Los roedores como ratas y ratones están asociados con una serie de riesgos para la salud y se sabe que transmiten más de 35 enfermedades. La identificación de regiones de alta actividad de roedores puede ayudar a las autoridades locales y a las organizaciones de control de plagas a planificar intervenciones de manera efectiva y exterminar a los roedores.
En esta publicación, mostramos cómo monitorear y visualizar una población de roedores usando Capacidades geoespaciales de Amazon SageMaker. Luego visualizamos los efectos de la infestación de roedores en la vegetación y los cuerpos de agua. Finalmente, correlacionamos y visualizamos el número de casos de viruela del mono reportados con avistamientos de roedores en una región. Amazon SageMaker facilita que los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático (ML) construyan, entrenen e implementen modelos utilizando datos geoespaciales. La herramienta facilita el acceso a fuentes de datos geoespaciales, la ejecución de operaciones de procesamiento especialmente diseñadas, la aplicación de modelos de aprendizaje automático previamente entrenados y el uso de herramientas de visualización integradas más rápido y a escala.
Notebook
Primero, usamos un Estudio Amazon SageMaker cuaderno con una imagen geoespacial siguiendo los pasos descritos en Introducción a las capacidades geoespaciales de Amazon SageMaker.
Acceso a los datos
La imagen geoespacial viene preinstalada con capacidades geoespaciales de SageMaker que facilitan el enriquecimiento de datos para análisis geoespacial y ML. Para nuestra publicación, usamos imágenes satelitales de Sentinel-2 y el actividad de roedores y conjunto de datos de viruela del simios de código abierto Datos abiertos de la ciudad de Nueva York.
Primero, usamos la actividad de roedores y extraemos la latitud y longitud de los avistamientos e inspecciones de roedores. Luego enriquecemos esta información de ubicación con direcciones de calles legibles por humanos. Creamos un trabajo de enriquecimiento de vectores (VEJ) en el cuaderno de SageMaker Studio para ejecutar una operación de geocodificación inversa para que pueda convertir las coordenadas geográficas (latitud, longitud) en direcciones legibles por humanos, con la tecnología de Servicio de ubicación de Amazon. Creamos el VEJ de la siguiente manera:
Visualice la actividad de roedores en una región
Ahora podemos usar las capacidades geoespaciales de SageMaker para visualizar avistamientos de roedores. Una vez que se completa el VEJ, exportamos la salida del trabajo a un Amazon S3 Cubeta.
Cuando se complete la exportación, verá el archivo CSV de salida en su Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3), que consta de sus datos de entrada (coordenadas de longitud y latitud) junto con columnas adicionales: número de dirección, país, etiqueta, municipio, vecindario, código postal y región de esa ubicación adjunta al final.
Desde el archivo de salida generado por VEJ, podemos usar las capacidades geoespaciales de SageMaker para superponer la salida en un mapa base y proporcionar una visualización en capas para facilitar la colaboración. Las capacidades geoespaciales de SageMaker brindan herramientas de visualización integradas impulsadas por Estudio Cuadrangular, que funciona de forma nativa desde un bloc de notas de SageMaker a través de la SDK de mapas geoespaciales de SageMaker. A continuación, podemos visualizar los avistamientos de roedores y también obtener las direcciones legibles por humanos para cada uno de los puntos de datos. La información de la dirección de cada uno de los puntos de datos de avistamientos de roedores puede ser útil para fines de inspección y tratamiento de roedores.
Analizar los efectos de la infestación de roedores en la vegetación y cuerpos de agua
Para analizar los efectos de la infestación de roedores en la vegetación y los cuerpos de agua, debemos clasificar cada lugar como vegetación, agua y suelo desnudo. Veamos cómo podemos usar estas capacidades geoespaciales para realizar este análisis.
Las nuevas capacidades geoespaciales de SageMaker ofrecen un acceso más fácil a datos geoespaciales como Sentinel-2 y Landsat 8. El acceso integrado a conjuntos de datos geoespaciales ahorra semanas de esfuerzo que de otro modo se perderían al recopilar y procesar datos de varios proveedores y proveedores de datos. Además, estas capacidades geoespaciales ofrecen un modelo de segmentación de uso de la tierra (LULC) preentrenado para identificar el material físico, como la vegetación, el agua y el suelo desnudo, en la superficie de la tierra.
Usamos esto LULCML modelo para analizar los efectos de la población de roedores sobre la vegetación y cuerpos de agua.
