Rozătoarele precum șobolanii și șoarecii sunt asociate cu o serie de riscuri pentru sănătate și sunt cunoscute că răspândesc peste 35 de boli. Identificarea regiunilor cu activitate ridicată a rozătoarelor poate ajuta autoritățile locale și organizațiile de control al dăunătorilor să planifice intervenții în mod eficient și să extermine rozătoarele.
În această postare, vă arătăm cum să monitorizați și să vizualizați o populație de rozătoare folosind Capacitățile geospațiale Amazon SageMaker. Apoi vizualizam efectele infestarii cu rozatoare asupra vegetatiei si a corpurilor de apa. În cele din urmă, corelăm și vizualizăm numărul de cazuri de variola de maimuță raportate cu observări de rozătoare într-o regiune. Amazon SageMaker facilitează pentru oamenii de știință ai datelor și inginerii de învățare automată (ML) să construiască, să antreneze și să implementeze modele folosind date geospațiale. Instrumentul facilitează accesarea surselor de date geospațiale, rularea operațiunilor de procesare special concepute, aplicarea modelelor ML pregătite în prealabil și utilizarea instrumentelor de vizualizare încorporate mai rapid și la scară.
Blocnotes
În primul rând, folosim un Amazon SageMaker Studio caiet cu o imagine geospațială urmând pașii evidențiați în Noțiuni introductive cu capacitățile geospațiale Amazon SageMaker.
Acces la date
Imaginea geospațială vine preinstalată cu capabilități geospațiale SageMaker care facilitează îmbogățirea datelor pentru analiza geospațială și ML. Pentru postarea noastră, folosim imagini din satelit de la Sentinel-2 și activitatea rozătoarelor și set de date monkeypoxs din open-source Date deschise NYC.
În primul rând, folosim activitatea rozătoarelor și extragem latitudinea și longitudinea observărilor și inspecțiilor rozătoarelor. Apoi îmbogățim aceste informații despre locație cu adrese de stradă care pot fi citite de om. Creăm un job de îmbogățire vectorială (VEJ) în blocnotesul SageMaker Studio pentru a rula o operație de geocodare inversă, astfel încât să puteți converti coordonatele geografice (latitudine, longitudine) în adrese care pot fi citite de om, cu ajutorul Serviciul de localizare Amazon. Creăm VEJ după cum urmează:
Vizualizați activitatea rozătoarelor într-o regiune
Acum putem folosi capabilitățile geospațiale SageMaker pentru a vizualiza observările rozătoarelor. După ce VEJ este complet, exportăm rezultatul jobului într-un Amazon S3 găleată.
Când exportul este complet, veți vedea fișierul CSV de ieșire în fișierul dvs Serviciul Amazon de stocare simplă Secțiunea (Amazon S3), care constă din datele dvs. introduse (coordonatele de longitudine și latitudine) împreună cu coloane suplimentare: numărul de adresă, țara, eticheta, municipiul, cartierul, codul poștal și regiunea respectivei locații atașate la sfârșit.
Din fișierul de ieșire generat de VEJ, putem folosi capabilitățile geospațiale SageMaker pentru a suprapune rezultatul pe o hartă de bază și pentru a oferi vizualizare în straturi pentru a facilita colaborarea. Capacitățile geospațiale SageMaker oferă instrumente de vizualizare încorporate alimentate de Studio Foursquare, care funcționează nativ dintr-un blocnotes SageMaker prin intermediul SDK pentru hărți geospațiale SageMaker. Mai jos, putem vizualiza observările rozătoarelor și, de asemenea, obținem adresele care pot fi citite de om pentru fiecare dintre punctele de date. Informațiile despre adresa fiecărui punct de date privind observarea rozătoarelor pot fi utile pentru inspecția și tratamentul rozătoarelor.
Analizați efectele infestării cu rozătoare asupra vegetației și a corpurilor de apă
Pentru a analiza efectele infestării rozătoarelor asupra vegetației și a corpurilor de apă, trebuie să clasificăm fiecare locație ca vegetație, apă și teren gol. Să ne uităm la modul în care putem folosi aceste capacități geospațiale pentru a efectua această analiză.
Noile capabilități geospațiale din SageMaker oferă acces mai ușor la datele geospațiale, cum ar fi Sentinel-2 și Landsat 8. Accesul încorporat la setul de date geospațiale economisește săptămâni de efort pierdute altfel în colectarea și procesarea datelor de la diverși furnizori și furnizori de date. De asemenea, aceste capacități geospațiale oferă un model de segmentare a acoperirii terenurilor (LULC) pre-instruit pentru a identifica materialul fizic, cum ar fi vegetația, apa și pământul gol, de la suprafața pământului.
