Представлена система автоматической классификации, которая различает различные типы однослойных облаков с помощью анализа главных компонентов (PCA) с повышенной точностью и обеспечивает высокую скорость обработки по сравнению с другими методами. Система сначала обучается с помощью облачных образов. На этапе обучения система считывает основные основные характеристики различных изображений облаков для создания пространства изображений. На этапе тестирования новое изображение облака можно классифицировать, сравнивая его с указанным пространством изображений с помощью алгоритма PCA. Приложения для прогнозирования погоды используют различные методы распознавания образов для анализа информации об облаках и других метеорологических параметров. Нейронные сети - часто используемый метод обработки изображений. Некоторые статистические методологии, такие как FDA, RBFNN и SVM, также используются для анализа изображений. Эти методики требуют больше времени на обучение и имеют огранl