Cet article est co-écrit avec Richard Alexander et Mark Hallows d'Arup.
Arup est un collectif mondial de designers, consultants et experts dédiés au développement durable. Les données soutiennent le conseil d'Arup auprès des clients avec une collecte et une analyse de classe mondiale fournissant des informations permettant d'avoir un impact.
La solution présentée ici consiste à orienter les processus décisionnels vers une conception de ville résiliente. Éclairer les décisions de conception vers des choix plus durables réduit l’effet global des îlots de chaleur urbains (ICU) et améliore les paramètres de qualité de vie pour la qualité de l’air, la qualité de l’eau, l’acoustique urbaine, la biodiversité et le confort thermique. L'identification des zones clés d'intervention dans un environnement urbain permet à Arup de fournir les meilleurs conseils du secteur et de créer une meilleure qualité de vie pour les citoyens de la planète.
Les îlots de chaleur urbains décrivent l'effet des zones urbaines sur la température par rapport aux environnements ruraux environnants. Comprendre comment l'UHI affecte nos villes conduit à des conceptions améliorées qui réduisent l'impact de la chaleur urbaine sur les résidents. L’effet UHI a un impact sur la santé humaine, les émissions de gaz à effet de serre et la qualité de l’eau, et conduit à une consommation accrue d’énergie. Pour les autorités municipales, les propriétaires d’actifs et les promoteurs, comprendre l’impact sur la population est essentiel pour améliorer la qualité de vie et les écosystèmes naturels. La modélisation précise de l'UHI est un défi complexe, qu'Arup résout désormais avec des données d'observation de la Terre et Amazon Sage Maker.
Cet article montre comment Arup s'est associé à AWS pour effectuer une analyse d'observation de la Terre avec Fonctionnalités géospatiales d'Amazon SageMaker pour débloquer des informations UHI à partir de l’imagerie satellite. Les capacités géospatiales de SageMaker permettent aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique (ML) de créer, former et déployer facilement des modèles à l'aide de données géospatiales. Les capacités géospatiales de SageMaker vous permettent de transformer et d'enrichir efficacement des ensembles de données géospatiales à grande échelle, d'accélérer le développement de produits et le temps d'obtention d'informations grâce à des modèles ML pré-entraînés, et d'explorer les prédictions de modèles et les données géospatiales sur une carte interactive à l'aide de graphiques 3D accélérés et d'une visualisation intégrée. outils.
Présentation de la solution
La solution initiale se concentre sur Londres, où, lors d'une canicule de l'été 2022, la UK Health Security Agency on estime à 2,803 XNUMX le nombre de décès supplémentaires ont été causés par la chaleur. L'identification des zones au sein d'un environnement urbain où les personnes peuvent être plus vulnérables à l'effet UHI permet aux services publics d'orienter l'aide là où elle aura le plus grand impact. Cela peut même être prévu avant les événements de température élevée, réduisant ainsi l’impact des conditions météorologiques extrêmes et apportant un résultat positif pour les citadins.
Les données d'observation de la Terre (EO) ont été utilisées pour effectuer l'analyse à l'échelle de la ville. Cependant, la taille totale pose des défis par rapport aux méthodes traditionnelles de stockage, d'organisation et d'interrogation des données pour de vastes zones géographiques. Arup a relevé ce défi en s'associant à AWS et en utilisant les capacités géospatiales de SageMaker pour permettre une analyse à l'échelle de la ville et au-delà. À mesure que la zone géographique s’étend vers des zones métropolitaines plus grandes comme Los Angeles ou Tokyo, plus le stockage et les calculs nécessaires à l’analyse sont importants. L'élasticité de l'infrastructure AWS est idéale pour les analyses UHI d'environnements urbains de toute taille.
La solution : UHeat
Arup a utilisé SageMaker pour développer UChauffage, une solution numérique qui analyse de vastes zones des villes pour identifier des bâtiments, des structures et des matériaux particuliers qui provoquent une augmentation des températures. UHeat utilise une combinaison d'images satellite et de données climatiques open source pour effectuer l'analyse.
Une petite équipe d'Arup a entrepris l'analyse initiale, au cours de laquelle des data scientists supplémentaires ont dû être formés aux outils et aux flux de travail SageMaker. L'intégration des data scientists dans un nouveau projet prenait auparavant des semaines à l'aide d'outils internes. Cela prend désormais quelques heures avec SageMaker.