Folosim acest lucru LULC ML model de analiză a efectelor populației de rozătoare asupra vegetației și a corpurilor de apă.
În următorul fragment de cod, definim mai întâi coordonatele zonei de interes (aoi_coords
) din New York City. Apoi creăm o lucrare de observare a Pământului (EOJ) și selectăm operația LULC. SageMaker descarcă și preprocesează datele imaginilor din satelit pentru EOJ. Apoi, SageMaker rulează automat inferența modelului pentru EOJ. Durata de rulare a EOJ va varia de la câteva minute la ore, în funcție de numărul de imagini procesate. Puteți monitoriza starea EOJ utilizând get_earth_observation_job
funcția și vizualizați intrarea și ieșirea EOJ pe hartă.
Pentru a vizualiza populația de rozătoare în raport cu vegetația, suprapunem populația de rozătoare și datele de observare pe predicțiile modelului de segmentare a acoperirii terenului. Această vizualizare ne poate ajuta să localizăm populația de rozătoare și să o analizăm pe vegetație și corpuri de apă.
Vizualizați cazurile de variola maimuțelor și corelaționarea cu datele despre rozătoare
Pentru a vizualiza relația dintre cazurile de variolă a maimuțelor și observările de rozătoare, adăugăm setul de date pentru variola maimuțelor și Fișier geoJSON pentru limitele districtului New York City. Consultați următorul cod:
În cadrul unui notebook SageMaker Studio, putem folosi instrumentul de vizualizare dezvoltat de Foursquare pentru a adăuga straturi în hartă și pentru a adăuga diagrame. Aici, am adăugat datele privind variola maimuței sub formă de diagramă pentru a arăta numărul de cazuri de variola a maimuței pentru fiecare cartier. Pentru a vedea corelația dintre cazurile de variolă a maimuțelor și observările rozătoarelor, am adăugat limitele cartierului ca strat poligon și am adăugat stratul hărții termice care reprezintă activitatea rozătoarelor. Stratul de delimitare a cartierului este colorat pentru a se potrivi cu diagrama de date Monkeypox. După cum putem vedea, cartierul Manhattan prezintă o concentrație mare de observări de rozătoare și înregistrează cel mai mare număr de cazuri de variola maimuțelor, urmat de Brooklyn.
Acest lucru este susținut de o analiză statistică simplă de calculare a corelației dintre concentrația de observări de rozătoare și cazuri de variola maimuțelor din fiecare cartier. Calculul a produs o valoare r de 0.714, ceea ce implică o corelație pozitivă.
Concluzie
În această postare, am demonstrat cum puteți utiliza capabilitățile geospațiale SageMaker pentru a obține adrese detaliate ale observărilor rozătoarelor și a vizualiza efectele rozătoarelor asupra vegetației și a corpurilor de apă. Acest lucru poate ajuta autoritățile locale și organizațiile de control al dăunătorilor să planifice intervenții în mod eficient și să extermine rozătoarele. De asemenea, am corelat observările rozătoarelor cu cazurile de variola a maimuțelor din zonă cu instrumentul de vizualizare încorporat. Prin utilizarea îmbogățirii vectoriale și a EOJ-urilor împreună cu instrumentele de vizualizare încorporate, capabilitățile geospațiale SageMaker elimină provocările de a gestiona seturi de date geospațiale la scară largă, antrenament de model și inferență și oferă capacitatea de a explora rapid predicții și date geospațiale pe o hartă interactivă folosind grafică accelerată 3D și instrumente de vizualizare încorporate.
Puteți începe cu capabilitățile geospațiale SageMaker în două moduri:
Pentru a afla mai multe, vizitați Capacitățile geospațiale Amazon SageMaker și Noțiuni introductive cu capabilitățile geospațiale Amazon SageMaker. De asemenea, vizitați-ne GitHub repo, care are câteva exemple de caiete de note despre capabilitățile geospațiale SageMaker.
Despre autori
Iepurașul Kaushik este arhitect de soluții la AWS. Este pasionat de construirea de soluții AI/ML și de a ajuta clienții să inoveze pe platforma AWS. În afara serviciului, îi place drumețiile, alpinismul și înotul.
Clarisse Vigal este manager tehnic senior de cont la AWS, concentrat pe a ajuta clienții să-și accelereze călătoria de adoptare a cloud-ului. În afara serviciului, lui Clarisse îi place să călătorească, să facă drumeții și să citească thrillere SF.
