Glodalci, kot so podgane in miši, so povezani s številnimi zdravstvenimi tveganji in znano je, da širijo več kot 35 bolezni. Prepoznavanje območij z visoko aktivnostjo glodalcev lahko pomaga lokalnim oblastem in organizacijam za zatiranje škodljivcev učinkovito načrtovati intervencije in iztrebiti glodalce.
V tej objavi prikazujemo, kako spremljati in vizualizirati populacijo glodalcev z uporabo Geoprostorske zmogljivosti Amazon SageMaker. Nato vizualiziramo učinke napadov glodalcev na vegetacijo in vodna telesa. Nazadnje povežemo in vizualiziramo število prijavljenih primerov opičjih koz z opažanji glodalcev v regiji. Amazon SageMaker podatkovnim znanstvenikom in inženirjem strojnega učenja (ML) olajša izdelavo, usposabljanje in uvajanje modelov z uporabo geoprostorskih podatkov. Orodje olajša dostop do virov geoprostorskih podatkov, izvaja namenske procese obdelave, uporablja vnaprej usposobljene modele ML in uporablja vgrajena orodja za vizualizacijo hitreje in v velikem obsegu.
notebook
Najprej uporabimo an Amazon SageMaker Studio zvezek z geoprostorsko sliko, tako da sledite korakom, opisanim v Kako začeti z geoprostorskimi zmogljivostmi Amazon SageMaker.
Dostop do podatkov
Geoprostorska slika je vnaprej nameščena z geoprostorskimi zmogljivostmi SageMaker, ki olajšajo obogatitev podatkov za geoprostorsko analizo in ML. Za našo objavo uporabljamo satelitske posnetke Sentinel-2 in aktivnost glodalcev in nabor podatkov o opičjih kozahs iz odprte kode Odprti podatki NYC.
Najprej uporabimo aktivnost glodalcev in izluščimo zemljepisno širino in dolžino opažanj in pregledov glodalcev. Nato te informacije o lokaciji obogatimo z berljivimi uličnimi naslovi. Ustvarjamo a delo vektorske obogatitve (VEJ) v prenosnem računalniku SageMaker Studio, da zaženete operacijo povratnega geokodiranja, tako da lahko pretvorite geografske koordinate (širina, dolžina) v človeku berljive naslove, ki jih poganja Amazonova lokacijska storitev. VEJ ustvarimo na naslednji način:
Vizualizirajte aktivnost glodalcev v regiji
Zdaj lahko uporabimo geoprostorske zmogljivosti SageMaker za vizualizacijo opažanj glodalcev. Ko je VEJ končan, izvozimo izhod opravila v an Amazon S3 vedro.
Ko je izvoz končan, boste videli izhodno datoteko CSV v svojem Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3), ki je sestavljen iz vaših vnesenih podatkov (koordinat zemljepisne dolžine in širine) skupaj z dodatnimi stolpci: številko naslova, državo, oznako, občino, sosesko, poštno številko in regijo te lokacije, dodano na koncu.
Iz izhodne datoteke, ki jo ustvari VEJ, lahko uporabimo geoprostorske zmogljivosti SageMaker za prekrivanje izhoda na osnovnem zemljevidu in zagotovimo večplastno vizualizacijo za lažje sodelovanje. Geoprostorske zmogljivosti SageMaker zagotavljajo vgrajena orodja za vizualizacijo, ki jih poganja Studio Foursquare, ki izvorno deluje v prenosnem računalniku SageMaker prek SDK za geoprostorske zemljevide SageMaker. Spodaj si lahko vizualiziramo opažanja glodalcev in dobimo tudi človeku berljive naslove za vsako od podatkovnih točk. Informacije o naslovu vsake podatkovne točke o opažanju glodalcev so lahko uporabne za namene pregleda in zdravljenja glodalcev.
Analizirajte učinke infestacije glodalcev na vegetacijo in vodna telesa
Za analizo učinkov napadov glodalcev na vegetacijo in vodna telesa moramo vsako lokacijo razvrstiti kot vegetacijo, vodo in golo zemljo. Poglejmo, kako lahko uporabimo te geoprostorske zmogljivosti za izvedbo te analize.
Nove geoprostorske zmožnosti v SageMakerju ponujajo lažji dostop do geoprostorskih podatkov, kot sta Sentinel-2 in Landsat 8. Vgrajeni dostop do geoprostorskih podatkov prihrani tedne truda, ki bi ga sicer izgubili pri zbiranju in obdelavi podatkov različnih ponudnikov podatkov in prodajalcev. Poleg tega te geoprostorske zmogljivosti ponujajo vnaprej pripravljen segmentacijski model LULC (angl. Land Use Land Cover) za prepoznavanje fizičnega materiala, kot so vegetacija, voda in gola tla, na zemeljski površini.
