航空气象-1   台风客观定位/定强系统

• 核心问题：摆脱台风（TC）强度和中心位置确定对预报员经验的依赖，实现自动化预报
• 技术要点：使用TC云图多通道数据（包括可见光、红外），应用基于偏微分方程的矢量图像分割模型对云图进行分割；然后采用信息融合、集成学习的策略，通过数据挖掘提取TC特征以建立云系特征库，实现台风中心定位识别、云团形态分类、强度估计、云图检索监测分析的自动化

                          系统界面                                                           台风定位                                                      台风强度估计

• 主要结果：提出并实现了云图分割算法，有效获取了较为完整的气旋云系;提出基于能量优化的螺旋云带提取算法，实现气旋螺旋性的量化描述, 将台风中心定位误差降低30%以上。
• 应用方向：台风定位、台风预报、风暴检测与预警
• 完成情况：《基于卫星云图的台风自动定位软件》在国家气象中心台风预报系统运行，发明专利1项，论文10篇。

​​航空气象-2   海面要素反演

• 核心问题：对流层信号延迟极大地影响了基于GPS反演海面高度的精度
• 技术要点：建立对流层信号延迟物理模型，采用数值方法求解；建立样本库，采用深度学习理论和方法反演海面高度。
• 主要结果：当考虑对流层信号延迟时，使用CYGNSS信号反演海面高度的误差可明显减小。未考虑对流层信号延迟时，误差可达2.3m；当考虑对流层延迟时，使用数值方法得到的反演误差仅为0.3m，而使用深度卷积神经网络的反演误差仅为0.15m。
• 应用方向：海面高度、风场等海面要素反演与预测,舰船导航
• 完成情况：完成原型系统研制，发表论文2篇

                      SAR反演的海浪方向谱                                       SAR反演的海面风场                                  由散射计数据反演的海面风场

航空气象-3   雾霾检测系统

• 核心问题：霾监测是环境治理中的关键问题之一。地面观测站进行霾监测耗时耗力，而当前基于多光谱遥感的霾识别精度较低。
• 技术要点：利用高光谱遥感数据，通过基于深度残差网络(Deep Residual Network, ResNet)，在仅使用了一维卷积的深度卷积网络的情况下，以高精度、低计算复杂度建立了有效的霾模型。

                                      区域检测                                                                                                             切面检测

航空气象-4   低空风切变告警系统

• 核心问题：低空风切变是严重危害飞行安全；风切变持续时间很短，遭遇风切变时飞行员的决策时间很短。
• 技术要点：对下滑道扫描数据进行风场预测，并提取迎头风的风廓线和风切变斜坡，给出风切变告警。提出基于位置修正和波动补偿（PAFC）的灰色预测算法；该算法以灰色预测为基础，使用BP网络作位置修正模块，使用三次指数平滑预测作波动补偿模块。

• 主要结果：利用机场多普勒激光雷达数据进行风切变预测，实现集风场预测、风速显示、风廓线提取、风切变斜坡提取、风切变告警于一体的风切变告警仿真系统。
• 应用方向：机场飞行保障、飞行环境监视
• 完成情况：演示系统，论文2篇

航空气象-5   飞机环境监视系统

建立了“飞机环境监视系统AESS”演示验证环境

验证机载气象雷达灾害天气(风切变、湍流、雷暴)监测技术；空中交通防撞、近地告警及系统集成的部分关键技术

为AESS原理样机研制提供了技术支撑