Roditori come ratti e topi sono associati a una serie di rischi per la salute e sono noti per diffondere più di 35 malattie. Identificare le regioni ad alta attività di roditori può aiutare le autorità locali e le organizzazioni di controllo dei parassiti a pianificare gli interventi in modo efficace e sterminare i roditori.
In questo post, mostriamo come monitorare e visualizzare una popolazione di roditori utilizzando Funzionalità geospaziali di Amazon SageMaker. Quindi visualizziamo gli effetti dell'infestazione di roditori sulla vegetazione e sui corpi idrici. Infine, correliamo e visualizziamo il numero di casi di vaiolo delle scimmie riportati con avvistamenti di roditori in una regione. Amazon Sage Maker rende più facile per i data scientist e gli ingegneri di machine learning (ML) creare, addestrare e distribuire modelli utilizzando dati geospaziali. Lo strumento semplifica l'accesso alle origini dati geospaziali, l'esecuzione di operazioni di elaborazione mirate, l'applicazione di modelli ML pre-addestrati e l'utilizzo di strumenti di visualizzazione integrati più velocemente e su larga scala.
Taccuino
Innanzitutto, usiamo un Amazon Sage Maker Studio notebook con un'immagine geospaziale seguendo i passaggi descritti in Nozioni di base sulle funzionalità geospaziali di Amazon SageMaker.
Accesso ai dati
L'immagine geospaziale è preinstallata con le funzionalità geospaziali di SageMaker che semplificano l'arricchimento dei dati per l'analisi geospaziale e il machine learning. Per il nostro post, utilizziamo le immagini satellitari di Sentinel-2 e the attività dei roditori ed set di dati sul vaiolo delle scimmies da open-source Dati aperti di New York.
Innanzitutto, utilizziamo l'attività dei roditori ed estraiamo la latitudine e la longitudine degli avvistamenti e delle ispezioni dei roditori. Quindi arricchiamo queste informazioni sulla posizione con indirizzi stradali leggibili dall'uomo. Creiamo un lavoro di arricchimento vettoriale (VEJ) nel notebook SageMaker Studio per eseguire un'operazione di geocodifica inversa in modo da poter convertire le coordinate geografiche (latitudine, longitudine) in indirizzi leggibili dall'uomo, alimentati da Servizio di localizzazione Amazon. Creiamo il VEJ come segue:
Visualizza l'attività dei roditori in una regione
Ora possiamo utilizzare le funzionalità geospaziali di SageMaker per visualizzare gli avvistamenti di roditori. Dopo che il VEJ è completo, esportiamo l'output del lavoro in un file Amazon S3 secchio.
Al termine dell'esportazione, vedrai il file CSV di output nel tuo file Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3), che consiste nei dati di input (coordinate di longitudine e latitudine) insieme a colonne aggiuntive: numero di indirizzo, paese, etichetta, comune, quartiere, codice postale e regione di tale posizione aggiunti alla fine.
Dal file di output generato da VEJ, possiamo utilizzare le funzionalità geospaziali di SageMaker per sovrapporre l'output su una mappa di base e fornire una visualizzazione a più livelli per facilitare la collaborazione. Le funzionalità geospaziali di SageMaker forniscono strumenti di visualizzazione integrati basati su Studio Foursquare, che funziona in modo nativo all'interno di un notebook SageMaker tramite il SDK per mappe geospaziali SageMaker. Di seguito, possiamo visualizzare gli avvistamenti di roditori e ottenere anche gli indirizzi leggibili dall'uomo per ciascuno dei punti dati. Le informazioni sull'indirizzo di ciascuno dei punti dati sugli avvistamenti di roditori possono essere utili ai fini dell'ispezione e del trattamento dei roditori.
Analizzare gli effetti dell'infestazione di roditori sulla vegetazione e sui corpi idrici
Per analizzare gli effetti dell'infestazione di roditori sulla vegetazione e sui corpi idrici, è necessario classificare ogni luogo come vegetazione, acqua e terreno spoglio. Diamo un'occhiata a come possiamo utilizzare queste capacità geospaziali per eseguire questa analisi.
Le nuove funzionalità geospaziali di SageMaker offrono un accesso più semplice ai dati geospaziali come Sentinel-2 e Landsat 8. L'accesso integrato ai set di dati geospaziali consente di risparmiare settimane di sforzi altrimenti persi per la raccolta e l'elaborazione dei dati da vari fornitori e fornitori di dati. Inoltre, queste funzionalità geospaziali offrono un modello di segmentazione LULC (Land Use Land Cover) pre-addestrato per identificare il materiale fisico, come vegetazione, acqua e terreno spoglio, sulla superficie terrestre.
Noi usiamo questo LULCML modello per analizzare gli effetti della popolazione di roditori sulla vegetazione e sui corpi idrici.
