Dette innlegget er skrevet sammen med Richard Alexander og Mark Hallows fra Arup.
Arup er et globalt kollektiv av designere, konsulenter og eksperter dedikert til bærekraftig utvikling. Data underbygger Arup rådgivning for kunder med innsamling og analyse i verdensklasse som gir innsikt for å påvirke.
Løsningen som presenteres her er å styre beslutningsprosesser for robust bydesign. Å informere designbeslutninger mot mer bærekraftige valg reduserer den samlede effekten av urbane varmeøyer (UHI) og forbedrer livskvalitetsmålinger for luftkvalitet, vannkvalitet, urban akustikk, biologisk mangfold og termisk komfort. Å identifisere nøkkelområder innenfor et bymiljø for intervensjon gjør at Arup kan gi den beste veiledningen i bransjen og skape bedre livskvalitet for innbyggere rundt om på planeten.
Byvarmeøyer beskriver effekten urbane områder har på temperaturen sammenlignet med omkringliggende landlige miljøer. Å forstå hvordan UHI påvirker byene våre fører til forbedret design som reduserer effekten av byvarme på innbyggerne. UHI-effekten påvirker menneskers helse, klimagassutslipp og vannkvalitet, og fører til økt energibruk. For bymyndigheter, eiendomseiere og utviklere er forståelsen av innvirkningen på befolkningen nøkkelen til å forbedre livskvaliteten og naturlige økosystemer. Å modellere UHI nøyaktig er en kompleks utfordring, som Arup nå løser med jordobservasjonsdata og Amazon SageMaker.
Dette innlegget viser hvordan Arup inngikk samarbeid med AWS for å utføre jordobservasjonsanalyse med Amazon SageMaker geospatiale muligheter for å låse opp UHI-innsikt fra satellittbilder. SageMaker geospatiale evner gjør det enkelt for dataforskere og maskinlæringsingeniører (ML) å bygge, trene og distribuere modeller ved hjelp av geospatiale data. SageMaker geospatiale evner lar deg effektivt transformere og berike store geospatiale datasett, akselerere produktutvikling og tid til innsikt med forhåndstrente ML-modeller, og utforske modellprediksjoner og geospatiale data på et interaktivt kart ved hjelp av 3D-akselerert grafikk og innebygd visualisering verktøy.
Oversikt over løsning
Den første løsningen fokuserer på London, hvor det britiske helsesikkerhetsbyrået under en hetebølge sommeren 2022 estimert 2,803 XNUMX flere dødsfall ble forårsaket på grunn av varme. Ved å identifisere områder i et bymiljø hvor folk kan være mer sårbare for UHI-effekten, kan offentlige tjenester styre bistanden dit den vil ha størst innvirkning. Dette kan til og med forutses før høytemperaturhendelser, redusere virkningen av ekstremvær og gi et positivt resultat for byboere.
Jordobservasjonsdata (EO) ble brukt til å utføre analysen i byskala. Den totale størrelsen byr imidlertid på utfordringer med tradisjonelle måter å lagre, organisere og søke etter data for store geografiske områder. Arup taklet denne utfordringen ved å samarbeide med AWS og bruke SageMaker geospatiale muligheter for å muliggjøre analyser i byskala og utover. Ettersom det geografiske området vokser til større storbyområder som Los Angeles eller Tokyo, er det nødvendig med mer lagring og beregning for analyse. Elastisiteten til AWS-infrastruktur er ideell for UHI-analyser av urbane miljøer av alle størrelser.
Løsningen: UHeat
Arup brukte SageMaker for å utvikle UHeat, en digital løsning som analyserer store områder av byer for å identifisere bestemte bygninger, strukturer og materialer som får temperaturen til å stige. UHeat bruker en kombinasjon av satellittbilder og åpen kildekode klimadata for å utføre analysen.
Et lite team på Arup foretok den innledende analysen, der flere dataforskere måtte læres opp i SageMaker-verktøyene og arbeidsflytene. Onboarding av dataforskere til et nytt prosjekt pleide å ta uker ved bruk av interne verktøy. Dette tar nå noen timer med SageMaker.
