Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Klassifizieren Sie Satellitenbilder parallel in Deadline Cloud Das Auftragspaket [satellite\_classification](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/satellite_classification) klassifiziert Satellitenbildkacheln in Landbedeckungskategorien (Wasser, Vegetation, nackter Boden, Fels, Wolken) und fasst die Ergebnisse in einer einzigen Karte zusammen. Der Klassifikator liest die Farbverhältnisse zwischen den vier Spektralbändern jeder Kachel, um zu entscheiden, was sich auf dem Boden befindet. Der Job wird in zwei Schritten ausgeführt. `ClassifyTiles`fächert pro Kachel eine parallel Aufgabe auf, die die Kachel herunterlädt, ihre Pixel klassifiziert und eine Ergebnisdatei sowie ein farbiges PNG schreibt. `MosaicResults`wird ausgeführt, nachdem der parallel Schritt abgeschlossen ist, und fügt jede Kachel zu einer Karte sowie einem Übersichtsbild mit Klassenprozentsätzen zusammen. Dieses Muster zum Auffächern und Zusammenführen gilt für jeden Workload, bei dem die Eingabedateien unabhängig voneinander sind. Das Paket wird mit fünf Musterkacheln geliefert, die das Gebiet des Grand Canyon simulieren. Sie werden automatisch vom Deadline Cloud Samples CDN heruntergeladen, wenn der Job ausgeführt wird — es sind keine externen Daten oder Konten erforderlich. Das Paket erfordert eine Farm mit einer Conda-Warteschlangenumgebung, die `conda-forge` in der Kanalliste enthalten ist (der Classifier verwendet das `rasterio` Paket). Die schnellste Einrichtung ist die [Starter-Vorlage farm AWS CloudFormation (CloudFormation)](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/starter_farm) — setzen Sie ihren `ProdCondaChannels` Parameter auf. `deadline-cloud conda-forge` Mit den Beispielkacheln einreichen: ``` deadline bundle submit job_bundles/satellite_classification/ ``` Um Ihre eigenen Kacheln zu klassifizieren, zeigen Sie `TilesDir` auf ein lokales Verzeichnis mit 4-Band-Dateien`.tif`: ``` deadline bundle submit job_bundles/satellite_classification/ \ -p TilesDir={{path-to-tiles}} ```