この投稿は、Arup の Richard Alexander および Mark Hallows との共著です。
アーラップ は、持続可能な開発に専念するデザイナー、コンサルタント、専門家の世界的な集合体です。 データは、影響を与えるための洞察を提供する世界クラスの収集と分析により、クライアント向けの Arup コンサルティングを支えます。
ここで紹介する解決策は、レジリエントな都市設計のための意思決定プロセスを指示することです。 より持続可能な選択に向けて設計上の決定を行うための情報を提供することで、全体的な都市ヒートアイランド (UHI) の影響が軽減され、大気質、水質、都市音響、生物多様性、温熱快適性などの生活の質の指標が向上します。 都市環境内で介入すべき重要な領域を特定することで、アラップは業界で最良のガイダンスを提供し、地球上の市民の生活の質を向上させることができます。
都市部のヒートアイランドは、周囲の農村環境と比較して都市部が気温に及ぼす影響を表します。 UHI が都市にどのような影響を与えるかを理解することは、住民に対する都市熱の影響を軽減する設計の改善につながります。 UHI 効果は人間の健康、温室効果ガスの排出、水質に影響を与え、エネルギー使用量の増加につながります。 市当局、資産所有者、開発業者にとって、人口への影響を理解することは、生活の質と自然生態系を改善するための鍵となります。 UHI を正確にモデル化することは複雑な課題ですが、Arup は現在、地球観測データと アマゾンセージメーカー.
この投稿では、Arup が AWS と提携してどのように地球観測分析を実行したかを示します。 Amazon SageMaker の地理空間機能 衛星画像から UHI の洞察を解き放つ。 SageMaker の地理空間機能により、データ サイエンティストや機械学習 (ML) エンジニアは、地理空間データを使用してモデルを構築、トレーニング、デプロイすることが容易になります。 SageMaker 地理空間機能を使用すると、大規模な地理空間データセットを効率的に変換および強化し、事前トレーニングされた ML モデルを使用して製品開発と洞察を得るまでの時間を短縮し、3D アクセラレーション グラフィックスと組み込みの視覚化を使用してインタラクティブなマップ上でモデル予測と地理空間データを探索できます。ツール。
ソリューションの概要
最初のソリューションはロンドンに焦点を当てています。ロンドンでは、2022 年の夏の熱波の最中に、英国保健安全庁が 超過死亡者数は推定2,803人 熱が原因で起こりました。 都市環境内で人々が UHI の影響を受けやすいエリアを特定することで、公共サービスが最も大きな影響を与える場所に直接支援を提供できるようになります。 これは、高温現象が起こる前に予測することもできるため、異常気象の影響が軽減され、都市住民に前向きな結果がもたらされます。
地球観測 (EO) データを使用して、都市規模での分析を実行しました。 ただし、合計サイズにより、広い地理的領域のデータを保存、整理、クエリする従来の方法では課題が生じます。 Arup は、AWS と提携し、SageMaker 地理空間機能を使用して都市規模以上の分析を可能にすることで、この課題に対処しました。 地理的エリアがロサンゼルスや東京などの大都市圏に拡大するにつれて、分析用に必要なストレージとコンピューティングが増加します。 AWS インフラストラクチャの弾力性は、あらゆる規模の都市環境の UHI 分析に最適です。
解決策: UHeat
Arup は SageMaker を使用して開発しました ユーヒートは、都市の広大なエリアを分析して、気温上昇の原因となっている特定の建物、構造物、材料を特定するデジタル ソリューションです。 UHeat は、衛星画像とオープンソースの気候データを組み合わせて分析を実行します。
Arup の小規模チームが初期分析を担当しましたが、その間に追加のデータ サイエンティストが SageMaker ツールとワークフローについてトレーニングを受ける必要がありました。 データ サイエンティストを新しいプロジェクトにオンボーディングするには、社内ツールを使用すると数週間かかりました。 SageMaker を使用すると、これに数時間かかります。
EO 分析の最初のステップは、データの収集と準備です。 SageMaker を使用すると、Arup は次のような地理空間データ プロバイダーのカタログからデータにアクセスできます。 センチネル-2 ロンドンの分析に使用されたデータ。 組み込みの地理空間データセット アクセスにより、さまざまなデータ プロバイダーやベンダーからのデータの収集と準備に費やされる数週間の労力が節約されます。 EO 画像は多くの場合、ロンドンのサイズのエリアをカバーするには小さなタイルで構成されており、それらを組み合わせる必要があります。 これはとして知られています ジオモザイク、SageMaker の管理された地理空間操作を使用して自動的に作成できます。 ジオモザイク地球観測ジョブ.
