Les rongeurs tels que les rats et les souris sont associés à un certain nombre de risques pour la santé et sont connus pour propager plus de 35 maladies. L'identification des régions à forte activité de rongeurs peut aider les autorités locales et les organisations de lutte antiparasitaire à planifier efficacement les interventions et à exterminer les rongeurs.
Dans cet article, nous montrons comment surveiller et visualiser une population de rongeurs à l'aide de Fonctionnalités géospatiales d'Amazon SageMaker. Nous visualisons ensuite les effets de l'infestation de rongeurs sur la végétation et les plans d'eau. Enfin, nous corrélons et visualisons le nombre de cas de variole du singe signalés avec des observations de rongeurs dans une région. Amazon Sage Maker permet aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique (ML) de créer, former et déployer plus facilement des modèles à l'aide de données géospatiales. L'outil facilite l'accès aux sources de données géospatiales, l'exécution d'opérations de traitement spécialement conçues, l'application de modèles ML pré-formés et l'utilisation d'outils de visualisation intégrés plus rapidement et à grande échelle.
Cahier
Dans un premier temps, nous utilisons un Amazon SageMakerStudio bloc-notes avec une image géospatiale en suivant les étapes décrites dans Premiers pas avec les fonctionnalités géospatiales d'Amazon SageMaker.
Accès aux données
L'image géospatiale est préinstallée avec les fonctionnalités géospatiales de SageMaker qui facilitent l'enrichissement des données pour l'analyse géospatiale et le ML. Pour notre article, nous utilisons des images satellites de Sentinel-2 et du activité des rongeurs et les jeu de données monkeypoxs de l'open-source Données ouvertes de NYC.
Tout d'abord, nous utilisons l'activité des rongeurs et extrayons la latitude et la longitude des observations et des inspections de rongeurs. Ensuite, nous enrichissons ces informations de localisation avec des adresses de rue lisibles par l'homme. Nous créons un travail d'enrichissement vectoriel (VEJ) dans le bloc-notes SageMaker Studio pour exécuter une opération de géocodage inversé afin que vous puissiez convertir des coordonnées géographiques (latitude, longitude) en adresses lisibles par l'homme, optimisées par Service de localisation Amazon. Nous créons le VEJ comme suit :
Visualiser l'activité des rongeurs dans une région
Nous pouvons désormais utiliser les fonctionnalités géospatiales de SageMaker pour visualiser les observations de rongeurs. Une fois le VEJ terminé, nous exportons la sortie du travail vers un Amazon S3 seau.
Une fois l'exportation terminée, vous verrez le fichier CSV de sortie dans votre Service de stockage simple Amazon (Amazon S3), qui comprend vos données d'entrée (coordonnées de longitude et de latitude) ainsi que des colonnes supplémentaires : numéro d'adresse, pays, étiquette, municipalité, quartier, code postal et région de cet emplacement ajoutés à la fin.
À partir du fichier de sortie généré par VEJ, nous pouvons utiliser les capacités géospatiales de SageMaker pour superposer la sortie sur une carte de base et fournir une visualisation en couches pour faciliter la collaboration. Les capacités géospatiales de SageMaker fournissent des outils de visualisation intégrés alimentés par Studio Foursquare, qui fonctionne nativement à partir d'un bloc-notes SageMaker via le SDK de cartes géospatiales SageMaker. Ci-dessous, nous pouvons visualiser les observations de rongeurs et également obtenir les adresses lisibles par l'homme pour chacun des points de données. Les informations d'adresse de chacun des points de données d'observations de rongeurs peuvent être utiles à des fins d'inspection et de traitement des rongeurs.
Analyser les effets de l'infestation de rongeurs sur la végétation et les plans d'eau
Pour analyser les effets de l'infestation de rongeurs sur la végétation et les plans d'eau, nous devons classer chaque emplacement en végétation, eau et sol nu. Voyons comment nous pouvons utiliser ces capacités géospatiales pour effectuer cette analyse.
Les nouvelles fonctionnalités géospatiales de SageMaker offrent un accès plus facile aux données géospatiales telles que Sentinel-2 et Landsat 8. L'accès intégré aux ensembles de données géospatiales permet d'économiser des semaines d'efforts autrement perdus pour la collecte et le traitement des données de divers fournisseurs et fournisseurs de données. En outre, ces fonctionnalités géospatiales offrent un modèle de segmentation de la couverture terrestre de l'utilisation des terres (LULC) pré-formé pour identifier le matériau physique, tel que la végétation, l'eau et le sol nu, à la surface de la terre.
Nous utilisons cela LULCML modèle pour analyser les effets de la population de rongeurs sur la végétation et les plans d'eau.
