Classificao de imagem de tipos de nuvem de camada nica

apresentado um sistema de classificao automtica, que discrimina os diferentes tipos de nuvens de camada nica usando Anlise de Componentes Principais (PCA) com maior preciso e fornece velocidade de processamento rpida em comparao com outras tcnicas. O sistema primeiro treinado por imagens em nuvem. Na fase de treinamento, o sistema l os principais recursos das diferentes imagens de nuvem para produzir um espao de imagem. Na fase de teste, uma nova imagem de nuvem pode ser classificada comparando-a com o espao de imagem especificado usando o algoritmo PCA. Os aplicativos de previso do tempo usam vrias tcnicas de reconhecimento de padres para analisar as informaes das nuvens e outros parmetros meteorolgicos. Redes Neurais uma metodologia frequentemente usada para processamento de imagens. Algumas metodologias estatsticas como FDA, RBFNN e SVM tambm esto sendo usadas para anlise de imagens. Essas metodologias requerem mais tempo de treinamento e tm uma preciso limitada de cerca de 70%. Este nvel de preciso muitas vezes degrada a classificao das nuvens e, portanto, a preciso da chuva e outras previses meteorolgicas so reduzidas. O algoritmo PCA fornece uma classificao de nuvem mais precisa que produz uma previso de chuva melhor e concisa.