ラットやマウスなどの齧歯動物は多くの健康リスクと関連しており、35 以上の病気を蔓延させることが知られています。 げっ歯類の活動が活発な地域を特定することは、地方自治体や害虫駆除組織が効果的に介入を計画し、げっ歯類を駆除するのに役立ちます。
この投稿では、を使用してげっ歯類の個体数を監視および視覚化する方法を示します。 Amazon SageMaker の地理空間機能。 次に、げっ歯類の侵入による植生と水域への影響を視覚化します。 最後に、地域内で報告されたサル痘の症例数とげっ歯類の目撃数を相関させて視覚化します。 アマゾンセージメーカー データ サイエンティストや機械学習 (ML) エンジニアが地理空間データを使用してモデルを構築、トレーニング、デプロイすることを容易にします。 このツールを使用すると、地理空間データ ソースへのアクセス、専用の処理操作の実行、事前トレーニングされた ML モデルの適用、組み込みの視覚化ツールの迅速かつ大規模な使用が容易になります。
ノート
まず、 Amazon SageMakerスタジオ に概説されている手順に従って、地理空間画像を含むノートブックを作成します。 Amazon SageMaker 地理空間機能の使用開始.
データアクセス
地理空間画像には、地理空間分析と ML 用のデータの強化を容易にする SageMaker 地理空間機能がプリインストールされています。 私たちの投稿では、センチネル 2 からの衛星画像と げっ歯類の活動 および 猿痘データセットオープンソースから ニューヨーク市のオープンデータ.
まず、げっ歯類のアクティビティを使用して、げっ歯類の目撃と検査の緯度と経度を抽出します。 次に、人間が判読できる番地を使用してこの位置情報を強化します。 私たちは ベクトルエンリッチメントジョブ (VEJ) SageMaker Studio ノートブックでリバース ジオコーディング操作を実行し、地理座標 (緯度、経度) を人間が判読できる住所に変換できるようにします。 Amazonロケーションサービス。 次のように VEJ を作成します。
地域内のげっ歯類の活動を視覚化する
これで、SageMaker の地理空間機能を使用して齧歯動物の目撃情報を視覚化できるようになりました。 VEJ が完了したら、ジョブの出力を アマゾンS3 バケツ。
エクスポートが完了すると、出力 CSV ファイルがファイルに表示されます。 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) バケットは、入力データ (経度と緯度の座標) と追加の列 (住所番号、国、ラベル、自治体、近隣地域、郵便番号、最後に追加されるその場所の地域) で構成されます。
VEJ によって生成された出力ファイルから、SageMaker 地理空間機能を使用して出力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ことができます。 SageMaker 地理空間機能は、以下を活用した組み込みの視覚化ツールを提供します。 フォースクエア スタジオ、これは SageMaker ノートブック内からネイティブに動作します。 SageMaker 地理空間マップ SDK。 以下では、げっ歯類の目撃情報を視覚化し、各データ ポイントの人間が判読できるアドレスも取得できます。 各げっ歯類目撃データ ポイントの住所情報は、げっ歯類の検査と治療の目的に役立ちます。
げっ歯類の侵入が植生や水域に及ぼす影響を分析する
げっ歯類の侵入が植生や水域に及ぼす影響を分析するには、各場所を植生、水域、裸地に分類する必要があります。 これらの地理空間機能を使用してこの分析を実行する方法を見てみましょう。
SageMaker の新しい地理空間機能により、Sentinel-2 や Landsat 8 などの地理空間データへのアクセスが容易になります。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処理に費やされる数週間の労力が節約されます。 また、これらの地理空間機能は、地表の植生、水、裸地などの物理的マテリアルを識別するための、事前トレーニング済みの土地利用土地被覆 (LULC) セグメンテーション モデルを提供します。
我々はこれを使用する ルクML げっ歯類の個体数が植生と水域に及ぼす影響を分析するためのモデル。
