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An image processing approach for intensity detection of tropical cyclone using feature vector analysis

机译：基于特征向量分析的热带气旋强度检测图像处理方法

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Tropical cyclones (TC) prediction and intensity detection is one of the most emerging fields of research. Starting from Dvorak technique many approaches are used by meteorologist towards the TC intensity prediction and estimation. In this paper we have proposed an image processing based approach to categorise the cyclone intensity by using feature vector. The feature vector of a TC constructed using mean, variance, density and decentricity. Further, this vector converges to a distinct weight value by random weight genetic algorithm. Finally weight values under each intensity scale are used to find the intensity of a test image. This approach can be used in cyclone intensity detection technique. This paper focuses on estimate the intensity of tropical cyclones from satellite images over the Bay of Bengal.
机译：热带气旋（TC）预测和强度检测是最新兴的研究领域之一。从Dvorak技术开始，气象学家使用了许多方法来进行TC强度的预测和估计。在本文中，我们提出了一种基于图像处理的方法，通过使用特征向量对旋风强度进行分类。使用均值，方差，密度和偏心度构造的TC的特征向量。此外，该向量通过随机权重遗传算法收敛到不同的权重值。最后，使用每个强度标度下的权重值来找到测试图像的强度。该方法可用于旋风强度检测技术。本文着重从孟加拉湾的卫星图像估算热带气旋的强度。

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