Original scientific paper

https://doi.org/10.15233/gfz.2025.42.4

Pristup modeliranju prohodnosti tla u GIS-u temeljenom nameteorološkim podacima korištenjem strojnog učenja

Lucie Marková orcid.org/0000-0002-8760-7782 ; Department of Military Geography and Meteorology, Faculty of Military Technology, University of Defence, Brno, Czech Republic *
David Sládek orcid.org/0000-0002-4418-3203 ; Department of Military Geography and Meteorology, Faculty of Military Technology, University of Defence, Brno, Czech Republic
Martin Hubáček orcid.org/0000-0003-4355-3433 ; Department of Military Geography and Meteorology, Faculty of Military Technology, University of Defence, Brno, Czech Republic
Václav Talhofer orcid.org/0000-0001-7495-5609 ; Department of Military Geography and Meteorology, Faculty of Military Technology, University of Defence, Brno, Czech Republic
Petr Kolář ; Department of Military Geography and Meteorology, Faculty of Military Technology, University of Defence, Brno, Czech Republic

* Corresponding author.

Abstract

Mobilnost vozila po različitim terenima ovisi o mnoštvu geografskih i meteoroloških varijabli. Tradicionalni pristupi oslanjaju se na radno intenzivna ručna terenska mjeren-ja za procjenu uvjeta tla za prolazak vojnih ili humanitarnih vozila.U ovoj studiji, cilj nam je bio istražiti nove metode za parametrizaciju indeksa stošca, temeljne metrike za procjenu izvedivosti prolaska, koristeći meteorološke podatke iz globalnog numeričkog modela The Global Forecast System. Usredotočujući se posebno na černosole, prvenstveno poljoprivredna tla koja se nalaze u ravnim, otvorenim regijama pogodnim za vojne operacije, upotrijebili smo metode strojnog učenja kako bismo procijenili kako uvjeti tla utječu na mobilnost vozila. Kroz rigoroznu istraživačku analizu, istražili smo korelacije, metriku izvedbe mo dela i relativnu važnost prediktora u modeliranju stožastog indeksa. Naši nalazi naglašavaju komparativnu učinkovitost različitih pristupa modeliranju, posebno naglašavajući korisnost metode slučajnih šuma. Identificirali smo ključne uvjete okoline pod kojima model pouzdano predviđa indeks štošca. Ovo postavlja osnovu za prostorno modeliranje u GIS-u. Unatoč ovim uvidima, naša je studija ograničena podacima i inherentnim ograničenjima rezolucije modela Globalnog sustava prognoze. Dobiveno rješenje postavlja početne temelje za implementaciju modela u GIS okruženju za predviđanje prometnosti černosola u široj europskoj regiji. Buduća istraživanja imat će za cilj proširiti skup podataka, prostorne odnose i koristiti modele s višom rezolucijom za robusnija i točnija predviđanja.

Keywords

indeks stošca; prohodnost tla; strojno učenje; slučajna šuma; černosol

Hrčak ID:

334194

URI

https://hrcak.srce.hr/334194

Publication date:

31.7.2025.

Article data in other languages: english

Visits: 458 *