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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于无人机激光雷达点云的湖泊时序数据预测方法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：CN119723328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411764816.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于无人机激光雷达点云的湖泊时序数据预测方法是由黄怿;郑雨桐;蔡耿伟;温正贤;黄永盛设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机激光雷达点云的湖泊时序数据预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机激光雷达点云的湖泊时序数据预测方法，应用于湖泊数据预测技术领域。包括以下步骤：通过无人机搭载激光雷达采集湖泊与周围地形和水位的点云数据；将点云数据转化为DEM高程地图；将DEM高程地图重新离散化得到新的离散点云图；筛选湖泊地形特征点；结合湖泊地形特征点的高程数据与水位的高程数据，得到数据库并进行预处理；基于数据库训练时间序列预测模型，进行多变量季节性趋势预测；将预测结果的高程数据可视化。本发明可进行多变量季节性数据的预测，最后进行可视化即可预测湖泊地质结构变化，水位涨落和水储量大小的预测，帮助进行湖区开发，地质结构研究记录等多项工作展开。

本发明授权一种基于无人机激光雷达点云的湖泊时序数据预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机激光雷达点云的湖泊时序数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过无人机搭载激光雷达采集湖泊与周围地形和水位的点云数据； S2、将湖泊与周围地形和水位的点云数据转化为DEM高程地图； S3、将DEM高程地图重新离散化得到新的离散点云图； S4、在新的离散点云图中筛选湖泊地形特征点； S5、结合湖泊地形特征点的高程数据与水位的高程数据，得到数据库，对数据库进行预处理； S6、基于数据库训练时间序列预测模型，通过训练好的时间序列预测模型进行多变量季节性趋势预测； S7、将预测结果的高程数据可视化； S4具体为： S41、对新的离散点云图进行稀疏网格等距离筛选； S42、通过联合时域过滤方法进一步筛选； S43、计算每个数据点对应的梯度值，设定梯度的模大小动态阈值进行筛选； S41具体为：每4个数据点中选出一个数据点作为特征点，减少点云密度； S42具体为：计算数据点的Z坐标的变异系数CV： 式中，表示地理位置点X的第i个周期的高程数据Z，N为总测量周期数，表示的均值，S为样本标准差，CV10%表示数据非常集中，10%≤CV30%表示数据较为集中，30%≤CV50%表示数据中等分散，CV≥50%表示数据高度分散，筛选出CV≥10%的数据点进入S43； S43具体为：计算每个数据点对应的梯度值，计算梯度向量与垂直于XY平面的单位向量之间的夹角，设定梯度的模大小动态阈值，将超过梯度的模大小动态阈值范围的数据点作为拐点，重复设定动态阈值进行多轮筛选。

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