Amazon SageMaker FAQs for Geospatial ML

问：什么是地理空间数据？

地理空间数据表示地球表面的特征或对象。第一类地理空间数据是矢量数据，该类数据使用点、线或多边形等二维几何图形来表示道路和陆地边界等对象。地理标记的位置数据也被认为是矢量数据。它包括兴趣点（例如埃菲尔铁塔）、带有位置标记的社交媒体帖子、经纬度坐标或不同风格和格式的街道地址。第二种地理空间数据是栅格数据，例如卫星、航空平台或遥感平台收集的图像。此数据类型使用像素矩阵来定义特征所在的位置。您可以使用栅格格式来存储变化的数据。

问：如何获取地理空间数据？

Amazon SageMaker 地理空间功能允许您使用地理空间数据，如 Landsat 8 和 Sentinel-2。您还可以导入自己的数据，包括从 GPS 设备、联网车辆或物联网 (IoT) 传感器生成的位置数据、零售店客流量、地理营销和人口普查数据，或从第三方供应商获取的数据。SageMaker 地理空间功能还可以帮助您使用 Amazon Location Service 专门构建的功能来丰富这些数据，例如将纬度和经度位置转换为街道地址。

问：SageMaker 地理空间功能有哪些？

SageMaker 地理空间功能使数据科学家和机器学习（ML）工程师可以更轻松地构建、训练和部署 ML 模型，以使用地理空间数据进行预测。您可以自带数据，例如来自 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）的 Planet Labs 卫星数据，或从 AWS 上的开放数据、Amazon Location Service 和其他 SageMaker 地理空间数据来源获取数据。

问：如何使用 SageMaker 地理空间功能提高效率？

SageMaker 地理空间功能为用户提供针对地理空间机器学习进行了优化的实例类型和笔记本。这些笔记本具有嵌入式可视化工具和常用的开源地理空间库，以及专门构建的模型、算法和函数。可以使用内置的地理空间操作（如地图匹配）简化数据预处理。通过使用一个预构建的模型，或开发您自己的地理空间 ML 模型，加快地理空间 ML 模型的开发并降低总拥有成本。您可以使用内置的可视化工具将预测分层显示在地图上，从而实现更快的协作。

问：为什么我要使用 SageMaker 地理空间 ML 功能？

您可以使用 SageMaker 地理空间 ML 功能比自己动手的解决方案更快地对地理空间数据进行预测。SageMaker 地理空间功能使您可以更轻松地从现有数据湖、开源数据集和其他 SageMaker 地理空间数据来源访问地理空间数据。SageMaker 地理空间功能通过提供用于高效数据准备、模型训练和推理的专用算法，最大限度地减少了构建自定义基础设施和数据预处理功能的需求。您还可以从 Amazon SageMaker Studio 创建自定义可视化和数据并与您的组织共享。SageMaker 地理空间功能包括用于农业、房地产、保险和金融服务的常见用途的预训练模型。