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마우스 클릭만으로 지구를 어떻게 “명확하게”볼 수 있습니까? 청화 대학은


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동시에 20,000 개 이상의 인스턴스 (10 만개가 넘는 CPU)를 계산할 수 있으며, 사용 된 최대 컴퓨팅 성능은 세계에서 200 위인 슈퍼 컴퓨터와 거의 같습니다. 기존 IDC 방법을 사용하는 경우 이러한 컴퓨팅 성능을 얻는 데 시간이 오래 걸리지 만 AWS를 사용하면 마우스 클릭만으로 빠르게 얻을 수 있습니다. “

— 공펭 교수

청화대 학교 이과 대학 학장 및 지구 시스템 과학 부장

칭화대 학교 차이나 시티 연구 소장

지구 시스템 모델의 주요 입력 매개 변수 중 하나 인 토지 사용 및 토지 표지는 지구의 에너지 균형, 수문 순환, 탄소 예산, 기후 변화 및 생물 다양성 보호와 같은 지구 환경 변화 관련 문제에 큰 가치와 중요성을 가지고 있습니다. 최근 환경 변화와 인간 활동으로 인해 토지 사용과 토지 면적이 지속적으로 변화하고 있으며, 지역에서 전 세계적으로 UN 지속 가능 발전 목표 달성을 지원하기 위해서는보다 상세하고 빈번한 지표면 매핑이 필요하다. 그러나 기술 및 비용 제약으로 인해 기존의 원격 감지는 높은 공간 분해능과 높은 시간 주파수를 모두 관측하기 어렵고, 구름 및 악천후와 같은 요인의 영향으로 인해 원격 감지 관측의 품질이 더욱 저하됩니다.

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이러한 문제를 해결하기 위해 칭화대 학교 지구 시스템 과학부 신세대 지구 관측 데이터 및 매핑 프로젝트 (이하 “칭화대 학교 지구 관측 데이터 및 매핑 프로젝트”라고 함)는 오랫동안 세계적으로 고해상도, 높은 빈도, 장기 시퀀스 표면 커버리지에 전념해왔다. AWS (Amazon Web Services)를 기반으로하는 가상 성상 기반의 시공간 원격 감지 데이터의 융합 및 재구성 기술을 사용하여 동적 매핑 및 모니터링에 대한 연구를 통해 단 몇 초만에 자동화 된 서버리스 엔드 투 엔드 스트리밍 프로덕션 체인을 실현 이 달에는 “21 세기 중국에서 30m의 완벽한 원격 감지 관측 데이터 세트 SDC”를 제작했으며 프로젝트 팀이 설정 한 세계 최초의 올 시즌 범용 샘플과 결합하여 AWS의 완벽한 인공 지능 및 머신 러닝 스위트를 더욱 활용했습니다. 데이터베이스 및 관련 분야 지식, 10 미터 표면 커버리지 매핑과 같은 풍부한 제품 경험, 원격 감지 빅 데이터에 적합한 일련의 심층 원격 감지 기능 학습 및 분류 모델을 설계하고 교육했으며, 일련의 전문적인 데이터 일관성 사후 처리 후 “21 세기 중국의 계절별 토지 표지 및 연간 토지 이용 매핑 제품”. 이 제품 세트의 도입으로 원격 감지 정보 사용에 대한 임계 값이 크게 줄어들고 기존 원격 감지의 응용 분야가 크게 확장되었습니다.

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도전

기술적 인 관점에서 칭화대 학교의 지구 관측 데이터 및지도 프로젝트 구현의 어려움은 주로 세 가지 측면에 반영됩니다.

첫째, 원격 감지 데이터의 원본은 없습니다. PB 수준에 도달하는 대량의 원격 감지 데이터 세트로 인해 기존 방법을 사용하여 원격 감지 데이터 세트를 다운로드하기가 어렵습니다.

둘째, 원래의 원격 감지 이미지에서 끊김없는 원격 감지 데이터 세트 (SDC)의 최종 세대에 이르기까지 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 기존의 방법은 서버 클러스터를 구축하거나 슈퍼 컴퓨팅 센터를 사용하는 것인데,이 방법은 막대한 투자가 필요할뿐만 아니라 이후 단계에서 운영 및 유지 관리가 어렵습니다.

셋째, 시스템에서 생성 된 최종 데이터도 PB 수준이므로 로컬로 저장하려면 많은 스토리지 리소스가 필요하며 타사 사용자의 사용에 도움이되지 않습니다.

“적절한 클라우드 플랫폼을 선택하면 이러한 과제를 해결하는 데 도움이됩니다. 다른 클라우드 플랫폼을 분석하고 비교 한 후 AWS를 선택하고 반년 만에 두 세트의 제품 생산을 완료하여 프로젝트 완료 시간이 크게 단축되었습니다. 칭화대 학교 지구 시스템 과학과 프로젝트를 책임지고있는 Liu Han 박사는 말했다.

