Roedores, como ratos e camundongos, estão associados a vários riscos à saúde e são conhecidos por espalhar mais de 35 doenças. A identificação de regiões de alta atividade de roedores pode ajudar as autoridades locais e as organizações de controle de pragas a planejar intervenções de forma eficaz e exterminar os roedores.
Neste post, mostramos como monitorar e visualizar uma população de roedores usando Recursos geoespaciais do Amazon SageMaker. Em seguida, visualizamos os efeitos da infestação de roedores na vegetação e nos corpos d'água. Por fim, correlacionamos e visualizamos o número de casos de varíola símia relatados com avistamentos de roedores em uma região. Amazon Sage Maker torna mais fácil para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina (ML) criar, treinar e implantar modelos usando dados geoespaciais. A ferramenta facilita o acesso a fontes de dados geoespaciais, executa operações de processamento específicas, aplica modelos de ML pré-treinados e usa ferramentas de visualização integradas com mais rapidez e escala.
Portátil
Primeiro, usamos um Estúdio Amazon SageMaker notebook com uma imagem geoespacial seguindo as etapas descritas em Conceitos básicos dos recursos geoespaciais do Amazon SageMaker.
Acesso de dados
A imagem geoespacial vem pré-instalada com os recursos geoespaciais do SageMaker que facilitam o enriquecimento de dados para análise geoespacial e ML. Para nosso post, usamos imagens de satélite do Sentinel-2 e do atividade de roedores e conjunto de dados da varíola dos macacoss de código aberto Dados abertos de Nova York.
Primeiro, usamos a atividade do roedor e extraímos a latitude e longitude dos avistamentos e inspeções de roedores. Em seguida, enriquecemos essas informações de localização com endereços legíveis por humanos. Nós criamos um trabalho de enriquecimento de vetores (VEJ) no notebook SageMaker Studio para executar uma operação de geocodificação reversa para que você possa converter coordenadas geográficas (latitude, longitude) em endereços legíveis por humanos, com tecnologia Serviço de localização da Amazon. Criamos o VEJ da seguinte forma:
Visualize a atividade de roedores em uma região
Agora podemos usar os recursos geoespaciais do SageMaker para visualizar avistamentos de roedores. Após a conclusão do VEJ, exportamos a saída do trabalho para um Amazon S3 balde.
Quando a exportação estiver concluída, você verá o arquivo CSV de saída em seu Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3), que consiste em seus dados de entrada (coordenadas de longitude e latitude) juntamente com colunas adicionais: número do endereço, país, rótulo, município, bairro, código postal e região desse local anexado no final.
A partir do arquivo de saída gerado pelo VEJ, podemos usar os recursos geoespaciais do SageMaker para sobrepor a saída em um mapa base e fornecer visualização em camadas para facilitar a colaboração. Os recursos geoespaciais do SageMaker fornecem ferramentas de visualização incorporadas com tecnologia Estúdio Quadrangular, que funciona nativamente em um notebook SageMaker por meio do SDK de mapa geoespacial SageMaker. Abaixo, podemos visualizar os avistamentos de roedores e também obter os endereços legíveis por humanos para cada um dos pontos de dados. As informações de endereço de cada um dos pontos de dados de avistamento de roedores podem ser úteis para fins de inspeção e tratamento de roedores.
Analisar os efeitos da infestação de roedores na vegetação e corpos d'água
Para analisar os efeitos da infestação de roedores na vegetação e nos corpos d'água, precisamos classificar cada local como vegetação, água e solo descoberto. Vejamos como podemos usar esses recursos geoespaciais para realizar essa análise.
Os novos recursos geoespaciais do SageMaker oferecem acesso mais fácil a dados geoespaciais, como Sentinel-2 e Landsat 8. O acesso integrado ao conjunto de dados geoespaciais economiza semanas de esforço que seriam perdidas na coleta e processamento de dados de vários provedores e fornecedores de dados. Além disso, esses recursos geoespaciais oferecem um modelo de segmentação pré-treinado de Cobertura de Uso da Terra (LULC) para identificar o material físico, como vegetação, água e solo descoberto, na superfície da terra.
Usamos isso LULC-ML modelo para analisar os efeitos da população de roedores na vegetação e corpos d'água.
