Klassifikaciq izobrazhenij odnoslojnyh oblakow

Predstawlena ¿¿sistema awtomaticheskoj klassifikacii, kotoraq razlichaet razlichnye tipy odnoslojnyh oblakow s pomosch'ü analiza glawnyh komponentow (PCA) s powyshennoj tochnost'ü i obespechiwaet wysokuü skorost' obrabotki po srawneniü s drugimi metodami. Sistema snachala obuchaetsq s pomosch'ü oblachnyh obrazow. Na ätape obucheniq sistema schitywaet osnownye osnownye harakteristiki razlichnyh izobrazhenij oblakow dlq sozdaniq prostranstwa izobrazhenij. Na ätape testirowaniq nowoe izobrazhenie oblaka mozhno klassificirowat', srawniwaq ego s ukazannym prostranstwom izobrazhenij s pomosch'ü algoritma PCA. Prilozheniq dlq prognozirowaniq pogody ispol'zuüt razlichnye metody raspoznawaniq obrazow dlq analiza informacii ob oblakah i drugih meteorologicheskih parametrow. Nejronnye seti - chasto ispol'zuemyj metod obrabotki izobrazhenij. Nekotorye statisticheskie metodologii, takie kak FDA, RBFNN i SVM, takzhe ispol'zuütsq dlq analiza izobrazhenij. Jeti metodiki trebuüt bol'she wremeni na obuchenie i imeüt ogranichennuü tochnost' okolo 70%. Takoj urowen' tochnosti chasto uhudshaet klassifikaciü oblakow, i, sledowatel'no, snizhaetsq tochnost' prognozow dozhdq i drugih pogodnyh uslowij. Algoritm PCA obespechiwaet bolee tochnuü klassifikaciü oblakow, chto pozwolqet luchshe i tochnee prognozirowat' dozhd'.