Development of models for estimating snow depth and snow density using machine learning methods

Abstract

Denne oppgaven tar utgangspunkt i data fra prototyper av et foreslått system for å måle snødybde og snøtetthet med kapasitanssensorer. Den eksterne partneren, Skagerak Energi AS, ønsker et system for å måle dette.

Basert på data samlet fra disse prototypene blir data analysert og maskinlæringsmodeller blir laget.

I løpet av prosjektet viser det seg at løsningen nok ikke vil fungere noe særlig godt til formålet, da snøen trekker seg sammen og mister kontakt med sensorene på våren når Skagerak Energi AS trenger data. Men, om vinteren når det er kaldt ser modellene ut til å fungere ganske godt basert på målingene.