Show simple item record

dc.contributor.authorPetra Deproost
dc.contributor.authorJan Colruy
dc.date.accessioned2025-06-24T04:49:57Z
dc.date.available2025-06-24T04:49:57Z
dc.identifierOMG_VPO_2024_opdrachtBW_007
dc.identifier.urihttps://archief-algemeen.omgeving.vlaanderen.be/xmlui/handle/acd/1144531
dc.description.abstractDeze studie heeft als doel om twee vorige studies met betrekking tot het karteren van grondwater te analyseren op basis hiervan de best mogelijke methodiek op te stellen om het Gemiddeld Laagste Grondwaterpeil en het Gemiddeld Hoogste Grondwaterpeil (samen benoemd als GxG-waardes) in Vlaanderen in kaart te brengen. In grote mate slaagt deze studie daarin, zeker wat betreft de grondwaterstanden tot 10 m onder het maaiveld. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van meer dan 5000 metingen verspreid over Vlaanderen, die na selectie en bewerking gecombineerd werden met 60 mogelijke kaartlagen d.m.v. de machine learning-methode gradient tree boosting.
dc.languageNederlands
dc.publisherDepartement Omgeving
dc.subjectGrondwater
dc.subjectMachine learning
dc.titleOpstellen van GXG-kaarten voor Vlaanderen
dc.typeDossier
vlaanderen.identifierOMG_VPO_2024_opdrachtBW_007
onderzoek.documenttypeProject
dc.contributor.organisationDepartement Omgeving
dc.contributor.organisationVlaamse Milieumaatschappij
onderzoek.abstract.translationThis study aimed to analyse two previous studies related to groundwater mapping on the basis of which the best possible methodology to map the Average Lowest Groundwater Level and the Average Highest Groundwater Level (together named as GxG values) in Flanders could be established. To a large extent, this study succeeds in doing so, especially with regard to groundwater levels up to 10 m below ground level. To do so, it uses more than 5,000 measurements spread over Flanders, which after selection and processing were combined with 60 possible map layers using the machine learning method gradient tree boosting.
onderzoek.title.translationCompilation of GxG maps for Flanders
onderzoek.project.startdatum5/11/2024
onderzoek.project.einddatum4/05/2025
onderzoek.subject.translationGroundwater
onderzoek.subject.translationMachine learning
dc.relation.haspartOMG_VPO_2024_opdrachtBW_007.2


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record