No trecho de código a seguir, primeiro definimos as coordenadas da área de interesse (aoi_coords
) da cidade de Nova York. Em seguida, criamos um Trabalho de Observação da Terra (EOJ) e selecionamos a operação LULC. O SageMaker baixa e pré-processa os dados de imagem de satélite para o EOJ. Em seguida, o SageMaker executa automaticamente a inferência de modelo para o EOJ. O tempo de execução do EOJ varia de alguns minutos a horas, dependendo do número de imagens processadas. Você pode monitorar o status dos EOJs usando o get_earth_observation_job
função e visualize a entrada e a saída do EOJ no mapa.
Para visualizar a população de roedores em relação à vegetação, sobrepomos a população de roedores e os dados de avistamento nas previsões do modelo de segmentação da cobertura da terra. Essa visualização pode nos ajudar a localizar a população de roedores e analisá-la na vegetação e nos corpos d'água.
Visualize casos de varíola símia e correlacione com dados de roedores
Para visualizar a relação entre os casos de monkeypox e os avistamentos de roedores, adicionamos o conjunto de dados monkeypox e o arquivo geoJSON para os limites do distrito da cidade de Nova York. Veja o seguinte código:
Em um bloco de anotações do SageMaker Studio, podemos usar a ferramenta de visualização desenvolvida pelo Foursquare para adicionar camadas no mapa e adicionar gráficos. Aqui, adicionamos os dados da varíola símia como um gráfico para mostrar o número de casos de varíola símia para cada um dos distritos. Para ver a correlação entre casos de varíola símia e avistamentos de roedores, adicionamos os limites do bairro como uma camada poligonal e adicionamos a camada de mapa de calor que representa a atividade dos roedores. A camada limite do município é colorida para corresponder ao gráfico de dados da varíola dos macacos. Como podemos ver, o bairro de Manhattan exibe uma alta concentração de avistamentos de roedores e registra o maior número de casos de varíola símia, seguido pelo Brooklyn.
Isso é apoiado por uma análise estatística simples de cálculo da correlação entre a concentração de avistamentos de roedores e casos de varíola símia em cada município. O cálculo produziu um valor de r de 0.714, o que implica uma correlação positiva.
Conclusão
Nesta postagem, demonstramos como você pode usar os recursos geoespaciais do SageMaker para obter endereços detalhados de avistamentos de roedores e visualizar os efeitos dos roedores na vegetação e nos corpos d'água. Isso pode ajudar as autoridades locais e organizações de controle de pragas a planejar intervenções de forma eficaz e exterminar roedores. Também correlacionamos os avistamentos de roedores com os casos de varíola símia na área com a ferramenta de visualização integrada. Ao utilizar o enriquecimento vetorial e EOJs junto com as ferramentas de visualização integradas, os recursos geoespaciais do SageMaker eliminam os desafios de lidar com conjuntos de dados geoespaciais em grande escala, treinamento de modelos e inferência, além de fornecer a capacidade de explorar rapidamente previsões e dados geoespaciais em um mapa interativo usando gráficos 3D acelerados e ferramentas de visualização integradas.
Você pode começar a usar os recursos geoespaciais do SageMaker de duas maneiras:
Para saber mais, visite Recursos geoespaciais do Amazon SageMaker e Conceitos básicos dos recursos geoespaciais do Amazon SageMaker. Visite também nosso GitHub repo, que tem vários notebooks de exemplo nos recursos geoespaciais do SageMaker.
Sobre os autores
Coelho Kaushik é arquiteto de soluções da AWS. Ele é apaixonado por criar soluções de IA/ML e ajudar os clientes a inovar na plataforma AWS. Fora do trabalho, ele gosta de caminhar, escalar e nadar.
Clarisse Vigal é gerente técnico sênior de contas da AWS, focado em ajudar os clientes a acelerar sua jornada de adoção da nuvem. Fora do trabalho, Clarisse gosta de viajar, caminhar e ler thrillers de ficção científica.
Veda Raman é um arquiteto de soluções especialista sênior para aprendizado de máquina com sede em Maryland. A Veda trabalha com os clientes para ajudá-los a arquitetar aplicativos de aprendizado de máquina eficientes, seguros e escaláveis. A Veda está interessada em ajudar os clientes a aproveitar as tecnologias sem servidor para aprendizado de máquina.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
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