Förutsägelse av nederbörd har fått en betydande betydelse på grund av många associerade faktorer som odling, vattenodling och andra indirekta parametrar allierade med nederbörden som global värme. Därför är det nödvändigt att förutsäga regnet från satellitbilderna på ett effektivt sätt. I den här artikeln utvecklas en segmenteringsalgoritm baserad på Gaussiska blandningsmodeller. De initiala parametrarna beräknas med hjälp av k-means-algoritm. Processen presenteras med hjälp av en tvåfaldig arkitektur, där i det första steget databasskapande beaktas och det andra steget talar om förutsägelsen. Prestandaanalysen utförs med hjälp av mätvärden som PSNR, IF och MSE. Den utvecklade modellen analyserar satellitbilderna och förutspår regnfallet effektivt.
G.Vamsi Krishna REF föreslog en metod baserad på Gaussian Blandning modell tillsammans med K-medel kluster för att förutsäga nederbörd med många associerade faktorer.
Prediction of Rainfall Using Unsupervised Model based Approach Using K-Means Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Mathematical Sciences and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}