Classificação de imagem de tipos de nuvem de camada única

apresentado um sistema de classifica o autom tica, que discrimina os diferentes tipos de nuvens de camada nica usando An lise de Componentes Principais (PCA) com maior precis o e fornece velocidade de processamento r pida em compara o com outras t cnicas. 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 espa o de imagem. Na fase de teste, uma nova imagem de nuvem pode ser classificada comparando-a com o espa o de imagem especificado usando o algoritmo PCA. Os aplicativos de previs o do tempo usam v rias t cnicas de reconhecimento de padr es para analisar as informa es das nuvens e outros par metros meteorol gicos. Redes Neurais uma metodologia frequentemente usada para processamento de imagens. Algumas metodologias estat sticas como FDA, RBFNN e SVM tamb m est o sendo usadas para an lise de imagens. Essas metodologias requerem mais tempo de treinamento e t m uma precis o limitada de cerca de 70%. Este n vel de precis o muitas vezes degrada a classifica o das nuvens e, portanto, a precis o da chuva e outras previs es meteorol gicas s o reduzidas. O algoritmo PCA fornece uma classifica o de nuvem mais precisa que produz uma previs o de chuva melhor e concisa.