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での電気光学イメージ AWS
公開日: 2021 年 5 月 13 日 (図の履歴)
この図は、 を使用して電気光学衛星画像を抽出、処理、保存する方法を示しています AWS。
AWS 図 1 の電気光学画像
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復調とデコード: 変調キャリアからベースバンド波形を抽出し、前方エラー修正を削除します。
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生のセンサーデータに変換する: シグナルフレームを分解し、データを復号します。
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raw イメージを処理し、QA レビューを実行します。
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QA レビュー: イメージが処理に十分であることを確認します。
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AWS Batch: 複数のジョブを並行して実行します。
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AWS Fargate および AWS Lambda:
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センサー修正: 光学的なゆがみを修正します。
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直列化: センサーの視点。
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地理参照: 画像を空間グリッドに適用し、既知の座標系を割り当てます。
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サムネイルの生成: 顧客購入用の後処理されたサムネイルを作成します。
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メタデータの保存: 緯度/経度コレクション、リージョンコレクション、取得日時に関する情報を保存します。
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ストレージ: コスト削減と取得時間のバランスを取ることで、前処理されたイメージをさまざまな Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) サービスに保存
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後処理と分析: 画像処理を完了します。
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特徴抽出: 画像内の特徴 (宇宙船など) を特定します。
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特徴の命名/タグ付け: 特徴を名前または識別システムによってタグ付けします。
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時系列の作成: 画像をタグ付けして時間でソートします。
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ストレージと配布: エンドユーザー向けのイメージと分析の最終ストレージ。
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カスタマーデリバリー: 最終イメージをエンドユーザーに配信します。
AWS 図 2 の電気光学画像: 分類処理
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復調とデコード: 変調キャリアからベースバンド波形を抽出し、前方エラー修正を削除します。
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生のセンサーデータに変換する: シグナルフレームを分解し、データを復号します。
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イミュータブルトランザクションログ: 暗号的に出所と忠実性を確立します。
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オプションの分類処理: 画像処理全体で、分類処理に適したリージョンにデータを移動します。
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raw イメージの処理: raw イメージを処理し、QA レビューを実行します。
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QA レビュー: イメージが処理に十分であることを確認する
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AWS Batch: 複数のジョブを並行して実行します。
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AWS Fargate および AWS Lambda:
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センサー修正: 光学的なゆがみを修正します。
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直列化: センサーの視点。
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地理参照: 画像を空間グリッドに適用し、既知の座標系を割り当てます。
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サムネイルの生成: 顧客購入用の後処理されたサムネイルを作成します。
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メタデータの保存: 緯度/経度のコレクション、リージョンのコレクション、時刻、取得日に関する情報を保存します。
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ストレージ: コスト削減と取得時間のバランスをとることで、前処理されたイメージをさまざまな Amazon S3 サービスに保存します。
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後処理と分析: 画像処理を完了します。
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特徴抽出: 画像内の特徴 (宇宙船など) を特定します。
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特徴の命名/タグ付け: 特徴を名前/識別システム別にタグ付けします。
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Time seriesc reation: 時間でソートするイメージにタグを付けます。
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ストレージと配布: エンドユーザー向けのイメージと分析の最終ストレージ。
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カスタマーデリバリー: 最終イメージをエンドユーザーに配信します。
詳細情報
詳細については、「」を参照してください。
図の履歴
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| 変更 | 説明 | 日付 |
|---|---|---|
初版発行 | リファレンスアーキテクチャ図が最初に公開されました。 | 2021 年 5 月 13 日 |
注記
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