本文开发了一个用于地形分析的监督机器学习框架，旨在增强军事行动中的数据驱动决策能力，并最终能够通过作战计划的真实标签进行训练。该框架集成了开源地理空间数据、武器效应模拟、最大-最小网络流优化以及监督学习方法，以建模对手在网格化地形上的移动并评估防御选项。生成了一个包含10,200个网络配置、1,280个预测变量的合成数据集，以捕捉与战术结果相关的网络和地形特征。随后引入了高程数据，以增强空间推理能力并在地形评估中考虑垂直优势。利用2022年俄罗斯-乌克兰战争的案例研究进行验证，显示预测结果与观察到的策略高度吻合，模型在识别战术重要地带时取得了82.3%的Top-3准确率和94.0%的Top-6准确率。除了确认已知位置外，该框架还识别了不易察觉的可防御位置，强调了其在不确定性条件下提供作战相关洞察的能力。这些结果表明，监督学习可以系统性地量化地形的战术价值，并为未来集成经作战验证数据增强的决策支持系统提供一个可扩展的基础。

本文提出了一种基于机器学习的地形分析模型，用于识别和排序具有战术意义的地面位置，以支持任务规划和作战决策。虽然地理空间地图在军事行动中普遍使用，但当前的规划方法效率低下，且未充分利用大量可用的数字地理空间数据。这一局限性源于终端用户缺乏可用的分析和优化工具。随着人工智能和机器学习持续进步，当前的规划系统因其无法有效整合这些技术而面临进一步落后的风险。

为弥补此能力差距，本研究引入了一个建模框架，将开源地理空间数据转化为可操作的战术洞察。该模型利用开源网络数据，集成了武器效应模拟、地形特征提取、最小成本流优化、多目标评估和监督机器学习。系统输出作战区域内战术重要地带的排序结果，为指挥官和情报分析员提供决策支持工具，增强了传统的基于地图的规划。

该模型建立在先前基于机器学习的方法之上，并通过模拟驱动的威胁建模进行了扩展。敌方行动方案通过使用从源点到汇点、由10到50个互连节点组成的随机推进路径进行模拟。战场被分割为8×8的网格，在每个网格中心执行蒙特卡洛模拟，以评估各种攻击场景（如无人机蜂群打击和简易爆炸装置攻击）的成本。在10,200个独特的网络配置中，模型生成了一致且可扩展的地形驱动作战成本预测。

开发了两个模型以应对不同的战术视角。第一个模型支持反机动战术，识别阻碍敌军向目标位置移动的关键地形。第二个模型将高程数据同时纳入预测变量集和评分机制，使其更贴近传统情报从业者的需求，后者会考虑可见性、射界和可防御性等战场原则。在测试中，最终模型在预测关键地形方面达到了82.3%的Top-3准确率和94.0%的Top-6准确率，显示出与经验证的乌克兰防御策略高度吻合。

两个模型都进一步用2022年俄罗斯-乌克兰战争的真实数据进行了测试。在以乌克兰塞维尔斯克为中心的16×16公里区域内，模型建议了一种集中于城镇内部的向前防御态势——这与俄乌双方的实际部署一致。通过模拟识别的额外位置为指挥官提供了可行的替代防御选项，凸显了该工具揭示那些通过人工分析不易立即发现的地形驱动行动方案的能力。

本研究的一个关键优势在于其使用了监督学习。与无监督方法不同，监督学习直接使用源自作战计划和真实评估的标签进行训练。这确保了模型反映经验丰富的规划人员的战术优先级和推理，产生既数据驱动又具有作战相关性的输出。

本研究提供了一种新颖的、人工智能赋能的决策支持工具，增强了小部队的战术规划能力。展望未来，潜在的合作将涉及整合军级地理空间情报作为预测输入，并直接从既定作战计划中提取标签。模型的未来迭代旨在超越地形分析，纳入时间和空间规划、相对战斗力评估以及大规模战场分析，最终目标是提供一个全面的人工智能赋能决策支持生态系统。

第二章回顾了关于近期冲突中武器系统的文献，并重点探讨了其效应建模方式。它还从军事情报视角审视了地形考量因素，强调了其在机动与遮断中的作用，并介绍了支持论文框架的运筹学技术。第三章概述了收集地形和网络预测变量、模拟武器效应以及通过网络遮断生成标签数据的方法论。它还描述了用于训练和优化机器学习模型的效能度量与实验设计。第四章展示了模型在实验设计中的评估结果，并将其应用于基于2022年俄乌战争的现实场景。第五章针对第二个研究目标，详细阐述了通过防务合作和机密数据整合来完善模型的未来路径，以支持军事规划。