Feature Extraction from Whole-Sky Ground-Based Images for Cloud-Type Recognition

Several features that can be extracted from digital images of the sky and that can be useful for cloud-type classification of such images are presented. Some features are statistical measurements of image texture, some are based on the Fourier transform of the image and, finally, others are computed from the image where cloudy pixels are distinguished from clear-sky pixels. The use of the most suitable features in an automatic classification algorithm is also shown and discussed. Both the features and the classifier are developed over images taken by two different camera devices, namely, a total sky imager (TSI) and a whole sky imager (WSC), which are placed in two different areas of the world (Toowoomba, Australia; and Girona, Spain, respectively). The performance of the classifier is assessed by comparing its image classification with an a priori classification carried out by visual inspection of more than 200 images from each camera. The index of agreement is 76% when five different sky conditions are considered: clear, low cumuliform clouds, stratiform clouds (overcast), cirriform clouds, and mottled clouds (altocumulus, cirrocumulus). Discussion on the future directions of this research is also presented, regarding both the use of other features and the use of other classification techniques

Retrieving Cloud Characteristics from Ground-Based Daytime Color All-Sky Images

A discussion is presented of daytime sky imaging and techniques that may be applied to the analysis of full-color sky images to infer cloud macrophysical properties. Descriptions of two different types of skyimaging systems developed by the authors are presented, one of which has been developed into a commercially available instrument. Retrievals of fractional sky cover from automated processing methods are compared to human retrievals, both from direct observations and visual analyses of sky images. Although some uncertainty exists in fractional sky cover retrievals from sky images, this uncertainty is no greater than that attached to human observations for the commercially available sky-imager retrievals. Thus, the application of automatic digital image processing techniques on sky images is a useful method to complement, or even replace, traditional human observations of sky cover and, potentially, cloud type. Additionally, the possibilities for inferring other cloud parameters such as cloud brokenness and solar obstruction further enhance the usefulness of sky imagers

Verifique sus conocimientos sobre tomografía computarizada (TC)

La presente entrega de la serie de Nursing sobre las pruebas complementarias está dedicada a la tomografía computarizada (TC). La TC fue pensada inicialmente para explorar el encéfalo en profundidad, pero su capacidad diagnóstica ha caracterizado su evolución desde sus inicios a principios de la década de los setenta, cuando el ingeniero británico Sir Godfrey Newbold Hounsfield ideó el primer prototipo de TC. En la actualidad se utiliza para la exploración y estudio de prácticamente la totalidad de órganos y tejidos. La TC se caracteriza por tener una elevada capacidad de discriminación en las estructuras anatómicas en función de su densidad. Esto permite diferenciar órganos, tejidos y sus lesiones, ofreciendo la posibilidad de obtener más información de la que mostraba la imagen radiológica convencional, que se caracterizaba por la obtención de una imagen general de la estructura a estudiar. En el caso de la TC, uno de los aspectos más destacados es la adquisición axial de la imagen, que permite estudiar porciones de anatomía. La capacidad de visión multiplanar de los nuevos equipos multicoronas, junto con la capacidad de diferenciar densidades, la convierten en una poderosa herramienta diagnóstica. Desde el punto de vista de atención al paciente, la enfermera explica e informa sobre la dinámica de las exploraciones que, dadas las características de la TC, hacen imprescindible el conocimiento de las preparaciones y los cuidados durante y después de la técnica para que se resuelvan de manera eficaz y sin molestias para el paciente.

Verifique sus conocimientos sobre tomografía computarizada (TC)

La presente entrega de la serie de Nursing sobre las pruebas complementarias está dedicada a la tomografía computarizada (TC). La TC fue pensada inicialmente para explorar el encéfalo en profundidad, pero su capacidad diagnóstica ha caracterizado su evolución desde sus inicios a principios de la década de los setenta, cuando el ingeniero británico Sir Godfrey Newbold Hounsfield ideó el primer prototipo de TC. En la actualidad se utiliza para la exploración y estudio de prácticamente la totalidad de órganos y tejidos. La TC se caracteriza por tener una elevada capacidad de discriminación en las estructuras anatómicas en función de su densidad. Esto permite diferenciar órganos, tejidos y sus lesiones, ofreciendo la posibilidad de obtener más información de la que mostraba la imagen radiológica convencional, que se caracterizaba por la obtención de una imagen general de la estructura a estudiar. En el caso de la TC, uno de los aspectos más destacados es la adquisición axial de la imagen, que permite estudiar porciones de anatomía. La capacidad de visión multiplanar de los nuevos equipos multicoronas, junto con la capacidad de diferenciar densidades, la convierten en una poderosa herramienta diagnóstica. Desde el punto de vista de atención al paciente, la enfermera explica e informa sobre la dinámica de las exploraciones que, dadas las características de la TC, hacen imprescindible el conocimiento de las preparaciones y los cuidados durante y después de la técnica para que se resuelvan de manera eficaz y sin molestias para el paciente.