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왜 AWS를 선택해야합니까?

Tsinghua University의 Earth Observation Data and Cartography 프로젝트는 여러 퍼블릭 클라우드 플랫폼을 분석, 테스트 및 비교 한 후 최종적으로 AWS를 선택했으며 그 주요 이유는 다음 세 가지 측면을 포함합니다. AWS Open Data는 프로젝트에 필요한 것을 제공 할 수 있습니다. 원격 감지 데이터 소스 인 AWS는 언제든지 거대한 컴퓨팅 성능을 제공 할 수 있으며 AWS는 완벽한 인공 지능 및 머신 러닝 제품군을 제공합니다.

원시 원격 감지 데이터의 획득은 프로젝트의 기초입니다. AWS Open Data는 원격 감지 지리 정보, 위성, 생물학적 유전자 등 다양한 산업을 포괄하는 여러 유형의 데이터를 호스팅합니다. AWS는 데이터 공급자에게 무료 저장 공간을 제공하며 사용자는 언제든지 이러한 데이터에 액세스하고 사용할 수 있습니다. AWS Open Data는 기본적으로 매월 업데이트되며, 지금까지 사용자가 무료로 사용할 수있는 수백 개의 퍼블릭 데이터 세트가 있으며,이 데이터 세트는 로컬 용도로 직접 다운로드하거나 AWS에서 직접 사용할 수 있습니다. “우리 프로젝트는 AWS Open Data에서 Landsat 및 MODIS 원격 감지 데이터 세트를 사용합니다.이 데이터 세트는 PB 수준입니다. 로컬로 다운로드하려면 몇 개월이 걸리고 AWS의 클라우드 인프라는 고속 데이터를 제공합니다. Liu Han 박사는 수집 및 전송 기능을 통해 소스 데이터를 먼저 다운로드 할 필요없이 계산 프로세스에 신속하게 입력 할 수 있으므로 모든 핵심 에너지를 프로젝트의 핵심 프로세스 개발에 집중할 수 있습니다.

원본 데이터에서 최종적으로 생성 된 심리스 원격 감지 데이터 세트 (SDC)에 이르기까지 중간에 매우 복잡한 전문 계산 프로세스가 필요하며 많은 양의 고성능 병렬 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. AWS는 페타 바이트 규모의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 컴퓨팅 리소스의 요구를 충족하기 위해 언제든지 엄청난 컴퓨팅 성능을 제공 할 수 있습니다. “우리는 동시에 20,000 개 이상의 인스턴스 (10 만개가 넘는 CPU)를 계산할 수 있습니다. 사용 된 최대 컴퓨팅 성능은 세계에서 200 위에 속하는 슈퍼 컴퓨터와 거의 같습니다. 전통적인 IDC 방법을 사용하면 그러한 계산을 할 수 있습니다. 힘은 오랜 시간이 걸리지 만 AWS를 사용하면 마우스를 클릭하기 만하면 빠르게 얻을 수 있습니다. “라고 공 공 교수는 말했습니다. 또한 AWS의 기본 제공 클라우드 서비스는 애플리케이션 시스템 개발을 더욱 효율적으로 만들어줍니다 .AWS Step Functions를 통해 AWS Lambda 및 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)와 같은 서비스가 애플리케이션 워크 플로에 결합됩니다. 자동화 된 서버리스 엔드 투 엔드 스트리밍 프로덕션 체인을 쉽게 달성 할 수 있습니다.

“21st Century China ‘s Seasonal Land Cover and Yearly Land Use Mapping Products”를 완성하기 위해 생성 된 원활한 원격 감지 데이터 세트 (SDC)를 기반으로 복잡한 분석, 반복 및 계산을 위해 인공 지능 및 기계 학습 방법이 필요하며 AWS는 완벽한 기능을 제공합니다. 인공 지능 및 기계 학습 서비스는이 시스템의 개발주기를 크게 단축시킬 수 있습니다. 기존의 머신 러닝 개발은 복잡하고 비용이 많이 드는 반복 프로세스이므로 전체 머신 러닝 워크 플로우를위한 통합 도구가 없으면이 프로세스가 더 어려워집니다. Amazon SageMaker는 머신 러닝에 사용되는 모든 구성 요소를 단일 도구로 제공하므로 사용자는 짧은 시간에 저렴한 비용으로 모델을 프로덕션에 배치 할 수 있습니다.