Det første trinnet i enhver EO-analyse er innsamling og forberedelse av dataene. Med SageMaker kan Arup få tilgang til data fra en katalog over geospatiale dataleverandører, inkludert Sentinel-2 data, som ble brukt til London-analysen. Innebygd geospatial datasetttilgang sparer uker med innsats ellers tapt for å samle inn og forberede data fra ulike dataleverandører og leverandører. EO-bilder består ofte av små fliser som, for å dekke et område på størrelse med London, må kombineres. Dette er kjent som en geomosaisk, som kan opprettes automatisk ved å bruke de administrerte geospatiale operasjonene i en SageMaker Geomosaic Earth Observation jobb.
Etter at EO-dataene for interesseområdet er kompilert, kan de viktigste påvirkningsparametrene for analysen trekkes ut. For UHI trengte Arup å kunne utlede data om parametere for bygningsgeometri, byggematerialer, menneskeskapte varmekilder og dekning av eksisterende og planlagte grønne områder. Ved å bruke optiske bilder som Sentinel-2, kan landdekkeklasser inkludert bygninger, veier, vann, vegetasjonsdekke, barmark og albedo (mål for reflektivitet) for hver av disse overflatene beregnes.
Ved å beregne verdiene fra de forskjellige båndene i satellittbildene kan de brukes som innganger til SØKES modell, som gir en streng måte å beregne UHI-effekt på. Resultatene av SUEWS blir deretter visualisert, i dette tilfellet med Arups eksisterende geospatiale dataplattform. Ved å justere verdier som albedo for et bestemt sted, er Arup i stand til å teste effekten av avbøtende strategier. Albedo-ytelsen kan foredles ytterligere i simuleringer ved å modellere ulike konstruksjonsmaterialer, kledning eller taktekking. Arup fant at i ett område av London kunne økende albedo fra 0.1 til 0.9 redusere omgivelsestemperaturen med 1.1 °C under toppforhold. Over større områder av interesse kan denne modelleringen også brukes til å forutsi UHI-effekten sammen med klimaprognoser for å kvantifisere omfanget av UHI-effekten.
Med historiske data fra kilder som Sentinel-2 kan tidsmessige studier fullføres. Dette gjør det mulig for Arup å visualisere UHI-effekten i perioder av interesse, for eksempel hetebølgen London sommeren 2022. De Urban Heat Snapshot forskning Arup har fullført avslører hvordan UHI-effekten presser opp temperaturene i byer som London, Madrid, Mumbai og Los Angeles.
Samle inn data for et interesseområde
SageMaker eliminerer kompleksiteten ved å manuelt samle inn data for jordobservasjonsjobber (EOJs) ved å tilby en katalog over geospatiale dataleverandører. Når dette skrives, USGS Landsat, Sentinel-1, Copernicus DEM, NAIP: National Agriculture Imagery Programog Sentinel-2 data er tilgjengelig direkte fra katalogen. Du kan også ta med din egen Planet Labs-data når bilder med høyere oppløsning og frekvens kreves. Innebygd geospatial datasetttilgang sparer uker med innsats ellers tapt for å samle inn data fra ulike dataleverandører og leverandører. Koordinater for polygonområdet av interesse må oppgis, samt tidsintervallet for når EO-bilder ble samlet inn.
Arups neste steg var å kombinere disse bildene til et større enkelt raster som dekker hele interesseområdet. Dette er kjent som mosaikk og støttes av bestått GeoMosaicConfig til SageMaker StartEarthObservationJob API.
Vi har gitt noen kodeeksempler som er representative for trinnene Arup tok:
Dette kan ta en stund å fullføre. Du kan sjekke statusen til jobbene dine slik:
Resampling
Deretter tas rasteret på nytt for å normalisere pikselstørrelsen på tvers av de innsamlede bildene. Du kan bruke ResamplingConfig for å oppnå dette ved å angi verdien av lengden på en side av pikselen:
Bestemme dekning
Bestemmelse av arealdekning som vegetasjon er mulig ved å bruke en normalisert differansevegetasjonsindeks (NDVI). I praksis kan dette beregnes ut fra intensiteten av reflektert rødt og nær-infrarødt lys. For å bruke en slik beregning på EO-data i SageMaker, må BandMathConfig kan leveres til StartEarthObservationJob API:
Vi kan visualisere resultatet av båndmattejobben i SageMaker visualiseringsverktøy for geospatiale evner. SageMaker geospatiale evner kan hjelpe deg med å legge modellprediksjoner på et basiskart og gi lagvis visualisering for å gjøre samarbeid enklere. Den GPU-drevne interaktive visualiseringen og Python-notatbøkene gir en sømløs måte å utforske millioner av datapunkter i ett enkelt vindu, samt samarbeide om innsikt og resultater.
