在 Deadline Cloud 上对卫星图像进行并行分类

satellite_cl assification 作业包将卫星图像图块分为土地覆盖类别（水、植被、裸露土壤、岩石、云层），并将结果合并到一张地图中。分类器读取每个方块的四个光谱波段之间的色比，以确定地面上有什么。

该作业分两步运行。 ClassifyTiles为每个图块分散出一个并行任务，该任务下载图块，对其像素进行分类，并写入结果文件和彩色 PNG。 MosaicResults在 parallel 步骤完成后运行，并将每个方块合并到一张地图中，外加一张带有等级百分比的概览图像。这种扇出和合并模式适用于输入文件独立的任何工作负载。

该捆绑包附带五个模拟大峡谷区域的样本方块。作业运行时，它们会自动从 Deadline Cloud 样本 CDN 下载，无需外部数据或帐户。

该捆绑包需要一个具有 conda 队列环境的农场，该环境包含conda-forge在频道列表中（分类器使用该rasterio软件包）。最快的设置是 starter farm AWS CloudFormation (CloudFormation) 模板 ——将其ProdCondaChannels参数设置为。deadline-cloud conda-forge

使用示例图块提交：

deadline bundle submit job_bundles/satellite_classification/

要对自己的图块进行分类，请指TilesDir向包含 4 波段.tif文件的本地目录：

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