Image Classification of Single Layered Cloud Types, Fachbücher von Imran Sarwar Bajwa, Irfan Hyder

Das Buch "Image Classification of Single Layered Cloud Types" bietet eine umfassende Analyse eines automatischen Klassifikationssystems, das verschiedene Typen von einlagigen Wolken mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) unterscheidet. Es wird erläutert, wie das System durch das Training mit Wolkenbildern die wesentlichen Merkmale dieser Bilder erlernt, um eine präzise Bildraumdarstellung zu erzeugen. In der Testphase wird ein neues Wolkenbild klassifiziert, indem es mit dem erstellten Bildraum verglichen wird. Das Buch hebt die Vorteile der PCA hervor, insbesondere die verbesserte Genauigkeit und die schnellere Verarbeitung im Vergleich zu anderen gängigen Methoden wie neuronalen Netzwerken und statistischen Verfahren. Diese Technologien, die oft eine Genauigkeit von nur etwa 70 % erreichen, können die Klassifikation von Wolken und damit die Wettervorhersage beeinträchtigen. Durch die Anwendung der PCA wird eine genauere Klassifikation ermöglicht, die zu besseren Vorhersagen von Niederschlägen führt.