Tính năng của Amazon SageMaker cho công nghệ máy học không gian địa lý

Không phải trải qua nhiều chu kỳ phát triển để nhập các tập dữ liệu không gian địa lý lớn. Các chức năng không gian địa lý của SageMaker giúp truy cập vào hình ảnh nguồn mở như Landsat và Sentinel-2 dễ dàng hơn.

Tiết kiệm thời gian do không cần phát triển và duy trì mã hàng hóa cho các hoạt động không gian địa lý thông thường. Ví dụ: sử dụng Dịch vụ vị trí của Amazon để dễ dàng đảo ngược mã địa lý giữa tọa độ bản đồ – vĩ độ và kinh độ – và địa chỉ đường phố. Sử dụng tính năng khớp bản đồ để tự động chụp nhanh hoặc căn chỉnh các dấu vết GPS không chính xác với các đường phố đã biết.

Sử dụng các hoạt động xử lý trước dữ liệu có sẵn. Kết hợp các dải riêng biệt từ các hình ảnh vệ tinh khác nhau để tạo ra một hình ảnh nhiều dải mới, tổng hợp số liệu thống kê cho các phiên bản điện toán và các hoạt động quy mô lớn khác trên dữ liệu vệ tinh.

Sử dụng các mẫu mạng nơ-ron sâu (DNN) được đào tạo trước như phân đoạn độ bao phủ của đất hoặc mặt nạ đám mây. Ví dụ: sử dụng phân đoạn độ bao phủ của đất để xác định các loại khu vực khác nhau cho độ bao phủ của đất – bao gồm cả cây cối hoặc nước. Sử dụng mặt nạ đám mây để phân đoạn các điểm ảnh có mây và không có mây, đồng thời loại bỏ mây và bóng bằng các tính năng loại bỏ mây dựng sẵn.

Các chức năng không gian địa lý của SageMaker giúp hiển thị các dự đoán mẫu trên bản đồ cơ sở và cung cấp hình ảnh trực quan theo lớp để cộng tác dễ dàng hơn. Trình hiển thị tương tác được hỗ trợ bởi GPU và sổ tay Python mang đến cách thức liền mạch để khám phá hàng triệu điểm dữ liệu trong một cửa sổ và chia sẻ thông tin chuyên sâu cũng như kết quả.