El Registro de datos abiertos en AWS ayuda a descubrir y compartir conjuntos de datos que se encuentran disponibles a través de los recursos de AWS. Puede encontrar conjuntos de datos de muchos dominios diferentes. Además, los hemos etiquetado para que sea fácil explorar los conjuntos de datos adecuados para cargas de trabajo geoespaciales.

 Imagen del satélite Landsat 8, cortesía del Servicio Geológico de EE.UU.

Explore los conjuntos de datos geoespaciales

A continuación, presentamos vídeos y artículos que explican de qué manera puede utilizar los datos de observación de la Tierra de AWS en su emprendimiento, empresa o institución de investigación.

  • 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
  • Artículos

    OpenStreetMap (OSM) es un mapa editable y gratuito del mundo que incluye miles de millones de características. Su creación y mantenimiento están a cargo de voluntarios y es posible usarlo con una licencia abierta. Esta publicación explica de qué manera cualquier persona puede usar Amazon Athena para realizar consultas rápidamente en datos de OSM con disponibilidad pública almacenados en Amazon S3 como un conjunto de datos públicos de AWS.

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    La contaminación del aire en las ciudades puede ser un problema grave que puede causar efectos dañinos en personas, animales, plantas y propiedades. Este tutorial analiza los datos de calidad del aire mediante Amazon SageMaker, una plataforma completamente administrada que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a cualquier escala de forma rápida y sencilla.

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    Mapzen reunió datos de elevación a partir de varias fuentes públicas y brinda un acceso fácil para startups, empresas e instituciones de investigación a través de Amazon S3. Estos modelos digitales de elevación (DEM) ofrecen una manera eficiente de examinar la elevación de la superficie de la Tierra. Puede leer las preguntas y respuestas que le realizamos a Mapzen acerca de este conjunto de datos.

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    La administración de las crisis del agua es uno de los objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas y la disminución de la calidad y cantidad disponible de agua dulce es un grave riesgo para la sociedad. Mediante el uso de imágenes satelitales disponibles a través del programa de datos abiertos de AWS y la nube de AWS, el observatorio BlueDot está estableciendo un sistema de monitoreo global para todos los cuerpos de agua en riesgo.

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    DigitalGlobe trabajó para encontrar participantes entusiastas que pudieran aprovechar la plataforma GBDX de DigitalGlobe e imágenes de proyectos geoespaciales que permitan trabajar en áreas como respuesta ante catástrofes, seguridad alimentaria, eliminación de la pobreza y erradicación de la malaria.

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    Un análisis acerca de cómo la University of Oklahoma utiliza los datos de NEXRAD en AWS para estudiar las bandadas migratorias de las aves.

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    De qué manera DigitalGlobe usa Amazon SageMaker para gestionar tareas de aprendizaje automático a escala y conceder acceso bajo demanda a sus datos.

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    Esta publicación describe cómo los datos de CBERS-4 que se almacenan en AWS implementan su archivo de imágenes satelitales. El archivo está compuesto de imágenes con un ciclo de revisión que oscila entre cinco y 52 días. La arquitectura en esta publicación se puede generalizar a origen de datos similares que se actualizan constantemente con la necesidad de generar metadatos de manera continua. La arquitectura está diseñada para consumir los servicios proporcionados por CBERS en AWS.

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    Este tutorial proporciona una demostración paso a paso de cómo los servicios de Amazon Web Services (AWS) mejoran el acceso a estos datos para la investigación del cambio climático. Los científicos e ingenieros de datos anteriormente tenían que acceder a cientos de nodos en computadoras de alto rendimiento para consultar estos datos. Ahora pueden obtener la misma información mediante la utilización de unos pocos pasos en AWS.

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Hay crédito disponible en la nube de AWS destinado a investigaciones para aquellas personas que realicen investigaciones con datos de observación de la Tierra en AWS. Los estudiantes, educadores e investigadores son motores fundamentales de la innovación tecnológica y queremos colaborar con los nuevos avances en este campo.

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AWS Marketplace cuenta con decenas de aplicaciones geoespaciales, GIS y basadas en ubicaciones que pueden beneficiar sus tareas de direccionamiento, planificación, modelado predictivo y mapeo para ofrecer soluciones con más capacidades y utilidades. Lance fácilmente soluciones de mapeo y ubicación inteligente en su cuenta de AWS y comience a comprender el mundo que lo rodea de una nueva manera.

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