Forbereder for visualisering
Som et siste trinn forbereder Arup de forskjellige båndene og beregnede båndene for visualisering ved å kombinere dem til en enkelt GeoTIFF. For båndstabling kan SageMaker EOJs passeres StackConfig objekt, der utgangsoppløsningen kan settes basert på oppløsningene til inngangsbildene:
Til slutt kan utdata GeoTIFF lagres for senere bruk i Amazon enkel lagringstjeneste (Amazon S3) eller visualisert ved hjelp av SageMaker geospatiale muligheter. Ved å lagre utdataene i Amazon S3 kan Arup bruke analysen i nye prosjekter og inkorporere dataene i nye inferensjobber. I Arups tilfelle brukte de den behandlede GeoTIFF i deres eksisterende visualiseringsverktøy for geografisk informasjonssystem for å produsere visualiseringer i samsvar med deres produktdesigntemaer.
konklusjonen
Ved å bruke den opprinnelige funksjonaliteten til SageMaker, var Arup i stand til å gjennomføre en analyse av UHI-effekten i byskala, som tidligere tok uker, på noen få timer. Dette hjelper Arup med å gjøre sine egne kunder i stand til å nå sine bærekraftsmål raskere og begrenser fokusområdene der UHI-effektreduserende strategier bør brukes, sparer dyrebare ressurser og optimaliserer avbøtende taktikk. Analysen kan også integreres i fremtidig jordobservasjonsverktøy som en del av større risikoanalyseprosjekter, og hjelper Arups kunder med å forutsi effekten av UHI i ulike scenarier.
Selskaper som Arup låser opp bærekraft gjennom skyen med jordobservasjonsdata. Lås opp mulighetene for jordobservasjonsdata i bærekraftsprosjektene dine ved å utforske SageMakers geospatiale funksjoner på SageMaker-konsollen i dag. For å finne ut mer, se Amazon SageMaker geospatiale muligheter, eller få hands on med en veiledningsløsning.
Om forfatterne
Richard Alexander er en Associate Geospatial Data Scientist ved Arup, med base i Bristol. Han har en dokumentert merittliste med å bygge vellykkede team og lede og levere jordobservasjons- og datavitenskap-relaterte prosjekter på tvers av flere miljøsektorer.
Mark Hallows er fjernmålingsspesialist hos Arup, med base i London. Mark gir ekspertise innen jordobservasjon og geospatial dataanalyse til et bredt spekter av kunder og leverer innsikt og tankeledelse ved bruk av både tradisjonell maskinlæring og dyplæringsteknikker.
Thomas Attree er Senior Solutions Architect hos Amazon Web Services med base i London. Thomas hjelper for tiden kunder i kraft- og energibransjen og bruker sin lidenskap for bærekraft for å hjelpe kundene med å bygge applikasjoner for energieffektivitet, samt gi råd om bruk av skyteknologi for å styrke bærekraftsprosjekter.
Tamara Herbert er en senior applikasjonsutvikler med AWS Professional Services i Storbritannia. Hun har spesialisert seg på å bygge moderne og skalerbare applikasjoner for et bredt spekter av kunder, med fokus på de innen offentlig sektor. Hun er aktivt involvert i å bygge løsninger og drive samtaler som gjør at organisasjoner kan nå sine bærekraftsmål både i og gjennom skyen.
