Es wird ein automatisches Klassifizierungssystem vorgestellt, das die verschiedenen Arten von einschichtigen Wolken mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit verbesserter Genauigkeit unterscheidet und im Vergleich zu anderen Techniken eine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit bietet. Das System wird zunächst durch Wolkenbilder trainiert. In der Trainingsphase liest das System die Hauptmerkmale der verschiedenen Wolkenbilder, um einen Bildraum zu erzeugen. In der Testphase kann ein neues Wolkenbild klassifiziert werden, indem es mit dem angegebenen Bildraum unter Verwendung des PCA-Algorithmus verglichen wird. Wettervorhersageanwendungen verwenden verschiedene Mustererkennungstechniken, um Wolkeninformationen und andere meteorologische Parameter zu analysieren. Neuronale Netze sind eine häufig verwendete Methode zur Bildverarbeitung. Einige statistische Methoden wie FDA, RBFNN und SVM werden auch für die Bildanalyse verwendet. Diese Methoden erfordern mehr Schulungszeit und haben eine begrenzte Genauigkeit von etwa 70%. Diese Genauigkeit verschlechtert häufig die Klassifizierung von Wolken, und daher wird die Genauigkeit von Regen- und anderen Wettervorhersagen verringert. Der PCA-Algorithmus bietet eine genauere Wolkenklassifizierung, die eine bessere und präzisere Vorhersage des Regens ermöglicht.