Gryzonie, takie jak szczury i myszy, wiążą się z szeregiem zagrożeń dla zdrowia i wiadomo, że rozprzestrzeniają ponad 35 chorób. Identyfikacja regionów o wysokiej aktywności gryzoni może pomóc władzom lokalnym i organizacjom zwalczania szkodników w skutecznym planowaniu interwencji i eksterminacji gryzoni.
W tym poście pokazujemy, jak monitorować i wizualizować populację gryzoni za pomocą Możliwości geoprzestrzenne Amazon SageMaker. Następnie wizualizujemy wpływ inwazji gryzoni na roślinność i zbiorniki wodne. Na koniec korelujemy i wizualizujemy liczbę przypadków ospy małpiej zgłoszonych z obserwacjami gryzoni w regionie. Amazon Sage Maker ułatwia analitykom danych i inżynierom uczenia maszynowego (ML) tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli przy użyciu danych geoprzestrzennych. Narzędzie ułatwia dostęp do źródeł danych geoprzestrzennych, uruchamianie specjalnie zaprojektowanych operacji przetwarzania, stosowanie wstępnie wytrenowanych modeli ML oraz szybsze i na dużą skalę korzystanie z wbudowanych narzędzi do wizualizacji.
Notatnik
Najpierw używamy Studio Amazon SageMaker notatnik z obrazem geoprzestrzennym, wykonując czynności opisane w Pierwsze kroki z funkcjami geoprzestrzennymi Amazon SageMaker.
Dostęp do danych
Obraz geoprzestrzenny jest dostarczany z preinstalowanymi funkcjami geoprzestrzennymi SageMaker, które ułatwiają wzbogacanie danych do analizy geoprzestrzennej i uczenia maszynowego. W naszym poście wykorzystujemy zdjęcia satelitarne z Sentinel-2 i aktywność gryzoni i zbiór danych o ospie małpiejs z open source Otwarte dane Nowego Jorku.
Najpierw wykorzystujemy aktywność gryzoni i wyodrębniamy szerokość i długość geograficzną obserwacji i inspekcji gryzoni. Następnie wzbogacamy te informacje o lokalizacji o adresy ulic czytelne dla człowieka. Tworzymy a zadanie wzbogacania wektorów (VEJ) w notatniku SageMaker Studio, aby uruchomić operację odwrotnego geokodowania, aby można było konwertować współrzędne geograficzne (szerokość i długość geograficzną) na adresy czytelne dla człowieka, obsługiwane przez Usługa lokalizacji Amazon. Tworzymy VEJ w następujący sposób:
Wizualizuj aktywność gryzoni w regionie
Teraz możemy wykorzystać możliwości geoprzestrzenne SageMaker do wizualizacji obserwacji gryzoni. Po zakończeniu VEJ eksportujemy dane wyjściowe zadania do pliku Amazon S3 wiadro.
Po zakończeniu eksportu zobaczysz wyjściowy plik CSV w swoim Usługa Amazon Simple Storage (Amazon S3), który składa się z twoich danych wejściowych (współrzędne długości i szerokości geograficznej) wraz z dodatkowymi kolumnami: numer adresu, kraj, etykieta, gmina, okolica, kod pocztowy i region tej lokalizacji dołączony na końcu.
Z pliku wyjściowego wygenerowanego przez VEJ możemy użyć funkcji geoprzestrzennych SageMaker, aby nałożyć dane wyjściowe na mapę bazową i zapewnić warstwową wizualizację, aby ułatwić współpracę. Możliwości geoprzestrzenne SageMaker zapewniają wbudowane narzędzia do wizualizacji obsługiwane przez Pracownia Foursquare, który natywnie działa z poziomu notebooka SageMaker za pośrednictwem pliku Zestaw SDK mapy geoprzestrzennej SageMaker. Poniżej możemy zwizualizować obserwacje gryzoni, a także uzyskać czytelne dla człowieka adresy dla każdego punktu danych. Informacje adresowe każdego z punktów danych obserwacji gryzoni mogą być przydatne do kontroli i leczenia gryzoni.
Przeanalizuj wpływ inwazji gryzoni na roślinność i zbiorniki wodne
Aby przeanalizować wpływ inwazji gryzoni na roślinność i zbiorniki wodne, musimy sklasyfikować każde miejsce jako roślinność, wodę i gołą ziemię. Przyjrzyjmy się, jak możemy wykorzystać te możliwości geoprzestrzenne do przeprowadzenia tej analizy.
Nowe możliwości geoprzestrzenne w SageMaker oferują łatwiejszy dostęp do danych geoprzestrzennych, takich jak Sentinel-2 i Landsat 8. Wbudowany dostęp do zestawów danych geoprzestrzennych oszczędza tygodnie wysiłku, który w przeciwnym razie byłby stracony na gromadzenie i przetwarzanie danych od różnych dostawców danych i dostawców. Ponadto te możliwości geoprzestrzenne oferują wstępnie wyszkolony model segmentacji pokrycia terenu (LULC) w celu identyfikacji materiału fizycznego, takiego jak roślinność, woda i nagi grunt na powierzchni ziemi.
