ข้ามไปที่เนื้อหา
ผลงานทั้งหมด

Thaicom, Geospatial AI

Carbon Watch

เปลี่ยนข้อมูลดาวเทียม โดรน และภาคพื้นดิน ให้เป็นการวิเคราะห์สุขภาพป่าและความพร้อมด้านคาร์บอน

เส้นทางของระบบ

  1. 1ดาวเทียม / โดรน
  2. 2ตรวจสอบ
  3. 3PostGIS
  4. 4Inference
  5. 5รายงาน

โจทย์

ทีมสิ่งแวดล้อมต้องรวมภาพถ่ายและข้อมูลภาคสนามให้เป็น workflow ที่เชื่อถือได้สำหรับการรายงานคาร์บอนและความสมบูรณ์ของป่า

บทบาทของผม

AI Engineer ดูแล geospatial data engineering, การประมวลผลแบบ serverless และ ML workflow

วิธีการทำงาน

pipeline แบบ asynchronous บน Lambda และ S3 ตรวจสอบและแปลงข้อมูล raster และ vector เข้า PostGIS รัน inference บน SageMaker และส่งต่อให้การรายงาน

ผลลัพธ์

การวิเคราะห์สุขภาพป่าและความพร้อมด้านคาร์บอนที่ทำซ้ำได้และผู้เกี่ยวข้องตรวจสอบได้

สิ่งที่ได้เรียนรู้

  • ML เชิงพื้นที่ดีได้เท่ากับ metadata ต้องตรวจสอบก่อน inference เสมอ

เครื่องมือ

  • AWS Lambda
  • S3
  • SageMaker
  • PostGIS
  • Python
  • CloudWatch
ถัดไปEasyStay