大鼠和小鼠等啮齿动物与许多健康风险相关,并且已知会传播超过 35 种疾病。 确定啮齿动物高活动区域可以帮助地方当局和害虫防治组织有效规划干预措施并消灭啮齿动物。
在这篇文章中,我们展示了如何使用以下方法来监控和可视化啮齿动物种群 Amazon SageMaker 地理空间功能。 然后,我们可视化啮齿动物侵扰对植被和水体的影响。 最后,我们将报告的猴痘病例数与某个地区的啮齿动物目击事件相关联并可视化。 亚马逊SageMaker 使数据科学家和机器学习 (ML) 工程师能够更轻松地使用地理空间数据构建、训练和部署模型。 该工具可以更轻松地访问地理空间数据源、运行专门构建的处理操作、应用预先训练的 ML 模型以及更快、更大规模地使用内置可视化工具。
笔记本
首先,我们使用一个 亚马逊SageMaker Studio 按照中概述的步骤操作带有地理空间图像的笔记本 Amazon SageMaker 地理空间功能入门.
资料存取
地理空间图像预装了 SageMaker 地理空间功能,可以更轻松地丰富地理空间分析和机器学习的数据。 在我们的文章中,我们使用了 Sentinel-2 和 啮齿动物活动 和 猴痘数据集来自开源 纽约市开放数据.
首先,我们利用啮齿动物活动并提取啮齿动物目击和检查的纬度和经度。 然后,我们用人类可读的街道地址来丰富该位置信息。 我们创建一个 向量富集工作 (VEJ) 在 SageMaker Studio 笔记本中运行反向地理编码操作,以便您可以将地理坐标(纬度、经度)转换为人类可读的地址,由 亚马逊定位服务。 我们按如下方式创建 VEJ:
可视化某个区域的啮齿动物活动
现在我们可以使用 SageMaker 地理空间功能来可视化啮齿动物的目击情况。 VEJ 完成后,我们将作业的输出导出到 Amazon S3 桶。
导出完成后,您将在您的文件夹中看到输出的 CSV 文件 亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 存储桶,由您的输入数据(经度和纬度坐标)以及附加列组成:地址号、国家/地区、标签、市镇、社区、邮政编码以及附加在末尾的该位置的区域。
从 VEJ 生成的输出文件中,我们可以使用 SageMaker 地理空间功能将输出叠加在底图上,并提供分层可视化,使协作更加轻松。 SageMaker 地理空间功能提供内置可视化工具,由 四方工作室,它本身可以通过 SageMaker 笔记本在 SageMaker 笔记本中工作 SageMaker 地理空间地图 SDK。 下面,我们可以可视化啮齿动物的目击事件,并获得每个数据点的人类可读地址。 每个啮齿动物目击数据点的地址信息可用于啮齿动物检查和治疗目的。
分析啮齿动物侵扰对植被和水体的影响
为了分析啮齿动物侵扰对植被和水体的影响,我们需要将每个位置分为植被、水和裸地。 让我们看看如何使用这些地理空间功能来执行此分析。
SageMaker 中的新地理空间功能可以更轻松地访问 Sentinel-2 和 Landsat 8 等地理空间数据。内置地理空间数据集访问可以节省数周的时间,否则会因收集和处理来自不同数据提供商和供应商的数据而损失。 此外,这些地理空间功能还提供了预先训练的土地利用土地覆盖 (LULC) 分割模型,用于识别地球表面的物理材料,例如植被、水和裸地。
我们用这个 低层LCML 模型来分析啮齿动物种群对植被和水体的影响。
在下面的代码片段中,我们首先定义感兴趣区域的坐标(aoi_coords
)纽约市。 然后我们创建一个地球观测作业 (EOJ) 并选择 LULC 操作。 SageMaker 下载并预处理 EOJ 的卫星图像数据。 接下来,SageMaker 自动运行 EOJ 的模型推理。 EOJ 的运行时间从几分钟到几小时不等,具体取决于处理的图像数量。 您可以使用以下命令监控 EOJ 的状态 get_earth_observation_job
函数,并在图中可视化 EOJ 的输入和输出。
为了可视化啮齿动物种群与植被的关系,我们将啮齿动物种群和目击数据叠加在土地覆盖分割模型预测上。 这种可视化可以帮助我们定位啮齿动物的种群并在植被和水体上进行分析。
可视化猴痘病例并与啮齿动物数据关联
为了可视化猴痘病例和啮齿动物目击事件之间的关系,我们添加了猴痘数据集和 纽约市行政区边界的 geoJSON 文件。 请参见以下代码:
在 SageMaker Studio 笔记本中,我们可以使用 Foursquare 提供的可视化工具在地图中添加图层并添加图表。 在这里,我们将猴痘数据添加为图表,以显示每个行政区的猴痘病例数。 为了查看猴痘病例和啮齿动物目击事件之间的相关性,我们将行政区边界添加为多边形图层,并添加了表示啮齿动物活动的热图图层。 行政区边界层的颜色与猴痘数据图表相匹配。 正如我们所看到的,曼哈顿区是啮齿动物高度集中的地区,记录的猴痘病例数量最多,其次是布鲁克林。
计算每个行政区啮齿动物目击事件集中度与猴痘病例之间相关性的简单统计分析支持了这一点。 计算得出的 r 值为 0.714,这意味着正相关。
结论
在这篇文章中,我们演示了如何使用 SageMaker 地理空间功能来获取啮齿动物目击事件的详细地址,并可视化啮齿动物对植被和水体的影响。 这可以帮助地方当局和害虫防治组织有效规划干预措施并消灭啮齿动物。 我们还使用内置可视化工具将该地区的啮齿动物目击事件与猴痘病例相关联。 通过利用矢量丰富和 EOJ 以及内置可视化工具,SageMaker 地理空间功能消除了处理大规模地理空间数据集、模型训练和推理的挑战,并提供了使用 3D 加速图形和内置可视化工具在交互式地图上快速探索预测和地理空间数据的能力。
您可以通过两种方式开始使用 SageMaker 地理空间功能:
要了解更多信息,请访问: Amazon SageMaker 地理空间功能 和 Amazon SageMaker 地理空间功能入门。 另外,请访问我们的 GitHub回购,其中有几个有关 SageMaker 地理空间功能的示例笔记本。
关于作者
兔子考希克 是 AWS 的解决方案架构师。 他热衷于构建 AI/ML 解决方案并帮助客户在 AWS 平台上进行创新。 工作之余,他喜欢徒步旅行、攀岩和游泳。
克拉丽丝·维加尔 是 AWS 的高级技术客户经理,专注于帮助客户加快云采用之旅。 工作之余,克拉丽丝喜欢旅行、徒步旅行和阅读科幻惊悚小说。
吠陀拉曼 是位于马里兰州的机器学习高级专家解决方案架构师。 Veda 与客户合作,帮助他们构建高效、安全和可扩展的机器学习应用程序。 Veda 有兴趣帮助客户利用无服务器技术进行机器学习。
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