Używamy tego LULC ML model do analizy wpływu populacji gryzoni na roślinność i zbiorniki wodne.
W poniższym fragmencie kodu najpierw definiujemy współrzędne obszaru zainteresowania (aoi_coords
) Nowego Jorku. Następnie tworzymy Earth Observation Job (EOJ) i wybieramy operację LULC. SageMaker pobiera i wstępnie przetwarza dane obrazu satelitarnego dla EOJ. Następnie SageMaker automatycznie uruchamia wnioskowanie o modelu dla EOJ. Czas działania EOJ będzie się wahał od kilku minut do godzin, w zależności od liczby przetwarzanych obrazów. Możesz monitorować status EOJ za pomocą get_earth_observation_job
funkcji i wizualizacji wejścia i wyjścia EOJ na mapie.
Aby zwizualizować populację gryzoni w odniesieniu do roślinności, nakładamy populację gryzoni i dane obserwacyjne na prognozy modelu segmentacji pokrycia terenu. Ta wizualizacja może pomóc nam zlokalizować populację gryzoni i przeanalizować ją na roślinności i zbiornikach wodnych.
Wizualizuj przypadki ospy małpiej i koreluj z danymi gryzoni
Aby zwizualizować związek między przypadkami ospy małpiej a obserwacjami gryzoni, dodaliśmy zestaw danych o ospie małpiej i geoJSON dla granic dzielnic Nowego Jorku. Zobacz następujący kod:
W notatniku SageMaker Studio możemy użyć narzędzia do wizualizacji obsługiwanego przez Foursquare, aby dodać warstwy na mapie i dodać wykresy. Tutaj dodaliśmy dane dotyczące ospy małpiej jako wykres, aby pokazać liczbę przypadków ospy małpiej dla każdej z gmin. Aby zobaczyć korelację między przypadkami ospy małpiej a obserwacjami gryzoni, dodaliśmy granice gmin jako warstwę wielokątów i dodaliśmy warstwę mapy termicznej, która reprezentuje aktywność gryzoni. Warstwa graniczna gminy jest pokolorowana tak, aby pasowała do wykresu danych o ospie małpiej. Jak widać, dzielnica Manhattan wykazuje wysoką koncentrację obserwacji gryzoni i odnotowuje największą liczbę przypadków ospy małpiej, a następnie Brooklyn.
Potwierdza to prosta analiza statystyczna obliczania korelacji między koncentracją obserwacji gryzoni a przypadkami ospy małpiej w każdej gminie. Obliczenia dały wartość r równą 0.714, co oznacza dodatnią korelację.
Wnioski
W tym poście pokazaliśmy, jak można wykorzystać możliwości geoprzestrzenne SageMaker, aby uzyskać szczegółowe adresy zaobserwowanych gryzoni i zwizualizować wpływ gryzoni na roślinność i zbiorniki wodne. Może to pomóc władzom lokalnym i organizacjom zajmującym się zwalczaniem szkodników w skutecznym planowaniu interwencji i eksterminacji gryzoni. Skorelowaliśmy również obserwacje gryzoni z przypadkami ospy małpiej w okolicy za pomocą wbudowanego narzędzia do wizualizacji. Wykorzystując wzbogacanie wektorów i EOJ wraz z wbudowanymi narzędziami do wizualizacji, możliwości geoprzestrzenne SageMaker eliminują wyzwania związane z obsługą wielkoskalowych zbiorów danych geoprzestrzennych, trenowaniem modeli i wnioskowaniem oraz zapewniają możliwość szybkiego eksplorowania prognoz i danych geoprzestrzennych na interaktywnej mapie przy użyciu przyspieszonej grafiki 3D i wbudowanych narzędzi do wizualizacji.
Możesz zacząć korzystać z funkcji geoprzestrzennych SageMaker na dwa sposoby:
Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź Możliwości geoprzestrzenne Amazon SageMaker i Pierwsze kroki z możliwościami geoprzestrzennymi Amazon SageMaker. Odwiedź również nasz GitHub repo, który zawiera kilka przykładowych notatników dotyczących możliwości geoprzestrzennych SageMaker.
O autorach
Króliczek Kaushik jest architektem rozwiązań w AWS. Pasjonuje się budowaniem rozwiązań AI/ML i pomaganiem klientom we wprowadzaniu innowacji na platformie AWS. Poza pracą lubi spacery, wspinaczkę skałkową i pływanie.
Clarisse Vigal jest starszym technicznym menedżerem konta w AWS, koncentrującym się na pomaganiu klientom w przyspieszeniu ich podróży do chmury. Poza pracą Clarisse lubi podróżować, chodzić po górach i czytać thrillery science-fiction.
