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Se presenta un sistema de clasificación automático, que discrimina los diferentes tipos de nubes de una sola capa utilizando Análisis de Componentes Principales (PCA) con mayor precisión y proporciona una velocidad de procesamiento rápida en comparación con otras técnicas. El sistema se entrena primero mediante imágenes en la nube. En la fase de formación, el sistema lee las principales características de las diferentes imágenes de nubes para producir un espacio de imagen. En la fase de prueba, una nueva imagen de la nube se puede clasificar comparándola con el espacio de imagen especificado usando el algoritmo PCA. Las aplicaciones de pronóstico del tiempo utilizan diversas técnicas de reconocimiento de patrones para analizar la información de las nubes y otros parámetros meteorológicos. Neural Networks es una metodología de uso frecuente para el procesamiento de imágenes. Algunas metodologías estadísticas como FDA, RBFNN y SVM también se utilizan para el análisis de imágenes. Estas metodologías requieren más tiempo de formación y tienen una precisión limitada de alrededor del 70%. Este nivel de precisión a menudo degrada la clasificación de las nubes y, por lo tanto, se reduce la precisión de la lluvia y otras predicciones meteorológicas. El algoritmo PCA proporciona una clasificación de nubes más precisa que produce un pronóstico de lluvia mejor y conciso.