Προγνωστικό σύστημα για την παρακολούθηση της κατάστασης των οδών με βάση ανοιχτά δεδομένα για το κλίμα και την τηλεπισκόπηση

<span style="font-size:20px;"> Predictive System for Road Condition Monitoring based on Open Climate and Remote Sensing Data – A Case Study with Mountain Roads </span>

Ainur Kairanbayeva, Serik Nurakynov, Zhumabek Zhantayev, Marat Nurtas, Gulnara Nurpeissova, Dina Panyukova, Andrey Mitkov, Dinara Talgarbayeva and Muratbek Kudaibergenov, 
Engineered Science 28.2 (2024): 1081.
πηγή: [https://www.espublisher.com/journals/articledetails/1081/]


<span style="font-size:16px;">'''ΠΕΡΙΛΗΨΗ'''</span>

Η παρακολούθηση και πρόβλεψη της κατάστασης των οδικών υποδομών αποτελεί κρίσιμο ζήτημα για τη βιώσιμη διαχείριση των μεταφορών και τη βελτιστοποίηση των εργασιών συντήρησης. Η παραδοσιακή αξιολόγηση της φθοράς των οδοστρωμάτων βασίζεται κυρίως σε επιτόπιες επιθεωρήσεις, οι οποίες είναι χρονοβόρες και απαιτούν σημαντικούς οικονομικούς πόρους. Τα τελευταία χρόνια, η αξιοποίηση ανοικτών κλιματικών δεδομένων και δεδομένων τηλεπισκόπησης, σε συνδυασμό με τεχνικές μηχανικής μάθησης, προσφέρει νέες δυνατότητες για την ανάπτυξη προγνωστικών συστημάτων.
Η παρούσα εργασία παρουσιάζει την ανάπτυξη ενός προγνωστικού συστήματος παρακολούθησης της κατάστασης οδικών υποδομών, βασισμένου στον συνδυασμό κλιματικών δεδομένων, δεδομένων τηλεπισκόπησης και επιτόπιων μετρήσεων. Η μεθοδολογία περιλαμβάνει τη χρήση στατιστικών μοντέλων παλινδρόμησης και τεχνητών νευρωνικών δικτύων για την πρόβλεψη της εξέλιξης της φθοράς του οδοστρώματος. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το προτεινόμενο σύστημα μπορεί να παρέχει αξιόπιστες εκτιμήσεις της κατάστασης των δρόμων, υποστηρίζοντας τον έγκαιρο σχεδιασμό επεμβάσεων συντήρησης και τη λήψη αποφάσεων.
===ΕΙΣΑΓΩΓΗ===

Η κατάσταση των οδικών υποδομών επηρεάζει άμεσα την οδική ασφάλεια, το κόστος μετακίνησης και τη συνολική απόδοση των μεταφορικών δικτύων. Η έγκαιρη ανίχνευση και πρόβλεψη της φθοράς των οδοστρωμάτων επιτρέπει τον καλύτερο προγραμματισμό των εργασιών συντήρησης και τη μείωση του συνολικού κόστους κύκλου ζωής των υποδομών.
Οι παραδοσιακές μέθοδοι αξιολόγησης βασίζονται κυρίως σε επιτόπιες οπτικές επιθεωρήσεις και μετρήσεις, οι οποίες παρουσιάζουν περιορισμούς ως προς τη χωρική κάλυψη και τη συχνότητα επαναληψιμότητας. Αντίθετα, τα δεδομένα τηλεπισκόπησης και τα ανοικτά κλιματικά δεδομένα προσφέρουν τη δυνατότητα συνεχούς και εκτεταμένης παρακολούθησης. Σε συνδυασμό με τεχνικές μηχανικής μάθησης, καθίσταται εφικτή η ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων που εκτιμούν τη μελλοντική κατάσταση των οδικών υποδομών.
Στο πλαίσιο αυτό, η παρούσα εργασία προτείνει ένα ολοκληρωμένο σύστημα πρόβλεψης της κατάστασης των δρόμων, το οποίο συνδυάζει δεδομένα διαφορετικής φύσης και αξιοποιεί σύγχρονες υπολογιστικές τεχνικές.
===ΠΕΡΙΟΧΗ ΜΕΛΕΤΗΣ ===
Η περιοχή μελέτης αφορά τμήματα οδικών δικτύων για τα οποία είναι διαθέσιμα ιστορικά δεδομένα κατάστασης οδοστρώματος, κλιματικά δεδομένα και τηλεπισκοπικές πληροφορίες. Η ανάλυση επικεντρώνεται σε οδικές υποδομές που έχουν υποστεί πρόσφατα εργασίες ανακατασκευής, με στόχο την πρόβλεψη της εξέλιξης της φθοράς τους στα επόμενα έτη λειτουργίας.
[[Αρχείο:Εικόνα 1 Τύποι δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων.JPG|thumb|center|500px|Εικόνα 1 Τύποι δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων]]
Η επιλογή της περιοχής και των δεδομένων βασίστηκε στη διαθεσιμότητα ανοικτών πηγών πληροφορίας και στη δυνατότητα διασύνδεσης κλιματικών, τηλεπισκοπικών και επιτόπιων δεδομένων σε ενιαίο πλαίσιο ανάλυσης.

===ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ===
Η μεθοδολογία της μελέτης βασίζεται στην ανάπτυξη ενός προγνωστικού συστήματος που συνδυάζει δεδομένα τηλεπισκόπησης, κλιματικά δεδομένα και επιτόπιες μετρήσεις κατάστασης οδοστρώματος. Αρχικά, συλλέχθηκαν ιστορικά δεδομένα που αφορούν παραμέτρους φθοράς των δρόμων, όπως δείκτες κατάστασης και κατηγορίες οδοστρώματος, καθώς και αντίστοιχα κλιματικά δεδομένα (θερμοκρασία, βροχόπτωση, παγετός).
Τα δεδομένα τηλεπισκόπησης αξιοποιήθηκαν για την παροχή χωρικών πληροφοριών σχετικά με τη χρήση γης και τα χαρακτηριστικά του περιβάλλοντος των οδικών τμημάτων. Στη συνέχεια, όλα τα δεδομένα ενοποιήθηκαν σε κοινό χωροχρονικό πλαίσιο και χρησιμοποιήθηκαν ως είσοδοι σε προγνωστικά μοντέλα. 

[[Αρχείο:Εικόνα 2 Οπτικοποίηση της ροής δεδομένων και η αξιοποίησή της στην εκπαίδευση μοντέλων πρόβλεψης.JPG|thumb|center|500px| Εικόνα 2 Οπτικοποίηση της ροής δεδομένων και η αξιοποίησή της στην εκπαίδευση μοντέλων πρόβλεψης]]
Για την πρόβλεψη της εξέλιξης της κατάστασης του οδοστρώματος εφαρμόστηκαν στατιστικά μοντέλα παλινδρόμησης καθώς και τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Τα μοντέλα εκπαιδεύτηκαν με ιστορικά δεδομένα και αξιολογήθηκαν με βάση τη σύγκριση των προβλεπόμενων και των πραγματικών τιμών. Η απόδοση των μοντέλων εξετάστηκε τόσο σε επίπεδο μεμονωμένων παραμέτρων όσο και σε επίπεδο συνολικής κατηγορίας κατάστασης δρόμου.
[[Αρχείο:Εικόνα 3 Διασύνδεση μεταξύ των δεδομένων.JPG|thumb|center|500px| Εικόνα 3 Διασύνδεση μεταξύ των δεδομένων]]
Η αξιολόγηση της απόδοσης των προγνωστικών μοντέλων πραγματοποιήθηκε μέσω σύγκρισης των προβλεπόμενων τιμών κατάστασης του οδοστρώματος με τις αντίστοιχες πραγματικές μετρήσεις. Για τον σκοπό αυτό χρησιμοποιήθηκαν στατιστικοί δείκτες σφάλματος, όπως η μέση απόλυτη απόκλιση και η απόκλιση μεταξύ προβλεπόμενων και παρατηρούμενων κατηγοριών κατάστασης δρόμου.
Η διαδικασία εκπαίδευσης και ελέγχου των μοντέλων βασίστηκε σε διαχωρισμό των διαθέσιμων δεδομένων σε σύνολα εκπαίδευσης και επικύρωσης, ώστε να διασφαλιστεί η γενικευσιμότητα των αποτελεσμάτων. Ιδιαίτερη έμφαση δόθηκε στη σύγκριση της απόδοσης των στατιστικών μοντέλων παλινδρόμησης και των τεχνητών νευρωνικών δικτύων, με στόχο την αξιολόγηση της καταλληλότητάς τους για την πρόβλεψη της εξέλιξης της φθοράς των οδικών υποδομών.
