쥐와 생쥐와 같은 설치류는 수많은 건강 위험과 관련이 있으며 35개 이상의 질병을 퍼뜨리는 것으로 알려져 있습니다. 설치류 활동이 많은 지역을 식별하면 지방 당국과 해충 방제 기관이 개입을 효과적으로 계획하고 설치류를 박멸하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 게시물에서는 다음을 사용하여 설치류 개체군을 모니터링하고 시각화하는 방법을 보여줍니다. Amazon SageMaker 지리 공간 기능. 그런 다음 초목과 수역에 대한 설치류 침입 효과를 시각화합니다. 마지막으로, 한 지역에서 설치류 목격과 함께 보고된 원숭이 수두 사례의 수를 연관시키고 시각화합니다. 아마존 세이지 메이커 데이터 과학자와 기계 학습(ML) 엔지니어가 지리 공간 데이터를 사용하여 모델을 더 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 지형 공간 데이터 소스에 더 쉽게 액세스하고, 특수 제작된 처리 작업을 실행하고, 사전 학습된 ML 모델을 적용하고, 기본 제공 시각화 도구를 더 빠르고 대규모로 사용할 수 있습니다.
수첩
먼저, 우리는 아마존 세이지 메이커 스튜디오 에 설명된 단계에 따라 지형 공간 이미지가 포함된 노트북 Amazon SageMaker 지리 공간 기능 시작하기.
데이터 접근
지리 공간 이미지에는 지리 공간 분석 및 ML을 위한 데이터를 보다 쉽게 보강할 수 있는 SageMaker 지리 공간 기능이 사전 설치되어 있습니다. 게시물에는 Sentinel-2의 위성 이미지와 설치류 활동 및 원숭이폭스 데이터세트오픈 소스에서 NYC 오픈 데이터.
첫째, 설치류 활동을 이용하여 설치류 목격 및 검사의 위도와 경도를 추출한다. 그런 다음 사람이 읽을 수 있는 거리 주소로 이 위치 정보를 보강합니다. 우리는 벡터 농축 작업 (VEJ)를 사용하여 지리 좌표(위도, 경도)를 사람이 읽을 수 있는 주소로 변환할 수 있도록 역 지오코딩 작업을 실행합니다. 아마존 위치 서비스. 다음과 같이 VEJ를 생성합니다.
지역의 설치류 활동 시각화
이제 SageMaker 지리 공간 기능을 사용하여 목격된 설치류를 시각화할 수 있습니다. VEJ가 완료되면 작업의 출력을 아마존 S3 버킷.
내보내기가 완료되면 내 컴퓨터에 출력 CSV 파일이 표시됩니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 버킷은 입력 데이터(경도 및 위도 좌표)와 추가 열(주소 번호, 국가, 라벨, 자치 단체, 이웃, 우편 번호 및 끝에 추가된 해당 위치의 지역)으로 구성됩니다.
VEJ에서 생성된 출력 파일에서 SageMaker 지리 공간 기능을 사용하여 출력을 기본 지도에 오버레이하고 계층화된 시각화를 제공하여 협업을 더 쉽게 할 수 있습니다. SageMaker 지리 공간 기능은 포스퀘어 스튜디오를 통해 SageMaker 노트북 내에서 기본적으로 작동합니다. SageMaker 지리공간 지도 SDK. 아래에서 설치류 목격을 시각화하고 각 데이터 포인트에 대해 사람이 읽을 수 있는 주소를 얻을 수도 있습니다. 각 설치류 목격 데이터 포인트의 주소 정보는 설치류 검사 및 치료 목적에 유용할 수 있습니다.
초목과 수역에 대한 설치류 감염의 영향 분석
식생과 수역에 대한 설치류 감염의 영향을 분석하려면 각 위치를 식생, 물, 맨땅으로 분류해야 합니다. 이러한 지형 공간 기능을 사용하여 이 분석을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.
SageMaker의 새로운 지리 공간 기능은 Sentinel-2 및 Landsat 8과 같은 지리 공간 데이터에 대한 보다 쉬운 액세스를 제공합니다. 내장된 지리 공간 데이터 세트 액세스는 다양한 데이터 제공업체 및 공급업체로부터 데이터를 수집하고 처리하는 데 소요되는 몇 주 간의 노력을 절약합니다. 또한 이러한 지형 공간 기능은 지구 표면에서 식생, 물, 맨땅과 같은 물리적 물질을 식별하기 위해 사전 훈련된 LULC(Land Use Land Cover) 분할 모델을 제공합니다.
우리는 이것을 사용한다. 루크 ML 식생과 수역에 대한 설치류 개체군의 영향을 분석하기 위한 모델.