To uporabljamo LULC ML model za analizo učinkov populacije glodalcev na vegetacijo in vodna telesa.
V naslednjem delčku kode najprej definiramo koordinate območja zanimanja (aoi_coords
) iz New Yorka. Nato ustvarimo opravilo opazovanja Zemlje (EOJ) in izberemo operacijo LULC. SageMaker prenese in predhodno obdela podatke satelitske slike za EOJ. Nato SageMaker samodejno zažene sklepanje modela za EOJ. Čas delovanja EOJ se bo razlikoval od nekaj minut do ur, odvisno od števila obdelanih slik. Stanje EOJ-jev lahko spremljate z uporabo get_earth_observation_job
funkcijo in vizualizirajte vhod in izhod EOJ na zemljevidu.
Za vizualizacijo populacije glodalcev glede na vegetacijo prekrivamo podatke o populaciji glodalcev in opazovanju na napovedih modela segmentacije pokrovnosti zemlje. Ta vizualizacija nam lahko pomaga locirati populacijo glodalcev in jo analizirati na vegetaciji in vodnih telesih.
Vizualizirajte primere opičjih koz in korelacijo s podatki o glodavcih
Za vizualizacijo povezave med primeri opičjih koz in opažanji glodalcev dodamo nabor podatkov o opičjih kozah in geoJSON za meje okrožja New Yorka. Glej naslednjo kodo:
Znotraj prenosnega računalnika SageMaker Studio lahko uporabimo orodje za vizualizacijo, ki ga poganja Foursquare, da dodamo plasti na zemljevid in dodamo grafikone. Tukaj smo dodali podatke o opičjih kozah kot grafikon, ki prikazuje število primerov opičjih koz za vsako okrožje. Da bi videli korelacijo med primeri opičjih koz in opažanji glodavcev, smo dodali meje okrožij kot plast poligona in dodali plast toplotnega zemljevida, ki predstavlja aktivnost glodalcev. Mejna plast občine je obarvana tako, da se ujema s podatkovnim grafikonom opičjih koz. Kot lahko vidimo, ima okrožje Manhattan visoko koncentracijo opažanj glodalcev in beleži največje število primerov opičjih koz, sledi mu Brooklyn.
To je podprto s preprosto statistično analizo izračuna korelacije med koncentracijo opažanj glodalcev in primeri opičjih koz v vsakem okrožju. Izračun je dal vrednost r 0.714, kar pomeni pozitivno korelacijo.
zaključek
V tej objavi smo pokazali, kako lahko uporabite geoprostorske zmogljivosti SageMaker, da dobite podrobne naslove opažanj glodalcev in vizualizirate učinke glodalcev na vegetacijo in vodna telesa. To lahko pomaga lokalnim oblastem in organizacijam za zatiranje škodljivcev pri učinkovitem načrtovanju intervencij in iztrebljanju glodalcev. Z vgrajenim orodjem za vizualizacijo smo primerjali tudi opažanja glodalcev s primeri opičjih koz na tem območju. Z uporabo vektorske obogatitve in EOJ-jev skupaj z vgrajenimi orodji za vizualizacijo geoprostorske zmogljivosti SageMaker odpravljajo izzive ravnanja z obsežnimi nabori geoprostorskih podatkov, usposabljanja modelov in sklepanja ter zagotavljajo možnost hitrega raziskovanja napovedi in geoprostorskih podatkov na interaktivnem zemljevidu z uporabo 3D pospešene grafike in vgrajenih orodij za vizualizacijo.
Z geoprostorskimi zmogljivostmi SageMaker lahko začnete uporabljati na dva načina:
Če želite izvedeti več, obiščite Geoprostorske zmogljivosti Amazon SageMaker in Kako začeti z geoprostorskimi zmogljivostmi Amazon SageMaker. Obiščite tudi našo GitHub repo, ki ima več primerov zvezkov o geoprostorskih zmogljivostih SageMaker.
O avtorjih
Zajček Kaushik je arhitekt rešitev pri AWS. Navdušen je nad gradnjo rešitev AI/ML in strankam pomaga pri inovacijah na platformi AWS. Zunaj dela uživa v pohodništvu, plezanju in plavanju.
Clarisse Vigal je višji tehnični vodja računa pri AWS, osredotočen na pomoč strankam, da pospešijo njihovo pot sprejemanja oblaka. Zunaj službe Clarisse uživa v potovanjih, pohodništvu in branju znanstvenofantastičnih trilerjev.
