Amazon SageMaker 地理空间机器学习

利用地理空间数据更快地构建、训练和部署 ML 模型

为什么选择地理空间机器学习?

视频演示了如何利用卫星影像、地图和位置数据等地理空间数据,在各种使用案例和行业中加快创新速度并做出明智的决策。

工作原理

使用 3D 加速图形和内置的可视化工具,在交互式地图上分析地理空间数据并探索模型预测。

图片显示了如何利用 Amazon SageMaker 地理空间 ML 功能访问数据资源、转换和丰富数据、选择或训练模型、部署模型以及在地图上实现模型预测可视化

SageMaker 地理空间功能的优势

访问随时可用的地理空间数据来源,包括卫星图像、地图和位置数据
使用开源库或专门构建的操作(如镶嵌和反向地理编码)高效转换或丰富大规模地理空间数据集。
通过使用土地覆盖分类和云掩膜等内置的预训练深度神经网络模型,加快模型构建速度。
使用 3D 加速图形和内置的可视化工具,在交互式地图上分析地理空间数据并探索模型预测。

使用案例

衡量风险,确认索赔并防止欺诈行为,分析自然灾害对当地经济造成的损害,并跟踪建筑项目。

跟踪森林开伐和生物多样性,测量甲烷气体排放,制定气候弹性计划,管理灾难响应并提高电网可靠性。

设计更具有可持续性和更加宜居的城市环境,确定土地开发区域,跟踪交通趋势,或者评估能源项目的可行性。

查看卫星图像以诊断植物健康状况,给作物投保和进行分类,预测农产品需求或检查农场边界。

监控全球金融资产,预测市场商品价格,提升对冲或交易策略,并减轻价格波动的影响。


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