【摘 要】
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高时空分辨率晴雨分类与交通、旅游、农业灌溉及人们日常出行都密切相关,然而＂天有不测风云＂,＂东边日头西边雨＂,准确的高时空分辨率晴雨分类是极具挑战性的问题.提出了一种基于多
【机 构】
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中国气象局公共气象服务中心,气象大数据与机器学习联合实验室,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（61432008,61532006,61472423,61305018）
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高时空分辨率晴雨分类与交通、旅游、农业灌溉及人们日常出行都密切相关,然而＂天有不测风云＂,＂东边日头西边雨＂,准确的高时空分辨率晴雨分类是极具挑战性的问题.提出了一种基于多源数据的多视角学习晴雨分类方法,其中,多源数据包括雷达、卫星及地面观测因子及晴雨观测数据.该方法表述如下：首先,依据雷达观测因子构造了Vis CAPPI视角和Vis PPI视角,依据葵花卫星资料构造了Vis Sat视角,依据地面观测因子构造了Vis Ground视角;然后,对这4个视角特征进行组合获得组合视角Vis CAPPI_PPI,
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