Veda Raman je višji specialist za rešitve za strojno učenje s sedežem v Marylandu. Veda sodeluje s strankami, da bi jim pomagala oblikovati učinkovite, varne in razširljive aplikacije strojnega učenja. Veda želi pomagati strankam pri uporabi brezstrežniških tehnologij za strojno učenje.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :ima
- : je
- 10
- 100
- 11
- 17
- 3d
- 40
- 7
- 8
- 9
- a
- sposobnost
- O meni
- pospeši
- pospešeno
- dostop
- Račun
- dejavnost
- dodajte
- dodano
- Dodatne
- Naslov
- naslovi
- Sprejetje
- po
- AI / ML
- skupaj
- Prav tako
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Geoprostorski Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- Analiza
- analizirati
- in
- aplikacije
- Uporabi
- SE
- OBMOČJE
- AS
- povezan
- At
- Organi
- samodejno
- AWS
- baza
- temeljijo
- BE
- spodaj
- med
- Organi
- Meje
- Meja
- Brooklyn
- izgradnjo
- Building
- vgrajeno
- by
- izračun
- CAN
- Lahko dobiš
- Zmogljivosti
- primeri
- izzivi
- Graf
- Charts
- mesto
- Razvrsti
- Plezanje
- Cloud
- sprejem v oblak
- Koda
- sodelovanje
- Zbiranje
- Stolpci
- prihaja
- dokončanje
- koncentracija
- vsebuje
- nadzor
- pretvorbo
- Korelacija
- država
- pokrov
- ustvarjajo
- Stranke, ki so
- datum
- podatkovne točke
- nabor podatkov
- opredeliti
- Dokazano
- Odvisno
- razporedi
- podrobno
- bolezni
- prenosov
- vsak
- Zemlja
- lažje
- učinkovito
- Učinki
- učinkovite
- prizadevanje
- odpravo
- konec
- Inženirji
- obogatiti
- Primer
- eksponati
- raziskuje
- izvoz
- ekstrakt
- hitreje
- file
- končno
- prva
- osredotočena
- sledili
- po
- sledi
- za
- iz
- funkcija
- ustvarila
- geografsko
- dobili
- grafika
- Igrišče
- Ravnanje
- Imajo
- he
- Zdravje
- pomoč
- pomoč
- tukaj
- visoka
- najvišja
- URE
- Kako
- Kako
- HTML
- http
- HTTPS
- človeškega
- človeško berljivo
- identificirati
- identifikacijo
- slika
- slike
- uvoz
- in
- Podatki
- inovacije
- vhod
- interaktivno
- obresti
- zainteresirani
- IT
- Job
- Potovanje
- znano
- label
- Država
- obsežne
- plast
- slojevito
- plasti
- UČITE
- učenje
- Vzvod
- lokalna
- kraj aktivnosti
- Poglej
- izgubil
- stroj
- strojno učenje
- Znamka
- IZDELA
- upravitelj
- map
- Maryland
- Maska
- Stave
- Material
- Minute
- ML
- Model
- modeli
- monitor
- Opice
- več
- Nimate
- Novo
- NY
- New York City
- Naslednja
- prenosnik
- Številka
- NYC
- of
- ponudba
- on
- odprite
- open source
- Delovanje
- operacije
- organizacije
- drugače
- naši
- opisano
- izhod
- zunaj
- Stran
- strastno
- za
- Izvedite
- fizično
- Načrt
- platforma
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- točke
- poligon
- prebivalstvo
- pozitiven
- Prispevek
- razglednico
- poganja
- Napovedi
- Predelano
- obravnavati
- Proizvedeno
- Lastnosti
- nepremičnine
- zagotavljajo
- ponudniki
- namene
- hitro
- reading
- evidence
- okolica
- regije
- Razmerje
- Prijavljeno
- predstavlja
- spoštovanje
- Odgovor
- nazaj
- tveganja
- skala
- Run
- deluje
- sagemaker
- satelit
- razširljive
- Lestvica
- sci-fi
- Znanstveniki
- zavarovanje
- glej
- segmentacija
- višji
- Brez strežnika
- Storitve
- Zasedanje
- več
- Prikaži
- Enostavno
- delček
- So
- rešitve
- Viri
- specialist
- namaz
- kvadrat
- začel
- Statistično
- Status
- Koraki
- shranjevanje
- ulica
- studio
- taka
- Podprti
- Površina
- tehnični
- Tehnologije
- kot
- da
- O
- Območje
- njihove
- Njih
- POTEM
- te
- ta
- do
- orodje
- orodja
- Vlak
- usposabljanje
- Potovanje
- Zdravljenje
- dva
- us
- uporaba
- uporabo
- Uporaben
- vrednost
- različnih
- prodajalci
- preko
- obisk
- vizualizacija
- Voda
- načini
- we
- web
- spletne storitve
- Weeks
- ki
- bo
- z
- v
- delo
- deluje
- york
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet