Грызуны, такие как крысы и мыши, связаны с рядом рисков для здоровья и, как известно, являются переносчиками более 35 болезней. Выявление регионов с высокой активностью грызунов может помочь местным властям и организациям по борьбе с вредителями спланировать эффективное вмешательство и уничтожить грызунов.
В этом посте мы покажем, как отслеживать и визуализировать популяцию грызунов с помощью Геопространственные возможности Amazon SageMaker. Затем мы визуализируем воздействие заражения грызунами на растительность и водоемы. Наконец, мы сопоставляем и визуализируем количество зарегистрированных случаев оспы обезьян с наблюдениями за грызунами в регионе. Создатель мудреца Амазонки упрощает специалистам по данным и инженерам по машинному обучению (ML) создание, обучение и развертывание моделей с использованием геопространственных данных. Инструмент упрощает доступ к источникам геопространственных данных, запускает специально созданные операции обработки, применяет предварительно обученные модели машинного обучения и использует встроенные инструменты визуализации быстрее и в нужном масштабе.
ноутбук
Во-первых, мы используем Студия Amazon SageMaker записную книжку с геопространственным изображением, выполнив шаги, описанные в Начало работы с геопространственными возможностями Amazon SageMaker.
Доступ к данным
Геопространственное изображение поставляется с предустановленными геопространственными возможностями SageMaker, которые упрощают обогащение данных для геопространственного анализа и машинного обучения. Для нашего поста мы используем спутниковые снимки Sentinel-2 и активность грызунов и набор данных по обезьяньей оспес из открытых источников открытые данные Нью-Йорка.
Во-первых, мы используем активность грызунов и извлекаем широту и долготу наблюдений и осмотров грызунов. Затем мы дополняем эту информацию о местоположении удобочитаемыми уличными адресами. Мы создаем работа по обогащению векторов (VEJ) в записной книжке SageMaker Studio для запуска операции обратного геокодирования, чтобы можно было преобразовывать географические координаты (широту, долготу) в удобочитаемые адреса с помощью Служба определения местоположения Амазон. Мы создаем VEJ следующим образом:
Визуализация активности грызунов в регионе
Теперь мы можем использовать геопространственные возможности SageMaker для визуализации наблюдений за грызунами. После завершения VEJ мы экспортируем результат работы в Amazon S3 ведро.
Когда экспорт будет завершен, вы увидите выходной CSV-файл в своем Простой сервис хранения Amazon (Amazon S3), который состоит из ваших входных данных (координаты долготы и широты) вместе с дополнительными столбцами: номер адреса, страна, метка, муниципалитет, район, почтовый индекс и регион этого местоположения, добавленные в конце.
Из выходного файла, сгенерированного VEJ, мы можем использовать геопространственные возможности SageMaker для наложения вывода на базовую карту и обеспечения многоуровневой визуализации для облегчения совместной работы. Геопространственные возможности SageMaker обеспечивают встроенный инструментарий визуализации на основе Номер-студио Foursquare, который по умолчанию работает в блокноте SageMaker через SDK геопространственных карт SageMaker. Ниже мы можем визуализировать наблюдения грызунов, а также получить удобочитаемые адреса для каждой из точек данных. Информация об адресах каждой из точек наблюдения за грызунами может быть полезна для инспекции и лечения грызунов.
Анализ последствий заражения грызунами растительности и водоемов.
Чтобы проанализировать влияние заражения грызунами на растительность и водоемы, нам необходимо классифицировать каждое место как растительность, воду и голую землю. Давайте посмотрим, как мы можем использовать эти геопространственные возможности для выполнения этого анализа.
Новые геопространственные возможности в SageMaker упрощают доступ к геопространственным данным, таким как Sentinel-2 и Landsat 8. Встроенный доступ к наборам геопространственных данных экономит недели усилий, которые в противном случае были бы потрачены на сбор и обработку данных от различных поставщиков данных и поставщиков. Кроме того, эти геопространственные возможности предлагают предварительно обученную модель сегментации земельного покрова (LULC) для идентификации физического материала, такого как растительность, вода и голая земля, на поверхности земли.
Мы используем это ЛУЛК МЛ модель для анализа воздействия популяции грызунов на растительность и водоемы.