다음 코드 스니펫에서는 먼저 관심 영역 좌표(aoi_coords
) 뉴욕시의. 그런 다음 EOJ(Earth Observation Job)를 생성하고 LULC 작업을 선택합니다. SageMaker는 EOJ용 위성 이미지 데이터를 다운로드하고 전처리합니다. 다음으로 SageMaker는 EOJ에 대한 모델 추론을 자동으로 실행합니다. EOJ의 실행 시간은 처리되는 이미지 수에 따라 몇 분에서 몇 시간까지 다양합니다. 다음을 사용하여 EOJ의 상태를 모니터링할 수 있습니다. get_earth_observation_job
기능을 수행하고 맵에서 EOJ의 입력 및 출력을 시각화합니다.
식생과 관련하여 설치류 개체수를 시각화하기 위해 우리는 설치류 개체수와 관측 데이터를 토지 덮개 세분화 모델 예측에 오버레이합니다. 이 시각화는 설치류 개체군을 찾고 초목과 수역에서 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
원숭이두창 사례를 시각화하고 설치류 데이터와 상호 연관
원숭이 수두 사례와 설치류 목격 사이의 관계를 시각화하기 위해 원숭이 수두 데이터 세트와 뉴욕시 자치구 경계에 대한 geoJSON 파일. 다음 코드를 참조하십시오.
SageMaker Studio 노트북 내에서 Foursquare에서 제공하는 시각화 도구를 사용하여 맵에 레이어를 추가하고 차트를 추가할 수 있습니다. 여기에서 각 자치구의 원숭이 수두 사례 수를 표시하기 위해 원숭이 수두 데이터를 차트로 추가했습니다. 원숭이두창 사례와 설치류 목격 사이의 상관관계를 확인하기 위해 자치구 경계를 폴리곤 레이어로 추가하고 설치류 활동을 나타내는 히트맵 레이어를 추가했습니다. 자치구 경계층은 원숭이두창 데이터 차트와 일치하도록 색상이 지정됩니다. 보시다시피, 맨해튼 자치구는 설치류 목격이 집중되어 있으며 원숭이 수두 사례가 가장 많은 곳을 기록하고 있으며 브루클린이 그 뒤를 잇고 있습니다.
이것은 각 자치구에서 목격된 설치류 집중과 원숭이두창 사례 사이의 상관관계를 계산하는 간단한 통계 분석에 의해 뒷받침됩니다. 계산은 0.714의 r 값을 생성했으며 이는 양의 상관관계를 의미합니다.
결론
이 게시물에서는 SageMaker 지리 공간 기능을 사용하여 목격된 설치류의 자세한 주소를 얻고 식물과 수역에 대한 설치류 효과를 시각화하는 방법을 시연했습니다. 이를 통해 지방 당국과 해충 방제 기관이 개입을 효과적으로 계획하고 설치류를 박멸하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리는 또한 내장된 시각화 도구를 사용하여 설치류 목격과 해당 지역의 원숭이 수두 사례를 연관시켰습니다. 내장된 시각화 도구와 함께 벡터 보강 및 EOJ를 활용함으로써 SageMaker 지리 공간 기능은 대규모 지리 공간 데이터 세트, 모델 교육 및 추론을 처리하는 문제를 제거하고 3D 가속 그래픽 및 기본 제공 시각화 도구를 사용하여 대화형 맵에서 예측 및 지리 공간 데이터를 빠르게 탐색할 수 있는 기능을 제공합니다.
다음 두 가지 방법으로 SageMaker 지리 공간 기능을 시작할 수 있습니다.
더, 방문 내용 Amazon SageMaker 지리 공간 기능 및 Amazon SageMaker 지리 공간 기능 시작하기. 또한, 우리를 방문하십시오 GitHub 레포, SageMaker 지리 공간 기능에 대한 여러 예제 노트북이 있습니다.
저자 소개
버니 카우식 AWS의 솔루션 아키텍트입니다. 그는 AI/ML 솔루션을 구축하고 고객이 AWS 플랫폼에서 혁신하도록 돕는 데 열정적입니다. 업무 외에는 하이킹, 암벽 등반, 수영을 즐깁니다.
클라리스 비갈 고객이 클라우드 채택 여정을 가속화할 수 있도록 돕는 데 중점을 둔 AWS의 선임 기술 계정 관리자입니다. 업무 외 시간에 Clarisse는 여행, 하이킹, 공상 과학 스릴러 읽기를 즐깁니다.
베다 라만 메릴랜드에 기반을 둔 기계 학습을 위한 선임 전문가 솔루션 설계자입니다. Veda는 고객과 협력하여 고객이 효율적이고 안전하며 확장 가능한 기계 학습 애플리케이션을 설계할 수 있도록 지원합니다. Veda는 고객이 기계 학습을 위해 서버리스 기술을 활용하도록 돕는 데 관심이 있습니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
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