Image Classification of Single Layered Cloud Types A PCA based automated system to classify different types of cloud Images for better and concise forecasting of rain
-
- Englisch ausgewählt
43,99 €
UVP
49,00 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
05.04.2011
Verlag
LAP LAMBERT Academic PublishingSeitenzahl
80
Maße (L/B/H)
22/15/0,6 cm
Gewicht
137 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-8443-2826-4
An automatic classification system is presented, which discriminates the different types of single- layered clouds using Principal Component Analysis (PCA) with enhanced accuracy and provides fast processing speed as compared to other techniques. The system is first trained by cloud images. In training phase, system reads major principal features of the different cloud images to produce an image space. In testing phase, a new cloud image can be classified by comparing it with the specified image space using the PCA algorithm. Weather forecasting applications use various pattern recognition techniques to analyze clouds'' information and other meteorological parameters. Neural Networks is an often-used methodology for image processing. Some statistical methodologies like FDA, RBFNN and SVM are also being used for image analysis. These methodologies require more training time and have limited accuracy of about 70%. This level of accuracy often degrades classification of clouds, and hence the accuracy of rain and other weather predictions is reduced. PCA algorithm provides a more accurate cloud classification that yield better and concise forecasting of rain.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice