Deadline Cloud で衛星画像を並列に分類する

satellite_classification ジョブバンドルは、衛星イメージタイルを土地被覆カテゴリ (水、植物、裸土、岩、雲) に分類し、結果を 1 つのマップにマージします。分類子は、各タイルの 4 つのスペクトルバンド間の色比を読み取り、地面にあるものを決定します。

ジョブは 2 つのステップで実行されます。 はタイルごとに 1 つの並列タスクをClassifyTilesファンアウトし、タイルをダウンロードしてピクセルを分類し、結果ファイルとカラー PNG を書き込みます。 は、並列ステップが終了した後にMosaicResults実行され、すべてのタイルを 1 つのマップにマージし、クラスの割合を含む概要イメージを結合します。このファンアウトおよびマージパターンは、入力ファイルが独立しているすべてのワークロードに適用されます。

バンドルには、Grand " 地域をシミュレートした 5 つのサンプルタイルが付属しています。これらは、ジョブの実行時に Deadline Cloud サンプル CDN から自動的にダウンロードされます。外部データやアカウントは必要ありません。

バンドルには、チャネルリストconda-forgeに がある conda キュー環境を持つファームが必要です (分類子は rasterioパッケージを使用します）。最も迅速なセットアップはスターター farm AWS CloudFormation (CloudFormation) テンプレートです。そのProdCondaChannelsパラメータを に設定しますdeadline-cloud conda-forge。

サンプルタイルを使用して送信します。

deadline bundle submit job_bundles/satellite_classification/

独自のタイルを分類するには、4 バンド.tifファイルのローカルディレクトリTilesDirをポイントします。

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