Viene presentato un sistema di classificazione automatico, che discrimina i diversi tipi di nuvole a strato singolo utilizzando l'analisi dei componenti principali (PCA) con maggiore precisione e fornisce una velocit di elaborazione rapida rispetto ad altre tecniche. Il sistema viene prima addestrato da immagini cloud. In fase di formazione, il sistema legge le principali caratteristiche principali delle diverse immagini cloud per produrre uno spazio immagine. In fase di test, una nuova immagine cloud pu essere classificata confrontandola con lo spazio immagine specificato utilizzando l'algoritmo PCA. Le applicazioni di previsione meteorologica utilizzano varie tecniche di riconoscimento dei modelli per analizzare le informazioni delle nuvole e altri parametri meteorologici. Le reti neurali sono una metodologia utilizzata spesso per l'elaborazione delle immagini. Alcune metodologie statistiche come FDA, RBFNN e SVM vengono utilizzate anche per l'analisi delle immagini. Queste metodologie richiedono pi tempo di formazione e hanno una precisione limitata di circa il 70%. Questo livello di precisione spesso degrada la classificazione delle nuvole e quindi la precisione della pioggia e di altre previsioni meteorologiche  ridotta. L'algoritmo PCA fornisce una classificazione delle nuvole pi accurata che fornisce previsioni migliori e concise della pioggia.