Classificazione delle immagini satellitari in parallelo su Deadline Cloud

Il job bundle satellite_classification classifica i riquadri di immagini satellitari in categorie di copertura del suolo (acqua, vegetazione, suolo nudo, roccia, nuvola) e unisce i risultati in un'unica mappa. Il classificatore legge i rapporti di colore tra le quattro bande spettrali di ogni riquadro per decidere cosa c'è sul terreno.

Il processo viene eseguito in due fasi. ClassifyTilesesegue un'attività parallela per riquadro che scarica il riquadro, ne classifica i pixel e scrive un file di risultati più un PNG a colori. MosaicResultsviene eseguito al termine del passaggio parallelo e unisce ogni riquadro in un'unica mappa più un'immagine panoramica con le percentuali di classe. Questo schema di fan-out e merge si applica a qualsiasi carico di lavoro in cui i file di input sono indipendenti.

Il pacchetto viene fornito con cinque tessere di esempio che simulano l'area del Grand Canyon. Vengono scaricati automaticamente dal CDN degli esempi di Deadline Cloud al momento dell'esecuzione del processo, senza bisogno di dati o account esterni.

Il pacchetto richiede una farm con un ambiente di coda conda presente conda-forge nell'elenco dei canali (il classificatore utilizza il pacchetto). rasterio La configurazione più rapida è il modello starter farm AWS CloudFormation (CloudFormation): imposta il parametro su. ProdCondaChannels deadline-cloud conda-forge

Invia con i riquadri di esempio:

deadline bundle submit job_bundles/satellite_classification/

Per classificare le tue tessere, punta TilesDir a una directory locale di file a 4 bande.tif:

deadline bundle submit job_bundles/satellite_classification/ \
  -p TilesDir=path-to-tiles