Veda Raman este un arhitect de soluții de specialitate senior pentru învățarea automată cu sediul în Maryland. Veda lucrează cu clienții pentru a-i ajuta să creeze aplicații de învățare automată eficiente, sigure și scalabile. Veda este interesat să-i ajute pe clienți să folosească tehnologiile fără server pentru învățarea automată.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. Automobile/VE-uri, carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- BlockOffsets. Modernizarea proprietății de compensare a mediului. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :are
- :este
- 10
- 100
- 11
- 17
- 3d
- 40
- 7
- 8
- 9
- a
- capacitate
- Despre Noi
- accelera
- accelerat
- acces
- Cont
- activitate
- adăuga
- adăugat
- Suplimentar
- adresa
- adrese
- Adoptare
- După
- AI / ML
- de-a lungul
- de asemenea
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker geospatial
- Amazon Web Services
- an
- analiză
- analiza
- și
- aplicatii
- Aplică
- SUNT
- ZONĂ
- AS
- asociate
- At
- Autoritățile
- în mod automat
- AWS
- de bază
- bazat
- BE
- de mai jos
- între
- organisme
- limitele
- graniţă
- Brooklyn
- construi
- Clădire
- construit-in
- by
- calcularea
- CAN
- Poate obține
- capacități
- cazuri
- provocări
- Diagramă
- Grafice
- Oraș
- Clasifica
- Alpinism
- Cloud
- adoptarea norului
- cod
- colaborare
- Colectare
- Coloane
- vine
- Completă
- concentrare
- constă
- Control
- converti
- Corelație
- ţară
- acoperi
- crea
- clienţii care
- de date
- puncte de date
- seturi de date
- defini
- demonstrat
- În funcție
- implementa
- detaliat
- boli
- download-uri
- fiecare
- Pământ
- mai ușor
- în mod eficient
- efecte
- eficient
- efort
- elimina
- capăt
- inginerii
- îmbogăți
- exemplu
- Exponatele
- explora
- exporturile
- extrage
- mai repede
- Fișier
- În cele din urmă
- First
- concentrat
- a urmat
- următor
- urmează
- Pentru
- din
- funcţie
- generată
- geografic
- obține
- grafică
- Teren
- Manipularea
- Avea
- he
- Sănătate
- ajutor
- ajutor
- aici
- Înalt
- cea mai mare
- ORE
- Cum
- Cum Pentru a
- HTML
- http
- HTTPS
- uman
- uman poate fi citit
- identifica
- identificarea
- imagine
- imagini
- import
- in
- informații
- inova
- intrare
- interactiv
- interes
- interesat
- IT
- Loc de munca
- călătorie
- cunoscut
- Etichetă
- Țară
- pe scară largă
- strat
- stratificat
- straturi
- AFLAȚI
- învăţare
- Pârghie
- local
- locaţie
- Uite
- pierdut
- maşină
- masina de învățare
- face
- FACE
- manager
- Hartă
- Maryland
- masca
- Meci
- material
- minute
- ML
- model
- Modele
- monitor
- Variola maimuță
- mai mult
- Nevoie
- Nou
- New York
- New York City
- următor
- caiet
- număr
- NYC
- of
- oferi
- on
- deschide
- open-source
- operaţie
- Operațiuni
- organizații
- in caz contrar
- al nostru
- a subliniat
- producție
- exterior
- pagină
- pasionat
- pentru
- Efectua
- fizic
- plan
- platformă
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- puncte
- Poligon
- populație
- pozitiv
- Post
- poştal
- alimentat
- Predictii
- Procesat
- prelucrare
- Produs
- proprietăţi
- proprietate
- furniza
- furnizori
- scopuri
- repede
- Citind
- înregistrări
- regiune
- regiuni
- relație
- Raportat
- reprezintă
- respect
- răspuns
- inversa
- Riscurile
- stâncă
- Alerga
- ruleaza
- sagemaker
- satelit
- scalabil
- Scară
- Sci-Fi
- oamenii de stiinta
- sigur
- vedea
- segmentarea
- senior
- serverless
- Servicii
- sesiune
- câteva
- Arăta
- simplu
- fragment
- So
- soluţii
- Surse
- specialist
- răspândire
- pătrat
- început
- statistic
- Stare
- paşi
- depozitare
- stradă
- studio
- astfel de
- Suportat
- Suprafață
- Tehnic
- Tehnologii
- decât
- acea
- Zona
- lor
- Lor
- apoi
- Acestea
- acest
- la
- instrument
- Unelte
- Tren
- Pregătire
- Traveling
- tratament
- Două
- us
- utilizare
- folosind
- Utilizand
- valoare
- diverse
- furnizori
- de
- Vizita
- vizualizare
- Apă
- modalități de
- we
- web
- servicii web
- săptămâni
- care
- voi
- cu
- în
- Apartamente
- fabrică
- York
- Tu
- Ta
- zephyrnet