四川阿坝州九寨沟县发生里氏7.0级地震
8月09日07时27分
新疆博尔塔拉州精河县发生里氏6.6级地震
地震过后，各级政府迅速响应、严密组织、有序应对，在第一时间指导灾区人民抗震救灾，为将地震造成的损失降到最低，争取了宝贵的时间。社会各界也纷纷倾囊相助，为灾区重建、安置灾民贡献自己的力量。
现在的我们，除了出钱出力，服从调度指挥，尽可能为灾区提供最大支援外，还可以为灾区人民做些什么呢？
AWS认为：
我们也许可以通过存储在AWS上的卫星数据资料，去帮助灾区预防震后次生灾害！
在“AWS上的地球”主页上，有一个名为《Zooniverse’s Open Source Answer to Disaster Relief》项目。该项目曾利用卫星数据来帮助尼泊尔和厄瓜多尔地震的救援工作，也许可以给心系灾区的大家一些参考！
Zooniverse创建了行星响应网络（Planetary Response Network，PRN）来支持帮助自然灾害受害者的救援工作。PRN使用“AWS上的地球”计划提供的Sentinel-2卫星图像数据，比较灾害发生前后的情况，并使用该数据通知地面救援队，提升他们救援的效率。“AWS上的地球”计划提供的Sentinel-2卫星图像数据通常在数小时之内就可以使用。
由于Sentinel-2数据包含从视觉到近红外的多光谱数据，对植被更敏感，因此可以帮助志愿者们更好的识别地震后的山体滑坡现象，这对地震后的救援工作非常有用！
现在，通过“AWS上的地球”计划提供的卫星图像数据，具备相关专业知识的的同学，也可以像Zooniverse团队和志愿者一样，为地震后的灾区救援工作，贡献出自己的一份力量！
以下为部分“AWS上的地球”计划现在提供的、可能会对此次抗震救灾有帮助的数据集：
AWS 上的 Sentinel-2
Sentinel-2 是一颗陆地监控卫星，可提供高分辨率光学影像。该卫星的监控范围覆盖全球陆地表面，每 10 天一次，分辨率高达 10 米。数据会定期添加，添加时间通常是其传输到 Sentinel 科学数据中心后的几个小时内。Zooniverse团队和其志愿者，已经成功的运用此数据集帮助了尼泊尔和厄瓜多尔地震的救灾工作。
DigitalGlobe 开放数据计划
提供事件前后的高分辨率卫星图像，为应急计划制订、风险评估、应急响应、损失情况评估和恢复提供支持。此外，还为突发性特大灾害提供众包损失情况评估。
这套数据集，对于指导抗震救灾工作，非常有价值！希望大家可以好好的利用它！
世界功能地图
IARPA 在 Amazon S3 上提供了可用作机器学习算法训练数据的关键点分类库和图像集。该库分两批发布，包含 62 种预定义的分类和 1000000 个“影像控制区块”。
同时具备人工智能与相关地理、地质知识的同学，可以尝试利用这套分类库和图像集，训练相应的模型，快速识别地震后产生的次生自然灾害。
AWS 上的 Terrain Tiles
数字高程模型 （DEM） 提供了一种检测地球表面海拔高度的方法，这些模型在 Amazon S3 上用作地形栅格拼贴。该模型提供的数据覆盖全球；在美国，现在的 10 米级国家高程数据 （NED） 弥补了早期 NED 3 米级和 30 米级航天飞机雷达测图计划 （SRTM） 数据的不足，从而获取了更清晰、更连续的山体细节。
NASA Earth Exchange （NEX）
借助 NASA Earth Exchange （NEX），研究人员可以更轻松有效地访问和处理地球科学数据。Amazon S3 上提供的 NEX 数据集包括小规模的气候预测、全球 MODIS 植被指数以及陆地卫星全球土地调查数据。
AWS 上的 MODIS
Amazon S3 的任何用户都可以使用来自 USGS 和 NASA 的中分辨率成像光谱仪 （MODIS） 数据。每天都会发布经过选择的数据，数据的生成时间一般只有几小时。
如何快速入门？
AWS还准备了大量的视频版和文字版使用案例，介绍如何在创业公司、企业或研究机构使用 AWS 上的地球观测数据，帮助大家快速上手。