対象領域の EO データがコンパイルされた後、分析に影響を与える主要なパラメーターを抽出できます。 UHI の場合、Arup は建物の形状、建築材料、人為起源の熱源、既存および計画されている緑地の範囲に関するパラメーターに関するデータを導き出すことができる必要がありました。 Sentinel-2 などの光学画像を使用すると、建物、道路、水域、植生被覆、裸地などの土地被覆クラスと、これらの各表面のアルベド (反射率の尺度) を計算できます。
衛星画像のさまざまなバンドから値を計算すると、それらの値を スース UHI 効果を計算する厳密な方法を提供するモデル。 SUUEWS の結果は、この場合は Arup の既存の地理空間データ プラットフォームを使用して視覚化されます。 特定の場所のアルベドなどの値を調整することで、Arup は緩和戦略の効果をテストできます。 アルベドのパフォーマンスは、さまざまな建築材料、外装材、または屋根材をモデル化することにより、シミュレーションでさらに洗練させることができます。 アラップは、ロンドンのある地域では、アルベドを 0.1 から 0.9 に増加させると、ピーク時の周囲温度が 1.1°C 低下する可能性があることを発見しました。 このモデリングは、より広い関心領域にわたって、気候予測と並行して UHI 効果を予測し、UHI 効果の規模を定量化するために使用することもできます。
Sentinel-2 などの情報源からの履歴データを使用すると、時間的研究を完了できます。 これにより、Arup は 2022 年のロンドン夏の熱波など、対象期間中の UHI 効果を視覚化できるようになりました。 の アーバンヒートのスナップショット アラップが完了した調査では、UHI効果がロンドン、マドリード、ムンバイ、ロサンゼルスなどの都市の気温をどのように押し上げているかが明らかになった。
関心のある領域のデータを収集する
SageMaker は、地理空間データ プロバイダーのカタログを提供することで、地球観測ジョブ (EOJ) のデータを手動で収集する際の複雑さを解消します。 この記事を書いている時点では、 USGS Landsat, センチネル-1, コペルニクス DEM, NAIP: 国家農業画像プログラム, センチネル-2 データはカタログから直接入手できます。 自分で持参することもできます 惑星 より高い解像度と周波数の画像が必要な場合のラボ データ。 組み込みの地理空間データセット アクセスにより、さまざまなデータ プロバイダーやベンダーからデータを収集するために費やされる数週間の労力が節約されます。 関心のあるポリゴン領域の座標と、EO 画像が収集されたときの時間範囲を指定する必要があります。
Arup の次のステップは、これらの画像を結合して、対象領域全体をカバーする大きな単一のラスターにすることでした。 これはとして知られています モザイク処理 そして合格によってサポートされています ジオモザイク構成 セージメーカーへ 地球観測ジョブの開始 APIです。
Arup が実行した手順を代表するコード サンプルをいくつか提供しました。
これが完了するまでに時間がかかる場合があります。 次のようにジョブのステータスを確認できます。
再サンプリング
次に、ラスターがリサンプリングされて、収集された画像全体のピクセル サイズが正規化されます。 使用できます リサンプリング構成 これを実現するには、ピクセルの一辺の長さの値を指定します。
適用範囲の決定
植生などの土地被覆率は、正規化差分植生指数 (NDVI) を適用することで決定できます。 実際には、これは反射された赤色光と近赤外光の強度から計算できます。 このような計算を SageMaker 内の EO データに適用するには、 BandMathConfig に供給することができます 地球観測ジョブの開始 API:
SageMaker 地理空間機能視覚化ツール内でバンド数学ジョブ出力の結果を視覚化できます。 SageMaker の地理空間機能は、モデル予測をベースマップにオーバーレイし、階層化された視覚化を提供してコラボレーションを容易にするのに役立ちます。 GPU を利用したインタラクティブなビジュアライザーと Python ノートブックは、単一ウィンドウで何百万ものデータ ポイントを探索し、洞察と結果を共同作業するためのシームレスな方法を提供します。
