Гризуни, такі як щури та миші, пов’язані з низкою ризиків для здоров’я та, як відомо, поширюють понад 35 хвороб. Виявлення регіонів із високою активністю гризунів може допомогти місцевій владі та організаціям із боротьби зі шкідниками спланувати ефективні заходи та знищити гризунів.
У цій публікації ми покажемо, як контролювати та візуалізувати популяцію гризунів за допомогою Геопросторові можливості Amazon SageMaker. Потім ми візуалізуємо вплив гризунів на рослинність і водойми. Нарешті, ми співвідносимо та візуалізуємо кількість випадків віспи мавп, про які повідомляється, із спостереженнями гризунів у регіоні. Amazon SageMaker спрощує для спеціалістів із обробки даних та інженерів з машинного навчання (ML) створення, навчання та розгортання моделей за допомогою геопросторових даних. Інструмент полегшує доступ до джерел геопросторових даних, запускає спеціально створені операції обробки, застосовує попередньо підготовлені моделі ML і використовує вбудовані інструменти візуалізації швидше та в масштабі.
ноутбук
По-перше, ми використовуємо an Студія Amazon SageMaker блокнот із геопросторовим зображенням, виконавши кроки, описані в Початок роботи з геопросторовими можливостями Amazon SageMaker.
Доступ до даних
Геопросторове зображення постачається з попередньо встановленими геопросторовими можливостями SageMaker, які спрощують збагачення даних для геопросторового аналізу та машинного навчання. Для нашої публікації ми використовуємо супутникові знімки Sentinel-2 та діяльність гризунів та набір даних віспи мавпз відкритого коду Відкриті дані Нью-Йорка.
По-перше, ми використовуємо активність гризунів і отримуємо широту та довготу місць спостереження та перевірки гризунів. Потім ми збагачуємо цю інформацію про місцезнаходження адресами вулиць, які можна прочитати людиною. Ми створюємо a векторне збагачення (VEJ) у блокноті SageMaker Studio, щоб запустити операцію зворотного геокодування, щоб ви могли конвертувати географічні координати (широта, довгота) у зрозумілі людині адреси за допомогою Служба локації Amazon. Ми створюємо VEJ наступним чином:
Візуалізуйте діяльність гризунів у регіоні
Тепер ми можемо використовувати геопросторові можливості SageMaker для візуалізації помічених гризунів. Після завершення VEJ ми експортуємо результат завдання в an Amazon S3 відро.
Після завершення експорту ви побачите вихідний файл CSV у своєму Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3), який складається з ваших вхідних даних (координат довготи та широти) разом із додатковими стовпцями: номер адреси, країна, мітка, муніципалітет, район, поштовий індекс та регіон цього місця, додані в кінці.
З вихідного файлу, створеного VEJ, ми можемо використовувати геопросторові можливості SageMaker, щоб накласти результат на базову карту та забезпечити багатошарову візуалізацію для полегшення співпраці. Геопросторові можливості SageMaker забезпечують вбудовані засоби візуалізації на базі Студія Foursquare, який нативно працює з блокнота SageMaker через SDK для геопросторових карт SageMaker. Нижче ми можемо візуалізувати спостереження гризунів, а також отримати зрозумілі людині адреси для кожної з точок даних. Адресна інформація кожної з точок даних про спостереження гризунів може бути корисною для огляду та лікування гризунів.
Проаналізуйте вплив нашестя гризунів на рослинність і водойми
Щоб проаналізувати вплив гризунів на рослинність і водойми, нам потрібно класифікувати кожне місце на рослинність, воду та голу землю. Давайте подивимося, як ми можемо використовувати ці геопросторові можливості для виконання цього аналізу.
Нові геопросторові можливості в SageMaker пропонують легший доступ до геопросторових даних, таких як Sentinel-2 і Landsat 8. Вбудований доступ до набору геопросторових даних економить тижні зусиль, які б інакше витрачалися на збір і обробку даних від різних постачальників даних і постачальників. Крім того, ці геопросторові можливості пропонують попередньо навчену модель сегментації земельного покриву (LULC) для ідентифікації фізичного матеріалу, такого як рослинність, вода та оголена земля, на поверхні землі.
Ми використовуємо це LULC ML модель для аналізу впливу популяції гризунів на рослинність і водойми.