次のコード スニペットでは、まず対象領域の座標を定義します (aoi_coords
)ニューヨーク市の。 次に、地球観測ジョブ (EOJ) を作成し、LULC 操作を選択します。 SageMaker は、EOJ の衛星画像データをダウンロードして前処理します。 次に、SageMaker は EOJ のモデル推論を自動的に実行します。 EOJ の実行時間は、処理される画像の数に応じて、数分から数時間まで異なります。 EOJ のステータスを監視するには、 get_earth_observation_job
関数を使用して、EOJ の入力と出力をマップで視覚化します。
植生に関してげっ歯類の個体数を視覚化するために、げっ歯類の個体数と目撃データを土地被覆セグメンテーション モデルの予測に重ね合わせます。 この視覚化は、げっ歯類の個体数を特定し、植生や水域でそれを分析するのに役立ちます。
猿痘症例を視覚化し、げっ歯類データと相関付ける
猿痘の症例とげっ歯類の目撃情報の関係を視覚化するために、猿痘データセットと ニューヨーク市の自治区境界の geoJSON ファイル。 次のコードを参照してください。
SageMaker Studio ノートブック内で、Foursquare を活用した視覚化ツールを使用して、マップにレイヤーを追加し、グラフを追加できます。 ここでは、各区のサル痘症例数を示すグラフとしてサル痘データを追加しました。 サル痘の症例とげっ歯類の目撃情報の相関関係を確認するために、区の境界をポリゴン レイヤーとして追加し、げっ歯類の活動を表すヒートマップ レイヤーを追加しました。 市区町村境界レイヤーは、サル痘データ チャートと一致するように色付けされています。 ご覧のとおり、マンハッタン区はげっ歯類の目撃情報が集中しており、サル痘症例数が最も多く記録されており、次いでブルックリン区となっています。
これは、各区におけるげっ歯類の目撃濃度とサル痘症例との相関関係を計算する単純な統計分析によって裏付けられています。 計算により r 値は 0.714 となり、正の相関があることを意味します。
まとめ
この投稿では、SageMaker の地理空間機能を使用して、齧歯動物目撃情報の詳細な住所を取得し、植生や水域に対する齧歯動物の影響を視覚化する方法を説明しました。 これは、地方自治体や害虫駆除組織が効果的に介入を計画し、げっ歯類を駆除するのに役立ちます。 また、内蔵の視覚化ツールを使用して、この地域でのげっ歯類の目撃情報とサル痘の症例を関連付けました。 SageMaker の地理空間機能は、ベクター エンリッチメントと EOJ を組み込みの視覚化ツールとともに利用することで、大規模な地理空間データセット、モデルのトレーニング、推論の処理の課題を解消し、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ツールを使用して、インタラクティブなマップ上で予測と地理空間データを迅速に探索する機能を提供します。
SageMaker 地理空間機能の使用を開始するには、次の XNUMX つの方法があります。
Amazon SageMaker の地理空間機能 および Amazon SageMaker 地理空間機能の使用開始。 また、当社を訪問してください GitHubレポには、SageMaker 地理空間機能に関するサンプル ノートブックがいくつかあります。
著者について
バニー・カウシク AWS のソリューションアーキテクトです。 彼は AI/ML ソリューションを構築し、AWS プラットフォーム上で顧客のイノベーションを支援することに情熱を注いでいます。 仕事以外では、ハイキング、ロック クライミング、水泳を楽しんでいます。
クラリス・ビガル AWS のシニア テクニカル アカウント マネージャーであり、顧客のクラウド導入の加速を支援することに重点を置いています。 仕事以外では、クラリスは旅行、ハイキング、SF スリラーの読書を楽しんでいます。
ヴェーダ ラマン メリーランド州を拠点とする機械学習のシニア スペシャリスト ソリューション アーキテクトです。 Veda はお客様と協力して、効率的で安全かつスケーラブルな機械学習アプリケーションの設計を支援します。 Veda は、お客様が機械学習にサーバーレス テクノロジを活用できるよう支援することに関心を持っています。
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