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# Classifique imagens de satélite em paralelo no Deadline Cloud
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O pacote de tarefas [satellite\_classification](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/satellite_classification) classifica os blocos de imagens de satélite em categorias de cobertura da terra (água, vegetação, solo descoberto, rocha, nuvem) e mescla os resultados em um único mapa. O classificador lê as proporções de cores entre as quatro bandas espectrais de cada ladrilho para decidir o que está no chão.

O trabalho é executado em duas etapas. `ClassifyTiles`distribui uma tarefa paralela por bloco que baixa o bloco, classifica seus pixels e grava um arquivo de resultados mais um PNG colorido. `MosaicResults`é executado após o término da etapa paralela e mescla cada bloco em um mapa, além de uma imagem geral com porcentagens de classes. 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 blocos de amostra simulando a área do Grand Canyon. Eles são baixados automaticamente da CDN de amostras do Deadline Cloud quando o trabalho é executado, sem 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)](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/starter_farm) — defina seu `ProdCondaChannels` parâmetro como. `deadline-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}}
```