Anirudh Viswanathan – er Sr Product Manager, Technical – External Services med SageMaker geospatial ML team. Han har en mastergrad i robotikk fra Carnegie Mellon University og en MBA fra Wharton School of Business, og er utnevnt til oppfinner på over 50 patenter. Han liker langdistanseløping, besøke kunstgallerier og Broadway-show.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
- kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/designing-resilient-cities-at-arup-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- : har
- :er
- :hvor
- $OPP
- 1
- 100
- 12
- 15%
- 16
- 19
- 20
- 2022
- 3d
- 50
- 51
- 7
- 9
- a
- I stand
- akselerere
- akselerert
- adgang
- Logg inn
- nøyaktig
- Oppnå
- tvers
- aktivt
- Ytterligere
- adressert
- råde
- byrå
- landbruk
- AIR
- Alexander
- Alle
- tillate
- tillater
- sammen
- også
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker geospatial
- Amazon Web Services
- Omgivende
- an
- analyser
- analyse
- analyser
- og
- Angeles
- noen
- api
- Søknad
- søknader
- anvendt
- gjelder
- Påfør
- påføring
- ER
- AREA
- områder
- rundt
- Kunst
- Kunstgallerier
- AS
- eiendel
- Assistanse
- Førsteamanuensis
- At
- Myndigheter
- automatisk
- tilgjengelig
- tilgjengelig direkte
- AWS
- AWS profesjonelle tjenester
- bakgrunn
- BAND
- basen
- basert
- BE
- BEST
- Bedre
- Beyond
- Blå
- både
- bringe
- bristol
- bred
- bygge
- Bygning
- innebygd
- virksomhet
- by
- beregnet
- beregning
- beregningen
- CAN
- evner
- Carnegie Mellon
- saken
- katalog
- forårsaket
- forårsaker
- sentral
- utfordre
- utfordringer
- sjekk
- valg
- Byer
- Borgere
- City
- klasser
- klienter
- Klima
- Cloud
- SKYETEKNOLOGI
- kode
- samarbeide
- samarbeid
- Samle
- samling
- Collective
- kombinasjon
- kombinere
- kombinert
- kombinere
- komfort
- sammenlignet
- fullføre
- Terminado
- komplekse
- kompleksiteten
- Beregn
- forhold
- Gjennomføre
- konsistent
- Konsoll
- konstruksjon
- konsulent
- konsulenter
- samtaler
- kunne
- dekke
- dekning
- dekker
- skape
- opprettet
- I dag
- Kunder
- dato
- dataanalyse
- Dataplattform
- datapunkter
- dataforsker
- datasett
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- redusere
- dedikert
- dyp
- dyp læring
- levere
- leverer
- utplassere
- beskrive
- utforming
- designere
- utforme
- design
- utvikle
- Utvikler
- utviklere
- Utvikling
- forskjell
- forskjellig
- digitalt
- direkte
- direkte
- kjøring
- to
- under
- hver enkelt
- jord
- enklere
- lett
- økosystemer
- effekt
- effektivitet
- effektivt
- innsats
- eliminerer
- Utslipp
- bemyndige
- muliggjøre
- muliggjør
- energi
- Ingeniører
- berike
- Hele
- Miljø
- miljømessige
- miljøer
- ESA
- Selv
- hendelser
- overskytende
- eksisterende
- ekspertise
- eksperter
- utforske
- Utforske
- utvendig
- ekstrem
- raskere
- Noen få
- slutt~~POS=TRUNC
- Finn
- Først
- Fokus
- fokuserer
- fokusering
- Til
- Varsel
- funnet
- Frekvens
- ofte
- fra
- funksjonalitet
- videre
- framtid
- gallerier
- GAS
- geografisk
- geografiske
- Geospatial ML
- få
- Global
- Mål
- grafikk
- størst
- Grønn
- Ground
- Vokser
- veiledning
- hender
- Ha
- he
- Helse
- hjelpe
- hjelper
- her.
- Høy
- høyere
- høyest
- hans
- historisk
- holder
- TIMER
- Hvordan
- Men
- HTML
- HTTPS
- stort
- menneskelig
- ideell
- identifisere
- identifisering
- if
- bilder
- Påvirkning
- Konsekvenser
- forbedret
- forbedrer
- bedre
- in
- Inkludert
- innlemme
- økt
- økende
- indeks
- industri
- å påvirke
- informasjon
- Infrastruktur
- innledende
- inngang
- innganger
- innsikt
- innsikt
- integrert
- interaktiv
- interesse
- intervensjon
- inn
- involvert
- Islands
- IT
- Jobb
- Jobb
- jpg
- nøkkel
- Nøkkelområder
- kjent
- Labs
- Tomt
- stor
- storskala
- større
- seinere
- lagdelte
- Ledelse
- ledende
- Fører
- læring
- Lengde
- Life
- lett
- i likhet med
- Liste
- plassering
- London
- den
- Los Angeles
- tapte
- maskin
- maskinlæring
- laget
- gjøre
- fikk til
- leder
- manuelt
- kart
- merke
- materialer
- math
- Saken
- Kan..
