利用 Amazon SageMaker 进行地理空间机器学习
利用地理空间数据更快地构建、训练和部署机器学习模型
为什么选择地理空间机器学习？
此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，在多种使用案例和行业中加速进行创新和做出明智的决策。
工作原理
Analyze geospatial data and explore model predictions on an interactive map using 3D accelerated graphics with built-in visualization tools.
SageMaker 地理空间功能的优势
访问地理空间数据
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
转换和丰富地理空间数据
使用开源库或专门构建的操作（例如镶嵌和反向地理编码），高效地转换或丰富庞大的地理空间数据集。
加速模型构建
使用土地覆盖分割和云遮蔽等内置的预训练深度神经网络模型，加速模型构建。
分析和探索地理空间数据
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
评估风险与保险索赔
衡量风险、验证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，以及跟踪建筑项目。
监测气候变化
跟踪森林砍伐和生物多样性、测量甲烷气体排放、制定气候弹性计划、管理灾难响应以及提高电网可靠性。
支持城市可持续发展
设计更具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。
最大限度地提高收成和粮食安全性
查看卫星图像以诊断植物健康状况、为作物投保并进行分类、预测农产品需求，或者检测农场边界。
提供交易策略
监控全球金融资产、预测市场商品价格、增强对冲或交易策略，并减小价格波动的影响。
开始使用 SageMaker 地理空间功能
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