La première étape de toute analyse d’OT est la collecte et la préparation des données. Avec SageMaker, Arup peut accéder aux données d'un catalogue de fournisseurs de données géospatiales, notamment Sentinel-2 données, qui ont été utilisées pour l’analyse de Londres. L'accès intégré aux ensembles de données géospatiales permet d'économiser des semaines d'efforts autrement perdus dans la collecte et la préparation de données provenant de divers fournisseurs et vendeurs de données. Les images EO sont souvent constituées de petits carreaux qui, pour couvrir une zone de la taille de Londres, doivent être combinés. C'est ce qu'on appelle un géomosaïque, qui peut être créé automatiquement à l'aide des opérations géospatiales gérées dans un SageMaker Emploi d'observation de la Terre par géomosaïque.
Une fois les données d’OT pour la zone d’intérêt compilées, les principaux paramètres d’influence pour l’analyse peuvent être extraits. Pour l'UHI, Arup devait être en mesure de dériver des données sur les paramètres de la géométrie du bâtiment, des matériaux de construction, des sources de chaleur anthropiques et de la couverture des espaces verts existants et prévus. À l'aide d'images optiques telles que Sentinel-2, les classes de couverture terrestre comprenant les bâtiments, les routes, l'eau, la couverture végétale, le sol nu et l'albédo (mesure de la réflectivité) de chacune de ces surfaces peuvent être calculées.
Le calcul des valeurs des différentes bandes de l'imagerie satellite permet de les utiliser comme entrées dans le SUJETS modèle, qui fournit une manière rigoureuse de calculer l’effet UHI. Les résultats de SUEWS sont ensuite visualisés, dans ce cas avec la plateforme de données géospatiales existante d'Arup. En ajustant des valeurs telles que l'albédo d'un emplacement spécifique, Arup est en mesure de tester l'effet des stratégies d'atténuation. Les performances de l'albédo peuvent être affinées davantage dans les simulations en modélisant différents matériaux de construction, revêtements ou toitures. Arup a découvert que dans une zone de Londres, une augmentation de l'albédo de 0.1 à 0.9 pourrait diminuer la température ambiante de 1.1°C pendant les conditions de pointe. Sur des zones d’intérêt plus vastes, cette modélisation peut également être utilisée pour prévoir l’effet UHI parallèlement aux projections climatiques afin de quantifier l’ampleur de l’effet UHI.
Avec des données historiques provenant de sources telles que Sentinel-2, des études temporelles peuvent être réalisées. Cela permet à Arup de visualiser l’effet UHI pendant les périodes d’intérêt, telles que la canicule de l’été 2022 à Londres. Le Aperçu de la chaleur urbaine Les recherches réalisées par Arup révèlent comment l'effet UHI fait monter les températures dans des villes comme Londres, Madrid, Mumbai et Los Angeles.
Collecte de données pour une zone d'intérêt
SageMaker élimine les complexités liées à la collecte manuelle de données pour les tâches d'observation de la Terre (EOJ) en fournissant un catalogue de fournisseurs de données géospatiales. Au moment d'écrire ces lignes, USGS Landsat, Sentinel-1, Copernic DEM, NAIP : Programme national d’imagerie agricoleet une Sentinel-2 les données sont disponibles directement à partir du catalogue. Vous pouvez également apporter le vôtre Planète Données de laboratoire lorsque des images à une résolution et une fréquence plus élevées sont requises. L'accès intégré aux ensembles de données géospatiales permet d'économiser des semaines d'efforts autrement perdus dans la collecte de données auprès de divers fournisseurs et fournisseurs de données. Les coordonnées de la zone d’intérêt du polygone doivent être fournies ainsi que la plage horaire pendant laquelle les images d’OT ont été collectées.
L'étape suivante d'Arup consistait à combiner ces images en un seul raster plus grand couvrant toute la zone d'intérêt. C'est ce qu'on appelle mosaïquage et est soutenu en passant GéoMosaïqueConfig au SageMaker DébutEarthObservationJob API.
Nous avons fourni quelques exemples de code représentatifs des étapes suivies par Arup :
Cela peut prendre un certain temps. Vous pouvez vérifier l'état de vos travaux comme suit :
Rééchantillonnage
Ensuite, le raster est rééchantillonné pour normaliser la taille des pixels sur les images collectées. Vous pouvez utiliser RééchantillonnageConfig pour y parvenir en fournissant la valeur de la longueur d'un côté du pixel :
Détermination de la couverture
Il est possible de déterminer la couverture terrestre telle que la végétation en appliquant un indice de végétation par différence normalisé (NDVI). En pratique, cela peut être calculé à partir de l’intensité de la lumière rouge et proche infrarouge réfléchie. Pour appliquer un tel calcul aux données EO dans SageMaker, le BandMathConfig peut être fourni au DébutEarthObservationJob API:
Nous pouvons visualiser le résultat du travail mathématique de bande dans l'outil de visualisation des capacités géospatiales de SageMaker. Les fonctionnalités géospatiales de SageMaker peuvent vous aider à superposer les prédictions du modèle sur une carte de base et à fournir une visualisation en couches pour faciliter la collaboration. Le visualiseur interactif alimenté par GPU et les blocs-notes Python offrent un moyen transparent d'explorer des millions de points de données dans une seule fenêtre et de collaborer sur les informations et les résultats.
