Il Registry of Open Data su AWS ti aiuta a scoprire e a condividere i set di dati disponibili attraverso le risorse AWS. È possibile trovare set di dati provenienti da diversi ambiti e abbiamo applicato loro dei tag per semplificare l’esplorazione di set di dati adatti a flussi di lavoro geospaziali.

Immagine creata dal satellite Landsat 8, per gentile concessione di U.S. Sondaggio geologico

Esplora i set di dati geospaziali

Di seguito sono disponibili sia video sia articoli che illustrano in che modo le start-up, le aziende e gli istituti di ricerca possono utilizzare i dati di osservazione terrestre in AWS.

  • Video

    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
    Come DigitalGlobe utilizza 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
  • Articoli

    OpenStreetMap (OSM) è una mappa gratuita e modificabile del mondo contenente miliardi di oggetti, realizzata e curata da volontari e disponibile con licenza aperta. Questo post spiega in che modo chiunque possa utilizzare Amazon Athena per interrogare rapidamente i dati di OSM disponibili pubblicamente memorizzati in Amazon S3 come set di dati pubblici di AWS.

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    L'inquinamento dell'aria nelle città è un problema serio che può danneggiare la salute di persone, animali, piante e proprietà. Questo tutorial esamina i dati relativi alla qualità dell'aria utilizzando Amazon SageMaker, un servizio completamente gestito che consente a sviluppatori e data scientist di creare, addestrare e distribuire in modo rapido e semplice modelli di machine learning a qualsiasi livello.

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    Mapzen ha raccolto dati sulle quote di territorio da diverse origini pubbliche e sta aiutando start-up, aziende e istituti di ricerca accedervi e utilizzarli con Amazon S3. Questi modelli digitali di elevazione forniscono uno strumento molto potente per esaminare le quote della superficie terrestre. Consulta la sessione di domande e risposte sviluppata insieme a Mapzen in relazione a questo set di dati.

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    La gestione delle crisi legate all'acqua è uno degli obbiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite: la diminuzione di qualità e quantità delle risorse idriche disponibili è un rischio serio delle società contemporanee. Grazie alle immagini satellitari offerte da AWS Open Data Program e dal cloud AWS, BlueDot Observatory sta costruendo un sistema di monitoraggio globale per tutti i corpi idrici a rischio.

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    DigitalGlobe ha contattato le aziende che hanno utilizzato piattaforma e immagini di GBDX di DigitalGlobe per progetti geospaziali a supporto di aree in stato di emergenza, per facilitare l'approvvigionamento di cibo, l'eliminazione della povertà e per combattere la malaria.

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    Panoramica di come la University of Oklahoma usa i dati NEXRAD disponibili in AWS per studiare la migrazione degli stormi.

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    Informazioni sulle modalità di utilizzo di Amazon SageMaker da parte di DigitalGlobe per la gestione dell'apprendimento automatico in modo scalabile.

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    Questo post descrive il processo grazie al quale i dati da CBERS-4 archiviati in AWS implementano il proprio archivio di immagini satellitari. L'archivio è costituito da immagini con un ciclo di revisione da 5 a 52 giorni. L'architettura descritta in questo post può essere paragonata a simili origini dati in continuo aggiornamento con il bisogno costante di generazione di metadati. L'architettura è progettata per utilizzare servizi forniti da CBERS su AWS.

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    Questo tutorial fornisce una dimostrazione didascalica sul miglioramento degli accessi ai dati relativi alla ricerca sul cambiamento climatico offerto da Amazon Web Services (AWS). In precedenza, per poter eseguire query su tali dati, tecnici e data scientist dovevano accedere a centinaia di nodi su computer a prestazioni elevate. Ora possono ottenere gli stessi dati in pochi passaggi su AWS.

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Crediti del cloud AWS per la ricerca sono disponibili per chiunque desideri effettuare ricerca utilizzando i dati di osservazione terrestre disponibili in AWS. Studenti, docenti e ricercatori sono il vero motore dell'innovazione tecnologica e noi desideriamo sostenere il progresso in questo campo.

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