У наступному фрагменті коду ми спочатку визначаємо координати області інтересу (aoi_coords
) Нью-Йорка. Потім ми створюємо завдання спостереження Землі (EOJ) і вибираємо операцію LULC. SageMaker завантажує та попередньо обробляє дані супутникового зображення для EOJ. Далі SageMaker автоматично запускає висновок моделі для EOJ. Тривалість роботи EOJ коливатиметься від кількох хвилин до годин залежно від кількості оброблених зображень. Ви можете контролювати стан EOJ за допомогою get_earth_observation_job
і візуалізуйте вхід і вихід EOJ на карті.
Щоб візуалізувати популяцію гризунів відносно рослинності, ми накладаємо популяцію гризунів і дані спостережень на прогнози моделі сегментації земельного покриву. Ця візуалізація може допомогти нам знайти популяцію гризунів і проаналізувати її на рослинності та водоймах.
Візуалізуйте випадки віспи мавп і кореляцію з даними гризунів
Щоб візуалізувати зв’язок між випадками віспи мавп і спостереженнями гризунів, ми додаємо набір даних про віспу мавп і файл geoJSON для кордонів району Нью-Йорка. Дивіться наступний код:
У блокноті SageMaker Studio ми можемо використовувати інструмент візуалізації на базі Foursquare, щоб додавати шари на карту та додавати діаграми. Тут ми додали дані про віспу мавп у вигляді діаграми, щоб показати кількість випадків віспи мавп у кожному районі. Щоб побачити кореляцію між випадками віспи мавп і спостереженнями гризунів, ми додали межі району як шар багатокутника та додали шар теплової карти, який представляє активність гризунів. Прикордонний шар району забарвлений відповідно до діаграми даних мавпячої віспи. Як ми бачимо, район Манхеттен демонструє високу концентрацію гризунів і реєструє найбільшу кількість випадків віспи мавп, за яким іде Бруклін.
Це підтверджується простим статистичним аналізом обчислення кореляції між концентрацією спостережень гризунів і випадками віспи мавп у кожному районі. Обчислення дало значення r 0.714, що означає позитивну кореляцію.
Висновок
У цій публікації ми продемонстрували, як ви можете використовувати геопросторові можливості SageMaker, щоб отримати детальні адреси спостережень гризунів і візуалізувати вплив гризунів на рослинність і водойми. Це може допомогти місцевій владі та організаціям із боротьби зі шкідниками ефективно спланувати втручання та знищити гризунів. Ми також співвіднесли спостереження гризунів із випадками віспи мавп у цьому районі за допомогою вбудованого інструменту візуалізації. Використовуючи векторне збагачення та EOJ разом із вбудованими інструментами візуалізації, геопросторові можливості SageMaker усувають проблеми з обробкою великомасштабних наборів геопросторових даних, навчання моделі та висновків, а також надають можливість швидко досліджувати прогнози та геопросторові дані на інтерактивній карті. використання прискореної 3D-графіки та вбудованих засобів візуалізації.
Почати роботу з геопросторовими можливостями SageMaker можна двома способами:
Щоб дізнатися більше, відвідайте Геопросторові можливості Amazon SageMaker та Початок роботи з геопросторовими можливостями Amazon SageMaker. Також відвідайте наш GitHub репо, який містить кілька прикладів блокнотів про геопросторові можливості SageMaker.
Про авторів
Зайчик Каушик є архітектором рішень в AWS. Він захоплений розробкою рішень AI/ML і допомагає клієнтам впроваджувати інновації на платформі AWS. Поза роботою він захоплюється пішим туризмом, скелелазінням і плаванням.
Кларисс Вігал є старшим технічним менеджером з роботи з клієнтами в AWS, який допомагає клієнтам прискорити процес впровадження хмари. Поза роботою Кларисс захоплюється подорожами, походами та читанням науково-фантастичних трилерів.