Préparation à la visualisation
Comme étape finale, Arup prépare les différentes bandes et bandes calculées pour la visualisation en les combinant en une seule. GeoTIFF. Pour l'empilement de bandes, les EOJ SageMaker peuvent passer le StackConfig objet, où la résolution de sortie peut être définie en fonction des résolutions des images d'entrée :
Enfin, la sortie GeoTIFF peut être stockée pour une utilisation ultérieure dans Service de stockage simple Amazon (Amazon S3) ou visualisé à l'aide des capacités géospatiales de SageMaker. En stockant la sortie dans Amazon S3, Arup peut utiliser l'analyse dans de nouveaux projets et incorporer les données dans de nouvelles tâches d'inférence. Dans le cas d'Arup, ils ont utilisé le GeoTIFF traité dans leur outil de visualisation de système d'information géographique existant pour produire des visualisations cohérentes avec les thèmes de conception de leurs produits.
Conclusion
En utilisant la fonctionnalité native de SageMaker, Arup a pu effectuer une analyse de l'effet UHI à l'échelle de la ville, ce qui prenait auparavant des semaines, en quelques heures. Cela aide Arup à permettre à ses propres clients d'atteindre leurs objectifs de développement durable plus rapidement et à restreindre les domaines d'intervention dans lesquels les stratégies d'atténuation des effets de l'UHI doivent être appliquées, économisant ainsi des ressources précieuses et optimisant les tactiques d'atténuation. L'analyse peut également être intégrée aux futurs outils d'observation de la Terre dans le cadre de projets d'analyse des risques plus vastes et aide les clients d'Arup à prévoir l'effet de l'UHI dans différents scénarios.
Des entreprises telles qu'Arup favorisent la durabilité grâce au cloud grâce aux données d'observation de la Terre. Libérez les possibilités des données d'observation de la Terre dans vos projets de développement durable en explorant dès aujourd'hui les capacités géospatiales de SageMaker sur la console SageMaker. Pour en savoir plus, référez-vous à Fonctionnalités géospatiales d'Amazon SageMaker, ou mettez la main sur un solution de guidage.
À propos des auteurs
Richard Alexander est chercheur associé en données géospatiales chez Arup, basé à Bristol. Il a fait ses preuves dans la constitution d’équipes performantes et dans la direction et la réalisation de projets liés à l’observation de la Terre et à la science des données dans plusieurs secteurs environnementaux.
Marquer les reliques est spécialiste de la télédétection chez Arup, basé à Londres. Mark fournit son expertise en observation de la Terre et en analyse de données géospatiales à un large éventail de clients et fournit des informations et un leadership éclairé en utilisant à la fois des techniques traditionnelles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
Thomas Attrée est architecte de solutions senior chez Amazon Web Services basé à Londres. Thomas aide actuellement les clients du secteur de l'énergie et des services publics et applique sa passion pour le développement durable pour aider les clients à concevoir des applications pour l'efficacité énergétique, ainsi que pour leur donner des conseils sur l'utilisation de la technologie cloud pour renforcer les projets de développement durable.
Tamara Herbert est développeur d'applications senior chez AWS Professional Services au Royaume-Uni. Elle se spécialise dans la création d'applications modernes et évolutives pour une grande variété de clients, se concentrant actuellement sur ceux du secteur public. Elle participe activement à la création de solutions et à la conduite de conversations qui permettent aux organisations d'atteindre leurs objectifs de développement durable à la fois dans et via le cloud.
Anirudh Viswanathan – est chef de produit senior, technique – services externes au sein de l'équipe géospatiale ML de SageMaker. Il est titulaire d'une maîtrise en robotique de l'Université Carnegie Mellon et d'un MBA de la Wharton School of Business, et est nommé inventeur de plus de 50 brevets. Il aime courir sur de longues distances, visiter des galeries d'art et des spectacles à Broadway.
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- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/designing-resilient-cities-at-arup-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
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