可視化の準備
最後のステップとして、Arup はさまざまなバンドと計算されたバンドを単一のバンドに結合して視覚化するために準備します。 GeoTIFF。 バンドスタッキングの場合、SageMaker EOJ に スタックコンフィグ オブジェクト。入力画像の解像度に基づいて出力解像度を設定できます。
最後に、出力された GeoTIFF は、後で使用するために保存できます。 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3)、または SageMaker 地理空間機能を使用して視覚化されます。 出力を Amazon S3 に保存することで、Arup は新しいプロジェクトで分析を使用し、データを新しい推論ジョブに組み込むことができます。 Arup の場合、既存の地理情報システム視覚化ツールで処理された GeoTIFF を使用して、製品設計テーマと一致する視覚化を作成しました。
まとめ
SageMaker のネイティブ機能を利用することで、Arup は、これまで数週間かかっていた都市規模での UHI 効果の分析を数時間で行うことができました。 これにより、Arup は自社のクライアントが持続可能性目標をより迅速に達成できるようになり、UHI 影響緩和戦略を適用すべき重点領域を絞り込み、貴重なリソースを節約し、緩和戦略を最適化することができます。 この分析は、より大規模なリスク分析プロジェクトの一部として将来の地球観測ツールに統合することもでき、Arup の顧客がさまざまなシナリオで UHI の影響を予測するのに役立ちます。
アラップなどの企業は、地球観測データを使用したクラウドを通じて持続可能性を解き放ちます。 今すぐ SageMaker コンソールで SageMaker 地理空間機能を探索することで、持続可能性プロジェクトにおける地球観測データの可能性を解き放ちます。 詳細については、を参照してください。 Amazon SageMaker の地理空間機能、または実際に試してみてください。 ガイダンスソリューション.
著者について
リチャードアレクサンダー ブリストルに拠点を置く Arup のアソシエイト地理空間データ サイエンティストです。 彼は、成功したチームを構築し、複数の環境分野にわたって地球観測およびデータ サイエンス関連のプロジェクトを主導し、実行してきた実績があります。
マーク・ハローズ ロンドンを拠点とする Arup のリモート センシング スペシャリストです。 Mark は、地球観測と地理空間データ分析の専門知識を幅広いクライアントに提供し、従来の機械学習と深層学習の両方の手法を使用して洞察とソート リーダーシップを提供します。
トーマス・アトリー ロンドンを拠点とするアマゾン ウェブ サービスのシニア ソリューション アーキテクトです。 Thomas は現在、電力および公益事業業界の顧客を支援しており、持続可能性への情熱を活かして、顧客がエネルギー効率を高めるためのアプリケーションを設計できるよう支援したり、クラウド テクノロジーを使用して持続可能性プロジェクトを強化することについてアドバイスしたりしています。
タマラ・ハーバート は、英国の AWS プロフェッショナル サービスのシニア アプリケーション開発者です。 彼女は、さまざまな顧客向けに最新のスケーラブルなアプリケーションを構築することを専門とし、現在は公共部門内の顧客に重点を置いています。 彼女は、組織がクラウド内およびクラウドを通じて持続可能性の目標を達成できるようにするソリューションの構築と会話の推進に積極的に関わっています。
アニルド・ヴィシュワナタン – SageMaker 地理空間 ML チームのテクニカル – 外部サービスのシニア プロダクト マネージャーです。 彼はカーネギー メロン大学でロボット工学の修士号を取得し、ウォートン スクール オブ ビジネスで MBA を取得しており、50 を超える特許の発明者として指名されています。 彼は長距離ランニング、アートギャラリー訪問、ブロードウェイショーを楽しんでいます。
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