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# Tipi di operazioni
Quando crei un processo EOJ, seleziona un'operazione in base al tuo caso d'uso. Le funzionalità SageMaker geospaziali di Amazon offrono una combinazione di operazioni mirate e modelli pre-addestrati. Puoi utilizzare queste operazioni per comprendere l'impatto dei cambiamenti ambientali e delle attività umane nel tempo o per identificare pixel con nuvole e senza nuvole.
**Mascheramento delle nuvole**
L'identificazione delle nuvole nelle immagini satellitari è una fase di pre-elaborazione essenziale per la produzione di dati geospaziali di qualità elevata. Ignorare i pixel delle nuvole può portare a errori di analisi, mentre un rilevamento eccessivo dei pixel delle nuvole può ridurre il numero di osservazioni valide. Il mascheramento delle nuvole ha la capacità di identificare i pixel con nuvole e senza nuvole nelle immagini satellitari. Una maschera delle nuvole accurata aiuta a ottenere immagini satellitari per l'elaborazione e migliora la generazione di dati. Di seguito è riportata la mappa delle classi per il mascheramento delle nuvole.
```
{
0: "No_cloud",
1: "cloud"
}
```
**Rimozione delle nuvole**
La rimozione delle nuvole per i dati di Sentinel-2 utilizza un modello di segmentazione semantica basato su ML per identificare le nuvole nell'immagine. I pixel con le nuvole possono essere sostituiti con pixel di altri timestamp. I dati USGS Landsat contengono metadati landsat utilizzati per la rimozione delle nuvole.
**Statistiche temporali**
Le statistiche temporali calcolano le statistiche per i dati geospaziali nel tempo. Le statistiche temporali attualmente supportate includono la media, la mediana e la deviazione standard. Puoi calcolare queste statistiche utilizzando `GROUPBY` e impostarle su `all` o `yearly`. Puoi anche menzionare `TargetBands`.
**Statistiche zonali**
Le statistiche zonali eseguono operazioni statistiche su un'area specifica dell'immagine.
**Ricampionamento**
Il ricampionamento viene utilizzato per aumentare e ridurre la risoluzione di un'immagine geospaziale. L'attributo `value` nel ricampionamento rappresenta la lunghezza di un lato del pixel.
**Geomosaico**
Il geomosaico consente di unire immagini più piccole a un'immagine più grande.
**Impilamento di bande**
L’impilamento di bande utilizza più di una banda di immagini come input e le impila in un GeoTIFF singolo. L'attributo `OutputResolution` determina la risoluzione dell'immagine di output. In base alla risoluzione delle immagini di input, puoi impostarlo su `lowest`, `highest` o`average`.
**Band Math**
Lo strumento Band Math, noto anche come indice spettrale, è un processo di trasformazione delle osservazioni da più bande spettrali a una singola banda e indica l’abbondanza relativa di caratteristiche di interesse. Ad esempio, l’indice di vegetazione della differenza normalizzata (NDVI) e l'indice di vegetazione potenziato (EVI) sono utili per osservare la presenza di vegetazione.
**Segmentazione della copertura del suolo**
La segmentazione della copertura del suolo è un modello di segmentazione semantica che ha la capacità di identificare il materiale fisico, come vegetazione, acqua e terreno nudo, sulla superficie terrestre. Disporre di un metodo preciso per mappare i modelli di copertura del suolo aiuta a comprendere l'impatto dei cambiamenti ambientali e delle attività umane nel tempo. La segmentazione della copertura del suolo viene spesso utilizzata per la pianificazione regionale, la risposta alle catastrofi, la gestione ecologica e la valutazione dell'impatto ambientale. Di seguito è riportata la mappatura per la segmentazione della copertura del suolo.
```
{
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"
}
```
## Disponibilità di operazioni per processi EOJ
La disponibilità delle operazioni dipende dal fatto che tu stia utilizzando l'interfaccia utente SageMaker geospaziale o i notebook Amazon SageMaker Studio Classic con un'immagine geospaziale. SageMaker Attualmente, i notebook supportano tutte le funzionalità. Per riassumere, le seguenti operazioni geospaziali sono supportate dall'intelligenza artificiale: SageMaker
| Operazioni | Description | Disponibilità |
| --- | --- | --- |
| Mascheramento delle nuvole | Identifica i pixel con nuvole e senza nuvole per ottenere immagini satellitari migliorate e accurate. | Interfaccia utente, notebook |
| Rimozione delle nuvole | Rimuove i pixel contenenti parti di nuvole dalle immagini satellitari. | Notebook |
| Statistiche temporali | Calcola le statistiche nel tempo per un determinato GeoTIFF. | Notebook |
| Statistiche zonali | Calcola le statistiche sulle regioni definite dall'utente. | Notebook |
| Ricampionamento | Ridimensiona le immagini a diverse risoluzioni. | Notebook |
| Geomosaico | Combina più immagini, per una maggiore fedeltà. | Notebook |
| Impilamento di bande | Combina più bande spettrali per creare un'unica immagine. | Notebook |
| Band Math/Indice spettrale | Genera una combinazione di bande spettrali che indicano l'abbondanza di caratteristiche di interesse. | Interfaccia utente, notebook |
| Segmentazione della copertura del suolo | Identifica i tipi di copertura del suolo, come vegetazione e acqua, nelle immagini satellitari. | Interfaccia utente, notebook |