Η αξιολόγηση αυτή επέτρεψε τον εντοπισμό των πλεονεκτημάτων και περιορισμών κάθε προσέγγισης και συνέβαλε στη βελτιστοποίηση του προτεινόμενου προγνωστικού συστήματος.
===ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ===
Τα αποτελέσματα της ανάλυσης δείχνουν ότι τα προγνωστικά μοντέλα μπορούν να αναπαραστήσουν με ικανοποιητική ακρίβεια την εξέλιξη της φθοράς των οδικών υποδομών. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα παρουσίασαν γενικά καλύτερη προσαρμογή στα δεδομένα σε σύγκριση με τα απλούστερα μοντέλα παλινδρόμησης, ιδιαίτερα σε περιπτώσεις σύνθετων σχέσεων μεταξύ κλιματικών και λειτουργικών παραμέτρων.
[[Αρχείο:Εικόνα 4 Η εκτιμώμενη κατηγορία και υποκατηγορία του δρόμου για το πρώτο έτος μετά την ανακατασκευή.JPG|thumb|center|500px|Εικόνα 4 Η εκτιμώμενη κατηγορία και υποκατηγορία του δρόμου για το πρώτο έτος μετά την ανακατασκευή]]
Η χαρτογραφική απεικόνιση των αποτελεσμάτων επέτρεψε τον εντοπισμό τμημάτων του οδικού δικτύου με αυξημένη πιθανότητα ταχύτερης φθοράς, παρέχοντας χρήσιμη πληροφορία για τον προγραμματισμό συντηρήσεων. Η σύγκριση προβλεπόμενων και πραγματικών τιμών έδειξε ικανοποιητικό επίπεδο ακρίβειας, επιβεβαιώνοντας τη χρησιμότητα του προτεινόμενου συστήματος.

===ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΑ===
Η παρούσα εργασία καταδεικνύει ότι ο συνδυασμός ανοικτών κλιματικών δεδομένων, δεδομένων τηλεπισκόπησης και επιτόπιων μετρήσεων μπορεί να υποστηρίξει αποτελεσματικά την ανάπτυξη προγνωστικών συστημάτων παρακολούθησης της κατάστασης των οδικών υποδομών. Η χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης επιτρέπει την αξιοποίηση πολύπλοκων σχέσεων μεταξύ των παραμέτρων και τη βελτίωση της ακρίβειας των προβλέψεων.
Το προτεινόμενο σύστημα μπορεί να λειτουργήσει ως εργαλείο υποστήριξης αποφάσεων για τις αρμόδιες αρχές, συμβάλλοντας στον έγκαιρο εντοπισμό προβληματικών τμημάτων και στη βελτιστοποίηση των πόρων συντήρησης. Μελλοντικές εργασίες θα μπορούσαν να ενσωματώσουν πρόσθετες πηγές δεδομένων και να βελτιώσουν περαιτέρω τη χωρική και χρονική ανάλυση των προβλέψεων.
[[Αρχείο:Εικόνα 5 Απόκλιση μεταξύ του αριθμητικού μέσου όρου των προβλεπόμενων και των πραγματικών τιμών.JPG|thumb|center|500px|Εικόνα 5 Απόκλιση μεταξύ του αριθμητικού μέσου όρου των προβλεπόμενων και των πραγματικών τιμών για κάθε παράμετρο του βέλτιστου μοντέλου παλινδρόμησης]]

Λέξεις κλειδιά: road-condition prediction, remote-sensing indicators, mountain-road vulnerability




 [[category:Χαρτογραφία]]