В следующем фрагменте кода мы сначала определяем координаты области интереса (aoi_coords
) Нью-Йорка. Затем мы создаем задание по наблюдению за Землей (EOJ) и выбираем операцию LULC. SageMaker загружает и предварительно обрабатывает данные спутниковых изображений для EOJ. Затем SageMaker автоматически запускает вывод модели для EOJ. Время выполнения EOJ будет варьироваться от нескольких минут до часов в зависимости от количества обработанных изображений. Вы можете следить за состоянием EOJ, используя get_earth_observation_job
функцию и визуализировать ввод и вывод EOJ на карте.
Чтобы визуализировать популяцию грызунов по отношению к растительности, мы накладываем популяцию грызунов и данные наблюдений на прогнозы модели сегментации земного покрова. Эта визуализация может помочь нам найти популяцию грызунов и проанализировать ее на растительности и водоемах.
Визуализация случаев оспы обезьян и сопоставление с данными о грызунах
Чтобы визуализировать связь между случаями оспы обезьян и наблюдениями за грызунами, мы добавляем набор данных оспы обезьян и Файл geoJSON для границ района Нью-Йорка, Смотрите следующий код:
В блокноте SageMaker Studio мы можем использовать инструмент визуализации на базе Foursquare для добавления слоев на карту и добавления диаграмм. Здесь мы добавили данные об обезьяньей оспе в виде диаграммы, чтобы показать количество случаев обезьяньей оспы в каждом из районов. Чтобы увидеть взаимосвязь между случаями оспы обезьян и наблюдениями за грызунами, мы добавили границы района в виде полигонального слоя и добавили слой тепловой карты, который представляет активность грызунов. Пограничный слой района окрашен в соответствии с диаграммой данных по оспе обезьян. Как мы видим, район Манхэттена демонстрирует высокую концентрацию наблюдений за грызунами и регистрирует наибольшее количество случаев оспы обезьян, за ним следует Бруклин.
Это подтверждается простым статистическим анализом расчета корреляции между концентрацией наблюдений за грызунами и случаями оспы обезьян в каждом районе. Расчет дал значение r 0.714, что подразумевает положительную корреляцию.
Заключение
В этом посте мы продемонстрировали, как вы можете использовать геопространственные возможности SageMaker для получения подробных адресов наблюдений грызунов и визуализации воздействия грызунов на растительность и водоемы. Это может помочь местным властям и организациям по борьбе с вредителями эффективно планировать мероприятия и уничтожать грызунов. Мы также сопоставили наблюдения грызунов со случаями оспы обезьян в этом районе с помощью встроенного инструмента визуализации. Используя векторное обогащение и EOJ вместе со встроенными инструментами визуализации, геопространственные возможности SageMaker устраняют проблемы обработки крупномасштабных наборов геопространственных данных, обучения моделей и логических выводов, а также обеспечивают возможность быстрого изучения прогнозов и геопространственных данных на интерактивной карте с использованием ускоренной 3D-графики и встроенных инструментов визуализации.
Вы можете начать работу с геопространственными возможностями SageMaker двумя способами:
Чтобы узнать больше, посетите Геопространственные возможности Amazon SageMaker и Начало работы с геопространственными возможностями Amazon SageMaker. Также посетите наш Репо GitHub, в котором есть несколько примеров записных книжек о геопространственных возможностях SageMaker.
Об авторах
Кролик Кошик является архитектором решений в AWS. Он увлечен созданием решений AI/ML и помогает клиентам внедрять инновации на платформе AWS. Вне работы он любит пешие прогулки, скалолазание и плавание.
Кларисса Вигаль — старший технический менеджер по работе с клиентами в AWS, который помогает клиентам ускорить переход к облачным технологиям. Вне работы Кларисса любит путешествовать, ходить в походы и читать научно-фантастические триллеры.