- måle
- Møt
- Mellon
- Metrics
- millioner
- minutter
- skadebegrensning
- ML
- modell
- modellering
- modeller
- Moderne
- mer
- flere
- Mumbai
- navn
- oppkalt
- Nasa
- nasjonal
- innfødt
- Naturlig
- Nær
- Trenger
- nødvendig
- Ny
- neste
- nå
- objekt
- of
- on
- onboarding
- ONE
- åpen kildekode
- Drift
- optimalisere
- or
- organisasjoner
- organisering
- ellers
- vår
- ut
- Utfallet
- produksjon
- enn
- samlet
- egen
- eiere
- parametere
- del
- Spesielt
- samarbeid
- partnering
- bestått
- Passerer
- lidenskap
- Patenter
- Topp
- Ansatte
- Utfør
- ytelse
- perioder
- pixel
- planet
- planlagt
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- poeng
- polygon
- befolkningen
- portrett
- positurer
- positiv
- muligheter
- mulig
- Post
- makt
- praksis
- Dyrebar
- Spådommer
- forberedelse
- forbereder
- forbereder
- presentert
- tidligere
- Før
- Bearbeidet
- Prosesser
- produsere
- Produkt
- produktdesign
- produktutvikling
- Produktsjef
- profesjonell
- prosjekt
- Anslagene
- prosjekter
- egenskaper
- eiendom
- utprøvd
- gi
- forutsatt
- tilbydere
- gir
- gi
- offentlig
- Skyver
- Python
- kvalitet
- område
- rekord
- Rød
- redusere
- reduserer
- redusere
- referere
- raffinert
- reflektert
- fjernkontroll
- representant
- påkrevd
- forskning
- innbyggere
- spenstig
- oppløsning
- Ressurser
- resultere
- Resultater
- avslører
- Richard
- streng
- Rise
- Risiko
- robotikk
- Kjør
- rennende
- Rural
- s
- sagemaker
- satellitt
- besparende
- skalerbar
- Skala
- scenarier
- Skole
- Forsker
- forskere
- sømløs
- sektor
- sektorer
- sikkerhet
- senior
- Tjenester
- sett
- flere
- hun
- bør
- Viser
- side
- Enkelt
- enkelt
- Størrelse
- liten
- So
- løsning
- Solutions
- løse
- noen
- Kilder
- mellomrom
- spesialist
- spesialisert
- spesifikk
- stable
- stabling
- startet
- status
- Trinn
- Steps
- lagring
- lagret
- lagring
- strategier
- strukturer
- studier
- vellykket
- slik
- sommer
- medfølgende
- Støttes
- rundt
- Bærekraft
- bærekraftig
- Bærekraftig utvikling
- system
- taktikk
- Ta
- tar
- tamara
- mål
- lag
- lag
- Teknisk
- teknikker
- Teknologi
- test
- Det
- De
- Området
- Storbritannia
- deres
- Dem
- temaer
- deretter
- termisk
- Disse
- de
- denne
- De
- trodde
- tenkte ledelse
- Gjennom
- tid
- til
- i dag
- tokyo
- tok
- verktøy
- verktøy
- Totalt
- mot
- spor
- banerekord
- tradisjonelle
- Tog
- trent
- Transform
- Uk
- forståelse
- enhet
- universitet
- låse opp
- opplåsing
- Urban
- bruk
- bruke
- brukt
- bruker
- ved hjelp av
- verktøy
- utnytte
- verdi
- Verdier
- variasjon
- ulike
- leverandører
- visualisering
- visualisere
- Sårbar
- var
- Vann
- Vei..
- måter
- Vær
- web
- webtjenester
- uker
- VI VIL
- var
- Wharton
- når
- hvilken
- mens
- bred
- vil
- vindu
- med
- innenfor
- arbeidsflyt
- verdensklasse
- skriving
- Du
- Din
- zephyrnet