AWS でのオープンデータのレジストリは、AWS のリソースから利用可能なデータセットを見つけ、共有するのに役立ちます。さまざまなドメインからデータセットを見つけることができ、地理空間ワークロードに適したデータセットを簡単に検索できるようにタグ付けしました。

人工衛星ランドサット 8 号からの画像。米国地質調査所の厚意による地質調査

地理空間データセットを詳しく見る

下記の動画と記事は、スタートアップ、企業、または研究所が AWS にある地球観測データをどのように使用できるかについて説明しています。

  • 動画

    2017-reinvent-nasa
    NASA の AWS 使用方法
    2017-eaws-radiant
    Radiant.Earth の AWS 使用方法
    2018-ps-ml
    地球観測画像を用いた機械学習
    2018-ps-remote_sensing
    リモートセンシングの理解
    2016-ag-day-osu
    クラウドコンピューティングと地理空間科学
    2017-reinvent-esri
    Esri がクラウドの分析を最適化する方法
    2018-ps-geoscience
    地球科学研究のクラウドへの移行
    2018-ps-e84
    ストリーミング人工衛星データの水準の引き上げ
    2015-eo-day-planet
    AWS 上での Planet
    2015-eo-day-blueraster
    グローバルツリーカバー損失の新たなホットスポット
    2018-ps-dg
    DigitalGlobe の Amazon SageMaker 使用方法
    2015-eo-day-mapbox
    Mapbox の Earth 使用方法
    2016-ag-day-planetos
    データ駆動型農業のためのビッグデータインフラストラクチャ
    2018-ps-pds
    分析のためのデータのステージングペタバイトからの教訓
    2018-ps-dr
    災害対策状況におけるオープンデータ
  • 記事

    OpenStreetMap (OSM) は、ボランティアによって作成および保守され、オープンライセンスで使用できる、数十億の機能を持つ、無料の編集可能な世界地図です。この投稿では、誰でも Amazon Athena を使用して AWS Public Dataset として Amazon S3 に保存された、公開 OSM データに簡単にクエリを実行できる方法を説明しています。

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    都市の大気汚染は、人、動物、植物、財産への悪影響をもたらす深刻な問題となる可能性があります。このチュートリアルは、開発者やデータ科学者があらゆる規模の機械学習モデルを短期間で簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにする完全マネージド型プラットフォームである Amazon SageMaker を使用して、大気の質を見ていきます。

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    Mapzen では、さまざまな公共の情報源から標高データを収集し、スタートアップ、企業、および研究所が Amazon S3 によってそれらの情報を容易に使用できるようにしています。これらの数値標高モデル (DEM) は、地表の標高を調べる強力な方法です。このデータセットに関して Mapzen と行った質疑応答を読むことができます。

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    水の危機を管理することは、国連の持続可能な開発目標の 1 つであり、利用可能な淡水の質と量の減少は深刻な社会的リスクとなっています。AWS Open Data Program および AWS クラウドを通じて入手可能な衛星画像を使用して、BlueDot Observatory は、危険にさらされているすべての水域に対するグローバルな監視システムを確立しています。

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    DigitalGlobe は、災害対応、食糧安全保障、貧困削減、マラリア撲滅などの分野での作業を支援する地理空間プロジェクトに DigitalGlobe の GBDX プラットフォームと画像を活用できる、熱心な参加者を見つけることに取り組みました。

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    オクラホマ大学が AWS で NEXRAD データをどのように利用して、渡り鳥の研究をしているか説明しています。

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    DigitalGlobe が Amazon SageMaker を使用して大規模な機会学習をどのように処理し、そのデータへのオンデマンドアクセスを提供しているかを紹介しています。

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    この記事は、AWS に保管された CBERS-4 のデータが衛星画像のアーカイブを実行する方法を説明します。このアーカイブは、5 日 ~ 52 日間の範囲の再閲覧サイクルを持つ画像で構成されています。この記事のアーキテクチャは、継続的なメタデータ生成を必要とする、類似し、絶えず更新されるデータソースに一般化することができます。このアーキテクチャは、AWS で CBERS により提供されるサービスを使うように設計されています。

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    このチュートリアルは、アマゾン ウェブ サービス (AWS) サービスが気候変動研究のためにこのデータへのアクセスを向上させる方法について、ステップバイステップのデモンストレーションを示します。以前、データ科学者と技術者は何百もの高性能コンピューターのノードにアクセスして、このデータをクエリしなければなりませんでした。今では、同じデータを AWS 上のいくつかのステップを使用して取得することができます。

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AWS Cloud Credits for Research は、地球観測データを AWS で使用して研究をする方であればどなたでも利用できます。学生、教育者、および研究者は、技術革新の重要な推進者であり、この分野での進歩を支援したいと考えています。

申請方法の確認

AWS Marketplace では、経路選択、計画、予測モデリングおよびマッピングに活用できる、地理空間アプリケーションや GIS アプリケーション、ロケーションベースアプリケーションを多数用意しており、より充実した役立つソリューションを提供しています。インテリジェントロケーションやマッピングのソリューションを AWS アカウントに簡単に起動し、新たな方法で自分の周りの世界を理解することを始めてください。

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