Nel seguente frammento di codice, per prima cosa definiamo le coordinate dell'area di interesse (aoi_coords
) di New York City. Quindi creiamo un lavoro di osservazione della terra (EOJ) e selezioniamo l'operazione LULC. SageMaker scarica e preelabora i dati dell'immagine satellitare per EOJ. Successivamente, SageMaker esegue automaticamente l'inferenza del modello per EOJ. Il tempo di esecuzione dell'EOJ varierà da alcuni minuti a ore a seconda del numero di immagini elaborate. È possibile monitorare lo stato delle EOJ utilizzando il file get_earth_observation_job
funzione e visualizzare l'input e l'output dell'EOJ nella mappa.
Per visualizzare la popolazione di roditori rispetto alla vegetazione, sovrapponiamo la popolazione di roditori e i dati di avvistamento sulle previsioni del modello di segmentazione della copertura del suolo. Questa visualizzazione può aiutarci a localizzare la popolazione di roditori e ad analizzarla su vegetazione e corpi idrici.
Visualizza i casi di vaiolo delle scimmie e la correlazione con i dati sui roditori
Per visualizzare la relazione tra i casi di vaiolo delle scimmie e gli avvistamenti di roditori, aggiungiamo il set di dati sul vaiolo delle scimmie e il file geoJSON per i confini del distretto di New York City. Vedi il seguente codice:
All'interno di un notebook SageMaker Studio, possiamo utilizzare lo strumento di visualizzazione fornito da Foursquare per aggiungere livelli nella mappa e aggiungere grafici. Qui, abbiamo aggiunto i dati sul vaiolo delle scimmie come grafico per mostrare il numero di casi di vaiolo delle scimmie per ciascuno dei distretti. Per vedere la correlazione tra casi di vaiolo delle scimmie e avvistamenti di roditori, abbiamo aggiunto i confini del distretto come strato poligonale e aggiunto lo strato heatmap che rappresenta l'attività dei roditori. Lo strato limite del distretto è colorato per corrispondere al grafico dei dati del vaiolo delle scimmie. Come possiamo vedere, il distretto di Manhattan mostra un'alta concentrazione di avvistamenti di roditori e registra il maggior numero di casi di vaiolo delle scimmie, seguito da Brooklyn.
Ciò è supportato da una semplice analisi statistica del calcolo della correlazione tra la concentrazione di avvistamenti di roditori e casi di vaiolo delle scimmie in ogni distretto. Il calcolo ha prodotto un valore r di 0.714, che implica una correlazione positiva.
Conclusione
In questo post, abbiamo dimostrato come utilizzare le funzionalità geospaziali di SageMaker per ottenere indirizzi dettagliati di avvistamenti di roditori e visualizzare gli effetti dei roditori sulla vegetazione e sui corpi idrici. Questo può aiutare le autorità locali e le organizzazioni di controllo dei parassiti a pianificare gli interventi in modo efficace e sterminare i roditori. Abbiamo anche correlato gli avvistamenti di roditori ai casi di vaiolo delle scimmie nell'area con lo strumento di visualizzazione integrato. Utilizzando l'arricchimento vettoriale e le EOJ insieme agli strumenti di visualizzazione integrati, le funzionalità geospaziali di SageMaker eliminano le sfide poste dalla gestione di set di dati geospaziali su larga scala, addestramento di modelli e inferenza e forniscono la possibilità di esplorare rapidamente previsioni e dati geospaziali su una mappa interattiva utilizzando grafica 3D accelerata e strumenti di visualizzazione integrati.
Puoi iniziare a utilizzare le funzionalità geospaziali di SageMaker in due modi:
Per ulteriori informazioni, visitare il sito Funzionalità geospaziali di Amazon SageMaker ed Nozioni di base sulle funzionalità geospaziali di Amazon SageMaker. Inoltre, visita il nostro Repository GitHub, che contiene diversi notebook di esempio sulle funzionalità geospaziali di SageMaker.
Circa gli autori
Coniglietto Kaushik è un architetto di soluzioni presso AWS. È appassionato di creare soluzioni AI/ML e aiutare i clienti a innovare sulla piattaforma AWS. Al di fuori del lavoro, ama le escursioni, l'arrampicata su roccia e il nuoto.
Clarissa Vigal è Sr. Technical Account Manager presso AWS, focalizzato sull'aiutare i clienti ad accelerare il loro percorso di adozione del cloud. Al di fuori del lavoro, Clarisse ama viaggiare, fare escursioni e leggere thriller di fantascienza.
Veda Rama è un Senior Specialist Solutions Architect per l'apprendimento automatico con sede nel Maryland. Veda collabora con i clienti per aiutarli a progettare applicazioni di machine learning efficienti, sicure e scalabili. Veda è interessata ad aiutare i clienti a sfruttare le tecnologie serverless per l'apprendimento automatico.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
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