Веда Раман є старшим фахівцем з розробки рішень для машинного навчання в Меріленді. Veda працює з клієнтами, щоб допомогти їм розробити ефективні, безпечні та масштабовані програми машинного навчання. Veda зацікавлена в тому, щоб допомогти клієнтам використовувати безсерверні технології для машинного навчання.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. Автомобільні / електромобілі, вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- BlockOffsets. Модернізація екологічної компенсаційної власності. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-rodent-infestation-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- : має
- :є
- 10
- 100
- 11
- 17
- 3d
- 40
- 7
- 8
- 9
- a
- здатність
- МЕНЮ
- прискорювати
- прискорений
- доступ
- рахунки
- діяльність
- додавати
- доданий
- Додатковий
- адреса
- адреси
- Прийняття
- після
- AI / ML
- по
- Також
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Геопросторовий Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- аналіз
- аналізувати
- та
- застосування
- Застосовувати
- ЕСТЬ
- ПЛОЩА
- AS
- асоційований
- At
- Влада
- автоматично
- AWS
- база
- заснований
- BE
- нижче
- між
- органів
- Межі
- межа
- Brooklyn
- будувати
- Створюємо
- вбудований
- by
- розрахунок
- CAN
- Може отримати
- можливості
- випадків
- проблеми
- Графік
- Чарти
- Місто
- Класифікувати
- сходження
- хмара
- прийняття хмари
- код
- співробітництво
- Збір
- Колони
- приходить
- повний
- концентрація
- складається
- контроль
- конвертувати
- Кореляція
- країна
- обкладинка
- створювати
- Клієнти
- дані
- точки даних
- набори даних
- визначати
- продемонстрований
- Залежно
- розгортання
- докладно
- хвороби
- завантажень
- кожен
- земля
- легше
- фактично
- ефекти
- ефективний
- зусилля
- усунутий
- кінець
- Інженери
- збагачувати
- приклад
- експонати
- дослідити
- експорт
- витяг
- швидше
- філе
- в кінці кінців
- Перший
- увагу
- потім
- після
- слідує
- для
- від
- функція
- генерується
- географічний
- отримати
- графіка
- Земля
- Обробка
- Мати
- he
- здоров'я
- допомога
- допомогу
- тут
- Високий
- найвищий
- ГОДИННИК
- Як
- How To
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- людина
- читається людиною
- ідентифікувати
- ідентифікує
- зображення
- зображень
- імпорт
- in
- інформація
- оновлювати
- вхід
- інтерактивний
- інтерес
- зацікавлений
- IT
- робота
- подорож
- відомий
- етикетка
- земля
- масштабний
- шар
- шаруватий
- шарів
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- Важіль
- місцевий
- розташування
- подивитися
- втрачений
- машина
- навчання за допомогою машини
- зробити
- РОБОТИ
- менеджер
- карта
- Меріленд
- маска
- матч
- матеріал
- хвилин
- ML
- модель
- Моделі
- монітор
- Мавпа
- більше
- Необхідність
- Нові
- Нью-Йорк
- Нью-Йорк
- наступний
- ноутбук
- номер
- Нью-Йорк
- of
- пропонувати
- on
- відкрити
- з відкритим вихідним кодом
- операція
- операції
- організації
- інакше
- наші
- викладені
- вихід
- поза
- сторінка
- пристрасний
- для
- Виконувати
- фізичний
- план
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точок
- Багатокутник
- населення
- позитивний
- пошта
- поштовий
- Харчування
- Прогнози
- Оброблено
- обробка
- Вироблений
- властивості
- власність
- забезпечувати
- провайдери
- цілей
- швидко
- читання
- облік
- регіон
- райони
- зв'язок
- Повідомляється
- представляє
- повага
- відповідь
- зворотний
- ризики
- Rock
- прогін
- пробіжки
- мудрець
- супутник
- масштабовані
- шкала
- науково-фантастичний
- Вчені
- безпечний
- побачити
- сегментація
- старший
- Без сервера
- Послуги
- Сесія
- кілька
- Показувати
- простий
- уривок
- So
- Рішення
- Джерела
- спеціаліст
- поширення
- площа
- почалася
- статистичний
- Статус
- заходи
- зберігання
- вулиця
- студія
- такі
- Підтриманий
- поверхню
- технічний
- Технології
- ніж
- Що
- Команда
- Площа
- їх
- Їх
- потім
- Ці
- це
- до
- інструмент
- інструменти
- поїзд
- Навчання
- Подорож
- лікування
- два
- us
- використання
- використання
- використовує
- значення
- різний
- постачальники
- через
- візит
- візуалізації
- вода
- способи
- we
- Web
- веб-сервіси
- тижня
- який
- волі
- з
- в
- Work
- працює
- йорк
- Ти
- вашу
- зефірнет