Weda Ramana jest starszym specjalistą ds. architekta rozwiązań w zakresie uczenia maszynowego z siedzibą w stanie Maryland. Veda współpracuje z klientami, aby pomóc im w tworzeniu wydajnych, bezpiecznych i skalowalnych aplikacji uczenia maszynowego. Veda jest zainteresowana pomaganiem klientom w wykorzystaniu technologii bezserwerowych do uczenia maszynowego.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :ma
- :Jest
- 10
- 100
- 11
- 17
- 3d
- 40
- 7
- 8
- 9
- a
- zdolność
- O nas
- przyśpieszyć
- przyśpieszony
- dostęp
- Konto
- działalność
- Dodaj
- w dodatku
- Dodatkowy
- adres
- Adresy
- Przyjęcie
- Po
- AI / ML
- wzdłuż
- również
- Amazonka
- Amazon Sage Maker
- Dane geoprzestrzenne Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- analiza
- w czasie rzeczywistym sprawiają,
- i
- aplikacje
- Aplikuj
- SĄ
- POWIERZCHNIA
- AS
- powiązany
- At
- Władze
- automatycznie
- AWS
- baza
- na podstawie
- BE
- poniżej
- pomiędzy
- ciała
- Granice
- granica
- Brooklyn
- budować
- Budowanie
- wbudowany
- by
- obliczenie
- CAN
- Może uzyskać
- możliwości
- Etui
- wyzwania
- Wykres
- Wykresy
- Miasto
- Klasyfikuj
- Wspinaczka
- Chmura
- adopcja chmury
- kod
- współpraca
- Zbieranie
- kolumny
- byliśmy spójni, od początku
- kompletny
- stężenie
- składa się
- kontrola
- konwertować
- Korelacja
- kraj
- pokrywa
- Stwórz
- Klientów
- dane
- punkty danych
- zbiory danych
- określić
- wykazać
- W zależności
- rozwijać
- szczegółowe
- choroby
- pliki do pobrania
- każdy
- Ziemia
- łatwiej
- faktycznie
- ruchomości
- wydajny
- wysiłek
- wyeliminować
- zakończenia
- Inżynierowie
- wzbogacać
- przykład
- eksponaty
- odkryj
- eksport
- wyciąg
- szybciej
- filet
- W końcu
- i terminów, a
- koncentruje
- następnie
- następujący
- następujący sposób
- W razie zamówieenia projektu
- od
- funkcjonować
- wygenerowane
- geograficzny
- otrzymać
- grafika
- Ziemia
- Prowadzenie
- Have
- he
- Zdrowie
- pomoc
- pomoc
- tutaj
- Wysoki
- Najwyższa
- GODZINY
- W jaki sposób
- How To
- HTML
- http
- HTTPS
- człowiek
- czytelne dla człowieka
- zidentyfikować
- identyfikacja
- obraz
- zdjęcia
- importować
- in
- Informacja
- wprowadzać innowacje
- wkład
- interaktywne
- odsetki
- zainteresowany
- IT
- Praca
- podróż
- znany
- Etykieta
- Kraj
- na dużą skalę
- warstwa
- warstwowy
- nioski
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Dźwignia
- miejscowy
- lokalizacja
- Popatrz
- stracił
- maszyna
- uczenie maszynowe
- robić
- WYKONUJE
- kierownik
- mapa
- Maryland
- maska
- Mecz
- materiał
- minut
- ML
- model
- modele
- monitor
- Ospa małp
- jeszcze
- Potrzebować
- Nowości
- I Love New York
- nowy jork
- Następny
- notatnik
- numer
- NYC
- of
- oferta
- on
- koncepcja
- open source
- działanie
- operacje
- organizacji
- Inaczej
- ludzkiej,
- opisane
- wydajność
- zewnętrzne
- strona
- namiętny
- dla
- wykonać
- fizyczny
- krok po kroku
- Platforma
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- zwrotnica
- Wielokąt
- populacja
- pozytywny
- Post
- za pośrednictwem tradycyjnej poczty
- powered
- Przewidywania
- Obrobiony
- przetwarzanie
- Wytworzony
- niska zabudowa
- własność
- zapewniać
- dostawców
- cele
- szybko
- Czytający
- dokumentacja
- region
- regiony
- relacja
- Zgłoszone
- reprezentuje
- poszanowanie
- odpowiedź
- rewers
- ryzyko
- skała
- run
- działa
- sagemaker
- satelita
- skalowalny
- Skala
- sci-fi
- Naukowcy
- bezpieczne
- widzieć
- segmentacja
- senior
- Bezserwerowe
- Usługi
- Sesja
- kilka
- pokazać
- Prosty
- skrawek
- So
- Rozwiązania
- Źródła
- specjalista
- rozpiętość
- Kwadratowa
- rozpoczęty
- statystyczny
- Rynek
- Cel
- przechowywanie
- ulica
- studio
- taki
- Utrzymany
- Powierzchnia
- Techniczny
- Technologies
- niż
- że
- Połączenia
- Strefa
- ich
- Im
- następnie
- Te
- to
- do
- narzędzie
- narzędzia
- Pociąg
- Trening
- Podróżowanie
- leczenie
- drugiej
- us
- posługiwać się
- za pomocą
- Wykorzystując
- wartość
- różnorodny
- sprzedawców
- przez
- Odwiedzić
- wyobrażanie sobie
- Uzdatnianie wody
- sposoby
- we
- sieć
- usługi internetowe
- tygodni
- który
- będzie
- w
- w ciągu
- Praca
- działa
- york
- You
- Twój
- zefirnet