随着气象卫星地面系统应用软件的日益丰富，如何提供合理的硬件资源，提高软件的效率越来越受到关注。 本文提出了一套基于软件运行特性的软件分类方法。 该方法使用软件运行时资源消耗来描述软件运行特征。 首先，主成分分析（PCA）用于减小软件运行特征数据的维数并解释软件特征信息。 然后采用改进的K-means算法对气象数据处理软件进行分类。 最后，它与主成分分析结果相结合，以解释各种类型的集成软件运行特性的重要性。 作为优化软件硬件资源分配和提高软件运行效率的基础。

气象卫星地面应用系统具有大量应用。 这些应用程序处理各种任务。 为了根据资源消耗对这些应用程序进行分类并改善系统资源的合理分配，本文介绍了几种应用程序分析算法。 首先对需求进行抽象描述，然后通过层次聚类算法进行分析。 最后，给出了资源消耗的基准分析。 通过对资源消耗的基准分析，我们将给出一个更准确的气象卫星地面应用系统。