“우리는 Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Amazon EMR 및 기타 서비스를 세계 최초의 올 시즌 범용 샘플 라이브러리 및 프로젝트 팀이 설정 한 관련 필드 지식과 함께 10m의 표면 커버리지 매핑 및 기타 풍부한 기능과 함께 사용합니다. 제품 경험, 원격 감지 빅 데이터에 적합한 딥 원격 감지 기능 학습 및 분류 모델 세트를 설계하고 교육했으며 AWS 자동화 된 멀티 레이어 스태킹 통합 기술, 모델 구조 및 매개 변수에 대한 심도적인 튜닝, 그리고 분산 된 고성능 추론을 통해 이러한 분류 결과는 특수한 원격 감지 변화 감지와 시간적 및 공간적 일관성 후 처리 방법을 거쳐 마침내 21 세기에 중국에서 최초로 계절별 토지 표지 및 연간 토지 이용 매핑 제품 세트를 완성했다고 Liu Han 박사는 말했다.

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달성 된 결과

Tsinghua University의 지구 관측 데이터 및 매핑 프로젝트는 2019 년 10 월부터 AWS와 협력하고 있습니다. 반년 만에 “21st Century China 30m Daily Seamless Remote Sensing Observation Data Set (SDC)”및 ” 21 세기 중국의 계절별 토지 표지와 연간 토지 이용지도 작성 제품 ” 이 프로젝트에 사용 된 AWS 서비스에는 주로 AWS Step Functions, AWS Batch, AWS Lambda, Amazon Elastic Container Registry (ECR), Amazon ECS, Amazon SageMaker, Amazon EKS, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) (스팟 인스턴스 포함) 및 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

그림 1은 프로젝트 시스템 아키텍처의 개략도입니다.

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그림 1 칭화대 학교 지구 관측 데이터 및지도 제작 프로젝트 시스템 아키텍처

AWS를 사용하면 Tsinghua University Earth Observation Data and Mapping Project에 많은 이점이 있습니다.

첫 번째는 원본 원격 감지 데이터의 다운로드 및 전송 시간을 크게 줄이는 것입니다. 일반적으로 PB 수준에서 원격 감지 데이터 다운로드는 일반적으로 완료하는 데 몇 개월이 소요됩니다 .AWS Open Data에서 호스팅되는 원격 감지 데이터를 사용하면이 문제가 해결됩니다. 시스템은 데이터 다운로드 작업을 저장하고 데이터 처리 및 분석에 직접 입력합니다. 프로젝트 완료 시간을 반년으로 단축 한 프로세스.

두 번째는 시스템의 총 소유 비용을 줄이고 개발 및 운영 비용을 30 % 절감하는 것입니다. “컨테이너 기술을 사용하고 원래 알고리즘을 Docker 컨테이너에 넣고 빠른 배포 및 관리를 위해 Amazon ECR, Amazon ECS, Amazon EKS를 사용합니다. AWS Batch를 사용하여 최대 20,000 개의 Amazon EC2 인스턴스를 쉽고 효율적으로 활성화 할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능은 가능한 많은 저렴한 스팟 인스턴스를 가능하게하는 동시에 이러한 프로세스는 사람의 개입없이 AWS 서비스에 의해 자동으로 완료됩니다 .AWS 클라우드 서비스를 통해 자동화 된 서버리스 엔드 투 엔드 스트리밍을 실현했습니다 Liu Han 박사는 전통적인 모델로는 달성하기가 거의 불가능한 생산 체인이라고 말했다.

가장 중요한 것은“21 세기 중국에서 30 미터의 완벽한 원격 감지 관측 데이터 세트 (SDC)”와“21 세기 중국의 계절별 토지 표지 및 연간 토지 이용 매핑 제품”의 완성은 원격 감지 데이터의 응용에 혁명을 가져올 것입니다 향후 AWS 클라우드를 통해 변경 사항이 적용되면 글로벌 랜드 커버 매핑 제품이 완성되고 글로벌 랜드 커버 매핑 포털이 구축 될 수 있으며, 전문 원격 감지 사용자와 비전문가 사용자 모두 서로 다른 애플리케이션 영역에서이 데이터를 사용하여 원격 감지 애플리케이션 시장을 홍보 할 수 있습니다. 인기.

이 단계에서 “21 세기 중국의 계절별 토지 표지 및 연간 토지 이용지도 작성 제품”은 농업 및 임업 생산, 토지 정책, 도시 건설, 홍수 방지, 화재 예방 및 전염병 전파 시뮬레이션 등에 대한 중요한 기본 데이터로 사람들에게 도움을 줄 수 있습니다. 경제의 모든 부문은 농업 강화 및 토지 유휴, 도시화 및 자연 식생 탐지 상실, 토지 황폐화 및 식량 안보, 환경 변화 및 건강, 도시 확장 및 열섬 효과를 포함한 연구를 지원합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

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출처 링크 : mp.weixin.qq.com

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