该研究提出了一个基于量化降水估计和多传感器分割的框架，用于天气站降水估计。该框架通过机器学习算法自动检测天气系统的演变和移动，并与特定地形属性相关联。评估结果显示，该框架在一般情况下表现良好，并在检测大雨事件方面表现出色。该方法可以整合异构数据源并有望改进极端降水情景的预测。