Веда Раман является старшим специалистом по разработке решений для машинного обучения из Мэриленда. Веда работает с клиентами, помогая им создавать эффективные, безопасные и масштабируемые приложения машинного обучения. Веда заинтересована в том, чтобы помочь клиентам использовать бессерверные технологии для машинного обучения.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :имеет
- :является
- 10
- 100
- 11
- 17
- 3d
- 40
- 7
- 8
- 9
- a
- способность
- О нас
- ускорять
- ускоренный
- доступ
- Учетная запись
- деятельность
- Добавить
- добавленный
- дополнительный
- адрес
- адреса
- Принятие
- После
- AI / ML
- вдоль
- причислены
- Amazon
- Создатель мудреца Амазонки
- Геопространственные данные Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- анализ
- анализировать
- и
- Приложения
- Применить
- МЫ
- ПЛОЩАДЬ
- AS
- связанный
- At
- Власти
- автоматически
- AWS
- Использование темпера с изогнутым основанием
- основанный
- BE
- ниже
- между
- органов
- Границы
- граница
- Бруклин
- строить
- Строительство
- встроенный
- by
- расчет
- CAN
- Может получить
- возможности
- случаев
- проблемы
- График
- Графики
- Город
- классифицировать
- Восхождение
- облако
- принятие облака
- код
- сотрудничество
- Сбор
- Колонки
- выходит
- полный
- концентрации
- состоит
- контроль
- конвертировать
- Корреляция
- страна
- чехол для варгана
- Создайте
- Клиенты
- данным
- точки данных
- Наборы данных
- определять
- убивают
- в зависимости
- развертывание
- подробный
- заболеваний
- загрузок
- каждый
- земля
- легче
- фактически
- эффекты
- эффективный
- усилие
- ликвидировать
- конец
- Инженеры
- обогащать
- пример
- Экспонаты
- Больше
- экспорт
- извлечение
- быстрее
- Файл
- в заключение
- Во-первых,
- внимание
- следует
- после
- следующим образом
- Что касается
- от
- функция
- генерируется
- географический
- получить
- графика
- земля
- Управляемость
- Есть
- he
- Медицина
- помощь
- помощь
- здесь
- High
- наивысший
- ЧАСЫ
- Как
- How To
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- человек
- человек читаемый
- определения
- идентифицирующий
- изображение
- изображений
- Импортировать
- in
- информация
- обновлять
- вход
- интерактивный
- интерес
- заинтересованный
- IT
- работа
- путешествие
- известный
- этикетка
- Земля
- крупномасштабный
- слой
- слоистый
- слоев
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- Кредитное плечо
- локальным
- расположение
- посмотреть
- потерянный
- машина
- обучение с помощью машины
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- менеджер
- карта
- Мэриленд
- маска
- Совпадение
- материала
- Минут
- ML
- модель
- Модели
- монитор
- Обезьянья
- БОЛЕЕ
- Необходимость
- Новые
- New York
- Нью-Йорк
- следующий
- ноутбук
- номер
- Нью-Йорк
- of
- предлагают
- on
- открытый
- с открытым исходным кодом
- операция
- Операционный отдел
- организации
- в противном случае
- наши
- изложенные
- выходной
- внешнюю
- страница
- страстный
- для
- Выполнять
- физический
- план
- Платформа
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- пунктов
- Polygon
- население
- положительный
- После
- почтовый
- Питание
- Predictions
- Обработанный
- обработка
- Произведенный
- свойства
- собственность
- обеспечивать
- поставщики
- целей
- быстро
- Reading
- учет
- область
- районы
- связь
- Сообщается
- представляет
- уважение
- ответ
- обратный
- рисках,
- Рок
- Run
- работает
- sagemaker
- спутник
- масштабируемые
- Шкала
- научно-фантастический
- Ученые
- безопасный
- посмотреть
- сегментация
- старший
- Serverless
- Услуги
- Сессия
- несколько
- показывать
- просто
- отрывок
- So
- Решения
- Источники
- специалист
- распространение
- площадь
- и политические лидеры
- статистический
- Статус:
- Шаги
- диск
- улица
- студия
- такие
- Поддержанный
- Поверхность
- Технический
- технологии
- чем
- который
- Ассоциация
- Местоположение
- их
- Их
- тогда
- Эти
- этой
- в
- инструментом
- инструменты
- Train
- Обучение
- Путешествие
- лечение
- два
- us
- использование
- через
- Использующий
- ценностное
- различный
- поставщики
- с помощью
- Войти
- визуализация
- Вода
- способы
- we
- Web
- веб-сервисы
- Недели
- который
- будете
- в
- Работа
- работает
- йорк
- Ты
- ВАШЕ
- зефирнет