O Registry of Open Data on AWS ajuda você a descobrir e a compartilhar conjuntos de dados disponíveis pelos recursos da AWS. Você pode encontrar conjuntos de dados de vários domínios diferentes, e nós os marcamos para facilitar a exploração de conjuntos de dados adequados a cargas de trabalho geoespaciais.

Imagem do satélite Landsat 8, cortesia do U.S. Geological Survey

Explore conjuntos de dados geoespaciais

Você encontrará abaixo vídeos e artigos explicando como os dados de observação da Terra disponíveis na AWS podem ser usados na sua startup, na sua empresa ou na sua instituição de pesquisa.

  • Vídeos

    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
  • Artigos

    O OpenStreetMap (OSM) é um mapa do mundo gratuito e editável que contém bilhões de recursos, criado e mantido por voluntários e disponível para uso por meio de uma licença aberta. Esta publicação explica como qualquer pessoa pode usar o Amazon Athena para consultar dados do OSM disponíveis para o público e armazenados no Amazon S3 como um banco de dados públicos da AWS.

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    A poluição do ar nas cidades pode ser um problema agudo que leva a efeitos prejudiciais em pessoas, animais, plantas e propriedades. Este tutorial analisa os dados de qualidade do ar ao usar o Amazon SageMaker, uma plataforma gerenciada que permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem, treinem e implantem modelos de Machine Learning de forma rápida e fácil em qualquer escala.

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    A Mapzen reuniu dados de topografia de várias origens públicas e está facilitando para startups, empresas e instituições de pesquisa acessá-los e usá-los por meio do Amazon S3. Os Modelos Digitais de Elevação (DEM) proporcionam uma maneira excelente de examinar a topografia da superfície da Terra. Você pode ler a seção de perguntas e respostas que realizamos com a Mapzen sobre esse conjunto de dados.

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    O gerenciamento das crises hídricas é um dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas, e o declínio na qualidade e quantidade disponível de água doce é um sério risco para a sociedade. Ao usar imagens de satélite disponíveis através do Programa de dados abertos da AWS e da Nuvem AWS Cloud, o BlueDot Observatory estabelece um sistema de monitoramento global para todos os recursos hídricos em risco.

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    A DigitalGlobe trabalhou para encontrar participantes entusiasmados que podem usar a plataforma e as imagens do GBDX da DigitalGlobe para projetos geoespaciais, apoiando o trabalho em áreas como resposta a desastres, segurança alimentar, eliminação de pobreza e erradicação da malária.

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    Uma pesquisa sobre como a Universidade de Oklahoma usa os dados do NEXRAD na AWS para estudar a migração de bandos de pássaros.

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    Como a DigitalGlobe usa o Amazon SageMaker para administrar machine learning em grande escala e fornecer acesso sob demanda a seus dados.

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    Esta publicação descreve como os dados do CBERS-4 armazenados na AWS implementam seu arquivamento de imagens de satélite. O arquivamento consiste em imagens com um ciclo de revisitação que varia de cinco a 52 dias. A arquitetura nesta publicação pode ser generalizada para fontes de dados similares e atualizadas constantemente, com a necessidade de geração contínua de metadados. A arquitetura é projetada para utilizar os serviços prestados pela CBERS na AWS.

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    Este tutorial fornece uma demonstração detalhada de como os serviços da Amazon Web Services (AWS) melhoram o acesso a esses dados para pesquisas sobre mudanças climáticas. Os cientistas e engenheiros de dados precisavam acessar centenas de nós em computadores de alto desempenho para consultar esses dados. Agora eles podem obter os mesmos dados usando algumas etapas na AWS.

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O programa AWS Cloud Credits for Research está disponível para que qualquer pessoa possa conduzir pesquisas usando dados de observação da Terra na AWS. Estudantes, educadores e pesquisadores são imprescindíveis para a inovação tecnológica e nós temos todo o interesse em apoiar novos avanços no campo.

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O AWS Marketplace tem dezenas de aplicações geoespaciais, de GIS e baseadas em localização que podem ser vantajosas para roteamento, planejamento, modelagem preditiva e mapeamento, o que disponibiliza soluções melhores e mais relevantes. Lance facilmente soluções inteligentes de localização e mapeamento na sua conta da AWS e comece a perceber o mundo ao seu redor de uma nova maneira.

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