der Korrelation zwischen der Konzentration von Nagetiersichtungen und Affenpockenfällen in jedem Bezirk gestützt. Die Berechnung ergab einen r-Wert von 0.714, was eine positive Korrelation impliziert.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag haben wir gezeigt, wie Sie die Geodatenfunktionen von SageMaker nutzen können, um detaillierte Adressen von Nagetiersichtungen zu erhalten und die Auswirkungen von Nagetieren auf Vegetation und Gewässer zu visualisieren. Dies kann lokalen Behörden und Schädlingsbekämpfungsorganisationen dabei helfen, Interventionen effektiv zu planen und Nagetiere auszurotten. Mit dem integrierten Visualisierungstool korrelierten wir auch die Nagetiersichtungen mit Affenpockenfällen in der Gegend. Durch die Verwendung von Vektoranreicherung und EOJs zusammen mit den integrierten Visualisierungstools beseitigen die Geodatenfunktionen von SageMaker die Herausforderungen bei der Handhabung großer Geodatensätze, Modelltraining und Inferenz und bieten die Möglichkeit, Vorhersagen und Geodaten auf einer interaktiven Karte mithilfe beschleunigter 3D-Grafiken und integrierter Visualisierungstools schnell zu erkunden.
Sie können die Geodatenfunktionen von SageMaker auf zwei Arten nutzen:
Um mehr zu erfahren, besuchen Sie Geodatenfunktionen von Amazon SageMaker und Erste Schritte mit den Geodatenfunktionen von Amazon SageMaker. Besuchen Sie auch unsere GitHub Repo, das mehrere Beispielnotizbücher zu den Geodatenfunktionen von SageMaker enthält.
Über die Autoren
Häschen Kauschik ist Lösungsarchitekt bei AWS. Seine Leidenschaft gilt der Entwicklung von KI/ML-Lösungen und der Unterstützung von Kunden bei der Innovation auf der AWS-Plattform. Außerhalb der Arbeit geht er gerne wandern, klettern und schwimmen.
Clarisse Vigal ist Sr. Technical Account Manager bei AWS und konzentriert sich darauf, Kunden bei der Beschleunigung ihrer Cloud-Einführung zu unterstützen. Außerhalb der Arbeit reist Clarisse gerne, wandert und liest Science-Fiction-Thriller.
Veda Raman ist ein Senior Specialist Solutions Architect für maschinelles Lernen mit Sitz in Maryland. Veda arbeitet mit Kunden zusammen, um ihnen bei der Entwicklung effizienter, sicherer und skalierbarer Anwendungen für maschinelles Lernen zu helfen. Veda ist daran interessiert, Kunden dabei zu helfen, serverlose Technologien für maschinelles Lernen zu nutzen.
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