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持续 60 天，通过 AWS Free Tier 提供
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。
工作原理
示意图由六个部分组成。第一部分包含代表数据的图片，标题是“Geospatial ML with Amazon SageMaker”。 在这一步中，您可以利用地理空间数据构建、训练和部署 ML 模型。
第二部分包含四张代表数据来源的小图片，标题是“访问数据来源”。 在这一步中，您可以访问从卫星图像到映射与定位数据的地理空间数据来源，或者上传您的专有数据。
第三部分包含上方覆盖有小齿轮的地球仪图片，标题是“转换和丰富数据”。 在这一步中，您可以使用反向地理编码、镶嵌和数据标注等内置操作来编制数据。
第四部分包含一张代表模型的图片，图中有单击激活这些模型的计算机小箭头，标题是“选择或训练模型”。 在这一步中，您可以选择最先进的专用模型，或者使用和训练您自己的模型。
第五部分包含一张火箭飞出盒子的图片，标题是“部署模型”。 在这一步中，您可以部署并托管您的模型，进而使用真实数据进行预测。
第六部分（也是最后一部分）包含一张地图上放置着放大镜的图片，标题为“可视化预测”。 在这一步中，您可以在 Amazon SageMaker Studio 笔记本的地图上探索和分析模型预测。
使用案例
评估风险与保险索赔
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。
提供交易策略
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。
监测气候变化
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。
支持城市可持续发展
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。
最大限度地提高收成产量和粮食安全
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。
估算零售网站利用率
跟踪高增长的城市区域或零售场所的运营效率，以改善销售或供应分销渠道。