작업 유형 - Amazon SageMaker

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작업 유형

를 생성할 때 사용 사례에 따라 작업을 EOJ선택합니다. Amazon SageMaker 지리 공간 기능은 특별히 구축된 작업과 사전 훈련된 모델의 조합을 제공합니다. 이러한 작업을 사용하여 시간 경과에 따른 환경 변화와 인간 활동의 영향을 이해하거나 구름 픽셀과 구름이 없는 픽셀을 식별할 수 있습니다.

구름 마스킹

위성 이미지에서 구름을 식별하는 것은 고품질 지리 공간 데이터를 생성하기 위한 필수 사전 처리 단계입니다. 구름 픽셀을 무시하면 분석에 오류가 발생할 수 있고 구름 픽셀을 과도하게 감지하면 유효한 관측치 수가 줄어들 수 있습니다. 구름 마스킹은 위성 이미지에서 구름 픽셀과 구름이 없는 픽셀을 식별하는 기능이 있습니다. 정확한 구름 마스크는 처리에 필요한 위성 이미지를 확보하고 데이터 생성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 다음은 구름 마스킹에 대한 클래스 맵입니다.

{ 0: "No_cloud", 1: "cloud" }

구름 제거

Sentinel-2 데이터의 구름 제거는 ML 기반 의미 체계 분할 모델을 사용하여 이미지에서 구름을 식별합니다. 구름 픽셀을 다른 타임스탬프의 픽셀로 대체할 수 있습니다.USGS Landsat 데이터에는 클라우드 제거에 사용되는 landsat 메타데이터가 포함되어 있습니다.

시간 통계

시간 통계는 시간에 따른 지리 공간 데이터의 통계를 계산합니다. 현재 지원되는 시간 통계에는 평균, 중앙값, 표준편차가 포함됩니다. GROUPBY를 사용하여 이러한 통계량을 계산하고 all또는 yearly으로 설정할 수 있습니다. TargetBands를 언급할 수도 있습니다.

영역 통계

영역 통계는 이미지의 지정된 영역에 대해 통계 작업을 수행합니다.

리샘플링

리샘플링은 지리 공간 이미지의 해상도를 높이거나 낮추는 데 사용됩니다. 리샘플링의 value속성은 픽셀의 한 변의 길이를 나타냅니다.

Geomosaic

Geomosaic를 사용하면 작은 이미지를 큰 이미지로 연결할 수 있습니다.

밴드 스태킹

밴드 스태킹은 둘 이상의 이미지 밴드를 입력으로 가져와서 단일 Geo 에 스태킹합니다TIFF. OutputResolution 속성은 출력 이미지의 해상도를 결정합니다. 입력 이미지의 해상도에 따라lowest, highest또는 average로 설정할 수 있습니다.

밴드 수학

스펙트럼 지수라고도 하는 밴드 수학은 여러 스펙트럼 밴드의 관측치를 단일 밴드로 변환하는 프로세스로, 관심 있는 특징의 상대적 풍부도를 나타냅니다. 예를 들어 정규화된 차이 식물 지수(NDVI) 및 향상된 식물 지수(EVI)는 녹색 식물 기능의 존재를 관찰하는 데 유용합니다.

토지 피복 세그먼트화

토지 피복 세그먼트화는 지표면의 식생, 물, 맨땅과 같은 물리적 물질을 식별할 수 있는 의미 체계 분할 모델입니다. 토지 피복 패턴을 정확하게 매핑할 수 있는 방법이 있으면 시간 경과에 따른 환경 변화와 인간 활동의 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다. 토지 피복 분할은 지역 계획, 재난 대응, 생태 관리 및 환경 영향 평가에 주로 사용됩니다. 다음은 토지 피복 세그먼트화에 대한 클래스 맵입니다.

{ 0: "No_data", 1: "Saturated_or_defective", 2: "Dark_area_pixels", 3: "Cloud_shadows", 4: "Vegetation", 5: "Not_vegetated", 6: "Water", 7: "Unclassified", 8: "Cloud_medium_probability", 9: "Cloud_high_probability", 10: "Thin_cirrus", 11: "Snow_ice" }

EOJ 운영 가용성

작업 가용성은 SageMaker 지리 공간 UI를 사용하는지 아니면 SageMaker 지리 공간 이미지와 함께 Amazon SageMaker Studio Classic 노트북을 사용하는지에 따라 달라집니다. 현재 노트북은 모든 기능을 지원합니다. 요약하자면 에서 지원하는 지리 공간 작업은 SageMaker다음과 같습니다.

운영

설명

가용성

구름 마스킹

구름 및 구름이 없는 픽셀을 식별하여 개선되고 정확한 위성 이미지를 얻을 수 있습니다.

UI, 노트북

구름 제거

위성 이미지에서 구름의 일부가 포함된 픽셀을 제거합니다.

노트북

임시 통계

지정된 Geo 에 대한 시간별 통계를 계산합니다TIFF.

노트북

영역 통계

사용자 정의 리전에 대한 통계를 계산합니다.

노트북

리샘플링

이미지를 다양한 해상도로 스케일링합니다.

노트북

Geomosaic

충실도를 높이기 위해 여러 이미지를 결합합니다.

노트북

밴드 스태킹

여러 스펙트럼 밴드를 결합하여 단일 이미지를 생성합니다.

노트북

밴드 수학/스펙트럼 인덱스

관심 있는 특징의 풍부함을 나타내는 스펙트럼 밴드의 조합을 구하세요.

UI, 노트북

토지 피복 세그먼트화

위성 이미지에서 초목 및 물과 같은 토지 피복 유형을 식별합니다.

UI, 노트북