Die Registry of Open Data auf AWS hilft Ihnen, Datensätze zu finden und zu teilen, die über AWS-Ressourcen verfügbar sind. Sie können Datensätze aus vielen verschiedenen Bereichen finden, und wir haben sie mit einem Tag versehen, um die Suche nach Datensätzen, die für georäumliche Arbeitslasten geeignet sind, zu erleichtern.

Aufnahme des Land 8-Satelliten, mit freundlicher Genehmigung des U.S. Geological Survey

Geodatensätze entdecken

In den folgenden Videos und Artikeln finden Sie Erläuterungen dazu, wie Sie die Erdbeobachtungsdaten auf AWS in Ihrem Startup, Unternehmen oder Ihrer Forschungsinstitution nutzen können.

  • Videos

    2017-reinvent-nasa
    How NASA Is Using AWS
    2017-eaws-radiant
    How Radiant.Earth uses AWS
    2018-ps-ml
    Machine Learning with Earth Observation Imagery
    2018-ps-remote_sensing
    Making Sense of Remote Sensing
    2016-ag-day-osu
    Cloud Computing and the Geospatial Sciences
    2017-reinvent-esri
    How Esri Optimizes for Analytics in the Cloud
    2018-ps-geoscience
    Transitioning Geoscience Research to the Cloud
    2018-ps-e84
    Raising the Bar on Streaming Satellite Data
    2015-eo-day-planet
    Planet on AWS
    2015-eo-day-blueraster
    Emerging Hotspots of Global Tree Cover Loss
    2018-ps-dg
    How DigitalGlobe Uses Amazon SageMaker
    2015-eo-day-mapbox
    How Mapbox Does Earth
    2016-ag-day-planetos
    Big Data Infrastructure for Data Driven Agriculture
    2018-ps-pds
    Lessons from Staging Petabytes of Data for Analysis
    2018-ps-dr
    Open Data in Disaster Response Situations
  • Artikel

    OpenStreetMap (OSM) ist eine kostenlose editierbare Weltkarte mit Milliarden von Beiträgen, die von Privatpersonen unentgeltlich erstellt und gepflegt wird und der Öffentlichkeit unter einer offenen Lizenz zur Verfügung steht. In diesem Beitrag wird erläutert, wie Amazon Athena von jedermann genutzt werden kann, um öffentlich zugängliche OSM-Daten, die in Amazon S3 als öffentliche AWS-Datensätze gespeichert sind, schnell abzufragen.

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    Luftverschmutzung in Städten kann zu einem akuten Problem mit schädlichen Auswirkungen auf Menschen, Tiere, Pflanzen und Gebäude werden. Diese praktische Anleitung widmet sich der Analyse von Daten zur Luftqualität mit Amazon SageMaker, einer vollständig verwalteten Plattform, die es Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, schnell und einfach Machine Learning-Modelle jeder Größenordnung zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren.

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    Mapzen sammelt in verschiedenen öffentlich zugänglichen Quellen Höhendaten und stellt sie auf Amazon S3 in leicht zugänglicher Form für Startups, Unternehmen und Forschungsinstitutionen bereit. Diese digitalen Höhenmodelle (Digital Elevation Models, DEM) stellen effiziente Möglichkeiten zur Erforschung der Höhenverhältnisse der Erdoberfläche bereit. Lesen Sie unsere Fragerunde mit Mapzen zu diesem Datensatz nach.

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    Die Bewältigung von Wasserkrisen ist eines der Ziele für nachhaltige Entwicklung der UN. Die sinkende Verfügbarkeit und Qualität von Frischwasser stellt eine ernsthafte gesellschaftliche Gefahr dar. Mithilfe von Satellitenbildern, die über das Open-Data-Programm von AWS und die AWS Cloud verfügbar sind, baut BlueDot Observatory ein globales Überwachungssystem für alle gefährdeten Wasservorkommen auf.

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    DigitalGlobe hat begeisterte Teilnehmer gesucht, die die GBDX-Plattform und Aufnahmen von DigitalGlobe für Geodatenprojekte zur Unterstützung der Arbeit in Bereichen wie Katastrophenhilfe, Ernährungssicherung, Armutsbekämpfung und Bekämpfung von Malaria nutzen können.

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    Wie die Universität von Oklahoma anhand der NEXRAD-Daten auf AWS Schwärme von Zugvögeln erforscht.

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    Wie DigitalGlobe Amazon SageMaker für das maschinelle Lernen im großem Stil verwendet und On-Demand-Zugriff auf die Daten bietet.

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    In diesem Beitrag wird die Speicherung von Daten des Satelliten CBERS-4 auf AWS zum Aufbau eines Satellitenbildarchivs erläutert. Das Archiv enthält Bilder mit einem Aktualisierungszyklus zwischen 5 und 52 Tagen. Die in diesem Beitrag beschriebene Architektur kann allgemein verstanden und auch für andere fortlaufend aktualisierte Datenquellen verwendet werden, bei denen eine kontinuierliche Erzeugung von Metadaten erforderlich ist. Die Architektur ist auf die Verwendung von Services ausgelegt, die von CBERS auf AWS bereitgestellt werden.

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    In dieser praktischen Anleitung wird Schritt für Schritt gezeigt, wie mit Amazon Web Services (AWS) für die Forschung zum Klimawandel der Zugriff auf diese Daten verbessert werden kann. Zuvor mussten Datenwissenschaftler und Fachleute auf Hunderte von Knoten auf Hochleistungscomputern zugreifen, um diese Daten abzufragen. Nun ist der Zugang zu diesen Daten über AWS in wenigen Schritten möglich.

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AWS Cloud Credits für die Forschung sind für jeden verfügbar, der anhand der Erdbeobachtungsdaten auf AWS Forschungen durchführen möchte. Studierende, Lehrende und Forscher sitzen an den Schaltstellen der technologischen Innovation und wir wollen weitere Fortschritte in diesem Bereich unterstützen.

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