Clusteren van Soortgelijke Meetpunten Grondwater (SOM)

Soortgelijke Grondwatermeetpunten uit Self-Organizing Maps

Om een regionaal waterschap te ondersteunen bij de zoektocht naar vergelijkbare meetpuntlocaties in het lokale grondwatermeet, ontwikkelde ik een maatwerk Self-Organizing Map (SOM)-algoritme in Python. Deze geavanceerde Machine Learning-techniek bood diepere inzichten in de ruimtelijke en fysieke variabiliteit binnen het grondwatermeetnetwerk, waardoor patronen werden ontrafeld die met traditionele methoden mogelijk onopgemerkt zouden zijn gebleven.

In tegenstelling tot standaardimplementaties was het op maat gemaakte SOM-model in staat om zowel te clusteren als te classificeren. Dit bood extra flexibiliteit bij het analyseren van grondwatergegevens. Door deze extra functionaliteit in te passen, kreeg de organisatie een krachtig hulpmiddel in handen om meetlocaties te categoriseren op basis van belangrijke hydrogeologische kenmerken. Dit verbeterde het vermogen om grondwatergedrag in de regio te interpreteren.

Naast de technische ontwikkeling speelde ik een sleutelrol in het communiceren van inzichten naar verschillende afdelingen. Door middel van data-visualisaties op maat en gerichte uitleg hielp ik collega's van verschillende achtergronden om de resultaten te begrijpen en toe te passen. Dit zorgde ervoor dat de bevindingen konden bijdragen aan een meer data-gedreven besluitvorming op het gebied van grondwaterbeheer.