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Tag: Geospatial ML with Amazon SageMaker

使用Amazon SageMaker地理空間功能進行甲烷排放點源的檢測和高頻監測

甲烷(CH4)是一个重要的人为温室气体,它是石油和天然气提取、煤矿开采、大规模养殖业以及废物处理等活动的副产品CH4的全球变暖潜势是二氧化碳的86倍,气候变化政府间专门委员会(IPCC)估计,甲烷对观察到的温室效应贡献了30%[…]

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使用Planet数据和Amazon SageMaker地理空间功能构建一个作物分割的机器学习模型

在这个分析中,我们使用最近邻(KNN)模型进行作物分割,并将这些结果与农业地区的真实图像进行比较我们的结果表明,与2015年的真实分类数据相比,KNN模型的分类更准确地代表了2017年当前农田的状态这些结果证明了Planet高频率地理空间图像的力量农田经常变化,有时一季度会发生多次变化,拥有高频卫星图像可供观察和分析此类土地,能够为我们对农业土地和快速变化环境的理解提供巨大价值

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在Arup使用Amazon SageMaker地理空间能力设计具有韧性的城市

这篇文章是与来自Arup的Richard Alexander和Mark Hallows共同撰写的Arup是一个全球的设计师、顾问和专家团队,致力于可持续发展数据是Arup为客户提供服务的基础,通过世界级的数据收集和分析,提供洞察力以产生影响本文介绍的解决方案是为弹性城市的决策过程提供指导

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使用Amazon SageMaker的地理空间能力分析啮齿类动物的入侵情况

“老鼠等啮齿动物与许多健康风险相关,并且已知可以传播35种以上的疾病识别高频率啮齿动物活动的区域可以帮助当地政府和害虫控制组织有效地计划干预措施,并消灭这些啮齿动物在本文中,我们展示了如何监测和可视化…”

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