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龙图腾网获悉华信科创(北京)科技股份有限公司申请的专利基于数据融合的地基激光雷达近地面风场建模方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121614543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610140164.7，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权基于数据融合的地基激光雷达近地面风场建模方法和系统是由王勋;刘岩;胡壮设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据融合的地基激光雷达近地面风场建模方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于数据融合的地基激光雷达近地面风场建模方法和系统，涉及风场建模技术领域，其中，该方法包括：首先利用地基激光雷达对目标地形区域进行多种扫描以获得观测数据集；然后获取与三维点云数据时空匹配的地表温度数据，将其与三维点云数据融合生成耦合数据集；基于耦合数据集生成不同时刻的初始风场特征向量；接着通过长短期记忆网络处理这些向量，生成目标风场特征向量；之后将目标向量输入基于高阶泰勒展开多项式构建的风场反演模型，计算出三维风场数据及湍流特征数据；最后通过自适应插值算法，依据上述数据构建目标地形区域近地面的风场模型。本申请提升了复杂地形近地面风场建模的精细度和准确度。

本发明授权基于数据融合的地基激光雷达近地面风场建模方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的地基激光雷达近地面风场建模方法，其特征在于，包括： 利用至少一台地基激光雷达通过多种扫描方式对目标地形区域进行扫描，获得目标地形区域的观测数据集； 获取与所述观测数据集中各三维点云数据时空匹配的地表温度数据，并将所述地表温度数据与对应的三维点云数据进行数据融合，生成耦合数据集； 基于所述耦合数据集，生成不同时刻的初始风场特征向量； 根据所述不同时刻的初始风场特征向量，结合长短期记忆网络，生成目标风场特征向量； 将所述目标风场特征向量输入至风场反演模型，通过所述风场反演模型对所述目标风场特征向量进行处理，得到三维风场数据与湍流特征数据，其中所述风场反演模型是基于高阶泰勒展开多项式构建得到的； 基于所述三维风场数据与所述湍流特征数据，通过自适应插值算法构建目标地形区域近地面的风场模型； 所述根据所述不同时刻的初始风场特征向量，结合长短期记忆网络，生成目标风场特征向量，包括： 将所述不同时刻的初始风场特征向量按照时间顺序进行排序，得到输入特征集合； 将所述输入特征集合输入至所述长短期记忆网络的记忆单元，所述记忆单元根据所述输入特征集合以及所述记忆单元中存储的历史特征信息，计算出当前时刻的单元状态数据； 基于所述单元状态数据，生成当前时刻的特征输出； 将多个连续时刻的特征输出进行合并与转换处理，生成目标风场特征向量； 所述记忆单元根据所述输入特征集合以及所述记忆单元中存储的历史特征信息，计算出当前时刻的单元状态数据，包括： 所述记忆单元接收所述输入特征集合中当前时刻的输入特征向量，并将所述输入特征向量与上一时刻的单元状态数据输入至所述记忆单元的第一控制模块； 通过所述第一控制模块，基于所述输入特征向量与上一时刻的单元状态数据，计算得到遗忘权重值，并将所述遗忘权重值与上一时刻的单元状态数据进行点乘运算，得到第一中间状态数据； 将当前时刻的输入特征向量与上一时刻的单元状态数据输入至所述记忆单元中的第二控制模块和第三计算模块，其中通过所述第二控制模块，计算得到更新权重值，并通过所述第三计算模块，计算得到候选状态数据； 通过所述记忆单元的状态更新模块，将所述更新权重值与所述候选状态数据进行点乘运算，得到第二中间状态数据，并将所述第一中间状态数据与所述第二中间状态数据进行相加运算，得到当前时刻的单元状态数据。

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