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龙图腾网获悉杭州气象科技开发有限公司申请的专利光学流-深度学习卫星多通道数据外推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：CN121597981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610121696.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权光学流-深度学习卫星多通道数据外推方法是由李泽东;李嘉鹏;陆凡;王怡人;徐立豪;王亚妮设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本光学流-深度学习卫星多通道数据外推方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星气象预报技术领域，公开了光学流‑深度学习卫星多通道数据外推方法。该方法包括获取并预处理时序卫星多通道数据；利用变分光学流算法估计二维运动场，结合半拉格朗日算法与质量守恒约束进行初步时空外推；构建集成时空卷积与循环神经网络的深度学习模型，联合初步外推结果与原始深层特征进行训练预测；通过自适应权重融合机制动态融合两类结果；最后基于大气动力学与辐射传输物理约束对融合结果进行修正，生成物理一致的多通道外推场。该方法结合了物理运动估计与数据驱动学习的优势，提升了从分钟级至小时级卫星观测外推的精度与合理性。

本发明授权光学流-深度学习卫星多通道数据外推方法在权利要求书中公布了：1.一种光学流-深度学习卫星多通道数据外推方法，其特征在于，所述方法包括： 获取时序卫星多通道观测数据，对所述时序卫星多通道观测数据进行预处理与滤波，得到优化后多通道时序数据； 对所述优化后多通道时序数据中的连续时序帧进行多通道特征匹配与位移矢量计算，基于变分光学流算法精确估计二维运动场，结合半拉格朗日算法与质量守恒约束对所述二维运动场进行初步时空外推处理，生成光学流初步外推结果； 构建集成时空卷积网络与循环神经网络的深度学习外推模型，将所述光学流初步外推结果与所述优化后多通道时序数据中的深层多通道特征进行联合输入处理，对所述深度学习外推模型进行训练，生成深度学习预测结果； 设计自适应权重融合机制，对所述光学流初步外推结果与所述深度学习预测结果进行动态贡献权重分配处理，生成融合外推结果； 基于大气动力学方程与辐射传输物理约束，对所述融合外推结果进行非物理偏差修正处理，生成修正后多通道外推场； 最终输出从分钟级至小时级的高精度多通道观测场外推产品； 所述深度学习外推模型的构建与训练包括： 构建包含并行时空卷积分支与循环网络分支的模型架构，所述时空卷积分支用于提取多通道数据的空间特征与短时序特征，所述循环网络分支用于提取长时序依赖特征； 在所述模型架构中嵌入通道注意力机制与空间注意力机制，使所述模型能自适应聚焦于关键通道与关键空间区域的特征； 将所述优化后多通道时序数据输入所述时空卷积分支提取深层多通道特征，将所述深层多通道特征与所述光学流初步外推结果沿特征维度进行拼接，形成联合特征； 将所述联合特征输入所述循环网络分支，进行时序演化规律的进一步学习与预测，输出所述深度学习预测结果； 利用历史卫星多通道数据及其对应的未来时刻真值数据，以最小化预测误差为目标，对所述深度学习外推模型进行端到端训练。

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