Dans l'extrait de code suivant, nous définissons d'abord les coordonnées de la zone d'intérêt (aoi_coords
) de New York. Ensuite, nous créons une tâche d'observation de la Terre (EOJ) et sélectionnons l'opération LULC. SageMaker télécharge et prétraite les données d'image satellite pour l'EOJ. Ensuite, SageMaker exécute automatiquement l'inférence de modèle pour l'EOJ. La durée d'exécution de l'EOJ variera de plusieurs minutes à plusieurs heures en fonction du nombre d'images traitées. Vous pouvez surveiller l'état des EOJ à l'aide du get_earth_observation_job
fonction, et visualisez l'entrée et la sortie de l'EOJ dans la carte.
Pour visualiser la population de rongeurs par rapport à la végétation, nous superposons la population de rongeurs et les données d'observation sur les prédictions du modèle de segmentation de la couverture terrestre. Cette visualisation peut nous aider à localiser la population de rongeurs et à l'analyser sur la végétation et les plans d'eau.
Visualiser les cas de monkeypox et les corréler avec les données sur les rongeurs
Pour visualiser la relation entre les cas de monkeypox et les observations de rongeurs, nous ajoutons l'ensemble de données monkeypox et le fichier geoJSON pour les limites des arrondissements de New York. Voir le code suivant:
Dans un bloc-notes SageMaker Studio, nous pouvons utiliser l'outil de visualisation optimisé par Foursquare pour ajouter des couches dans la carte et ajouter des graphiques. Ici, nous avons ajouté les données de monkeypox sous forme de graphique pour montrer le nombre de cas de monkeypox pour chacun des arrondissements. Pour voir la corrélation entre les cas de monkeypox et les observations de rongeurs, nous avons ajouté les limites d'arrondissement sous forme de couche de polygones et ajouté la couche de carte thermique qui représente l'activité des rongeurs. La couche des limites de l'arrondissement est colorée pour correspondre au tableau de données monkeypox. Comme nous pouvons le voir, l'arrondissement de Manhattan présente une forte concentration d'observations de rongeurs et enregistre le plus grand nombre de cas de monkeypox, suivi de Brooklyn.
Ceci est étayé par une simple analyse statistique consistant à calculer la corrélation entre la concentration d'observations de rongeurs et les cas de monkeypox dans chaque arrondissement. Le calcul a produit une valeur r de 0.714, ce qui implique une corrélation positive.
Conclusion
Dans cet article, nous avons montré comment vous pouvez utiliser les capacités géospatiales de SageMaker pour obtenir des adresses détaillées des observations de rongeurs et visualiser les effets des rongeurs sur la végétation et les plans d'eau. Cela peut aider les autorités locales et les organisations de lutte antiparasitaire à planifier efficacement les interventions et à exterminer les rongeurs. Nous avons également corrélé les observations de rongeurs aux cas de monkeypox dans la région avec l'outil de visualisation intégré. En utilisant l'enrichissement vectoriel et les EOJ ainsi que les outils de visualisation intégrés, les capacités géospatiales de SageMaker éliminent les défis liés à la gestion d'ensembles de données géospatiales à grande échelle, à la formation de modèles et à l'inférence, et offrent la possibilité d'explorer rapidement les prédictions et les données géospatiales sur une carte interactive à l'aide de graphiques 3D accélérés et d'outils de visualisation intégrés.
Vous pouvez démarrer avec les fonctionnalités géospatiales de SageMaker de deux manières :
Pour en savoir plus, visitez le site Fonctionnalités géospatiales d'Amazon SageMaker et les Premiers pas avec les fonctionnalités géospatiales d'Amazon SageMaker. Visitez également notre GitHub repo, qui contient plusieurs exemples de blocs-notes sur les fonctionnalités géospatiales de SageMaker.
À propos des auteurs
Lapin Kaushik est architecte de solutions chez AWS. Il est passionné par la création de solutions d'IA/ML et aide les clients à innover sur la plateforme AWS. En dehors du travail, il aime faire de la randonnée, de l'escalade et de la natation.
Clarisse Vigal est Sr. Technical Account Manager chez AWS, dont l'objectif est d'aider les clients à accélérer leur parcours d'adoption du cloud. En dehors du travail, Clarisse aime voyager, faire de la randonnée et lire des thrillers de science-fiction.
Véda Raman est un architecte de solutions spécialisé principal pour l'apprentissage automatique basé dans le Maryland. Veda travaille avec ses clients pour les aider à concevoir des applications d'apprentissage automatique efficaces, sécurisées et évolutives. Veda souhaite aider ses clients à tirer parti des technologies sans serveur pour l'apprentissage automatique.
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- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
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