Classifique imagens de satélite em paralelo no Deadline Cloud

O pacote de tarefas satellite_classification no GitHub site classifica os blocos de imagens de satélite em categorias de cobertura da terra (água, vegetação, solo nu, rocha, nuvem) e mescla os resultados em um único mapa. O classificador lê as proporções de cores entre as quatro bandas espectrais de cada bloco para decidir o que está no chão.

O trabalho é executado em duas etapas. ClassifyTilesdistribui uma tarefa paralela por bloco que baixa o bloco, classifica seus pixels e grava um arquivo de resultado mais um PNG colorido. MosaicResultsé executado após o término da etapa paralela e mescla cada bloco em um mapa, além de uma imagem geral com porcentagens de classe. Esse padrão de distribuição e mesclagem se aplica a qualquer carga de trabalho em que os arquivos de entrada sejam independentes.

O pacote vem com cinco amostras de blocos simulando a área do Grand Canyon. Eles são baixados automaticamente do CDN de amostras do Deadline Cloud quando o trabalho é executado, sem a necessidade de dados ou contas externas.

O pacote requer uma fazenda com um ambiente de fila conda que tenha conda-forge na lista de canais (o classificador usa o pacote). rasterio A configuração mais rápida é o modelo starter farm AWS CloudFormation (CloudFormation) no GitHub site. Defina seu ProdCondaChannels parâmetro comodeadline-cloud conda-forge.

Envie com os blocos de amostra:

deadline bundle submit job_bundles/satellite_classification/

Para classificar seus próprios blocos, aponte TilesDir para um diretório local de arquivos de 4 bandas.tif:

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