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# Deadline Cloud で衛星画像を並列に分類する
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[satellite\_classification](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/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](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/starter_farm)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}}
```