En el siguiente fragmento de código, primero definimos las coordenadas del área de interés (aoi_coords
) de la ciudad de Nueva York. Luego creamos un Trabajo de Observación de la Tierra (EOJ) y seleccionamos la operación LULC. SageMaker descarga y preprocesa los datos de imágenes satelitales para la EOJ. A continuación, SageMaker ejecuta automáticamente la inferencia del modelo para el EOJ. El tiempo de ejecución de la EOJ variará de varios minutos a horas dependiendo de la cantidad de imágenes procesadas. Puede monitorear el estado de los EOJ usando el get_earth_observation_job
y visualizar la entrada y salida de la EOJ en el mapa.
Para visualizar la población de roedores con respecto a la vegetación, superponemos la población de roedores y los datos de observación en las predicciones del modelo de segmentación de la cobertura terrestre. Esta visualización nos puede ayudar a ubicar la población de roedores y analizarla sobre la vegetación y cuerpos de agua.
Visualice casos de viruela del simio y correlación con datos de roedores
Para visualizar la relación entre los casos de viruela del simio y los avistamientos de roedores, agregamos el conjunto de datos de la viruela del simio y el archivo geoJSON para los límites de los distritos de la ciudad de Nueva York. Ver el siguiente código:
Dentro de un cuaderno de SageMaker Studio, podemos usar la herramienta de visualización impulsada por Foursquare para agregar capas en el mapa y agregar gráficos. Aquí, agregamos los datos de viruela del simio como un gráfico para mostrar la cantidad de casos de viruela del simio para cada uno de los distritos. Para ver la correlación entre los casos de viruela del simio y los avistamientos de roedores, agregamos los límites del distrito como una capa de polígono y agregamos la capa de mapa de calor que representa la actividad de los roedores. La capa límite del distrito está coloreada para que coincida con el gráfico de datos de viruela del mono. Como podemos ver, el distrito de Manhattan presenta una alta concentración de avistamientos de roedores y registra el mayor número de casos de viruela del simio, seguido de Brooklyn.
Esto está respaldado por un simple análisis estadístico del cálculo de la correlación entre la concentración de avistamientos de roedores y casos de viruela símica en cada municipio. El cálculo produjo un valor r de 0.714, lo que implica una correlación positiva.
Conclusión
En esta publicación, demostramos cómo puede usar las capacidades geoespaciales de SageMaker para obtener direcciones detalladas de avistamientos de roedores y visualizar los efectos de los roedores en la vegetación y las masas de agua. Esto puede ayudar a las autoridades locales y las organizaciones de control de plagas a planificar intervenciones de manera efectiva y exterminar roedores. También correlacionamos los avistamientos de roedores con casos de viruela símica en el área con la herramienta de visualización integrada. Al utilizar el enriquecimiento de vectores y EOJ junto con las herramientas de visualización integradas, las capacidades geoespaciales de SageMaker eliminan los desafíos de manejar conjuntos de datos geoespaciales a gran escala, entrenamiento de modelos e inferencia, y brindan la capacidad de explorar rápidamente predicciones y datos geoespaciales en un mapa interactivo utilizando gráficos acelerados en 3D y herramientas de visualización integradas.
Puede comenzar con las capacidades geoespaciales de SageMaker de dos maneras:
Para obtener más información, visite Capacidades geoespaciales de Amazon SageMaker y Introducción a las capacidades geoespaciales de Amazon SageMaker. Además, visite nuestro Repositorio GitHub, que tiene varios cuadernos de ejemplo sobre las capacidades geoespaciales de SageMaker.
Sobre los autores
conejito kaushik es arquitecto de soluciones en AWS. Le apasiona crear soluciones de IA/ML y ayudar a los clientes a innovar en la plataforma de AWS. Fuera del trabajo, disfruta del senderismo, la escalada en roca y la natación.
Clarisse Vigal es gerente sénior de cuentas técnicas en AWS y se enfoca en ayudar a los clientes a acelerar su proceso de adopción de la nube. Fuera del trabajo, a Clarisse le gusta viajar, hacer caminatas y leer novelas de ciencia ficción.
veda raman es un arquitecto de soluciones especializado sénior para el aprendizaje automático con sede en Maryland. Veda trabaja con los clientes para ayudarlos a diseñar aplicaciones de aprendizaje automático eficientes, seguras y escalables. Veda está interesado en ayudar a los clientes a aprovechar las tecnologías sin servidor para el aprendizaje automático.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
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