Identificación de deslizamientos de tierra mediante la segmentación de imágenes de UAV utilizando análisis basado en objetos (OBIA) y Random Forests
Los deslizamientos de tierra en los Andes ecuatorianos son un fenómeno geológico común, exacerbado por factores como la topografía empinada y la alta pluviosidad, especialmente en la región entre las parroquias Hermano Miguel y Chiquintad en Cuenca. A nivel nacional, existen deficiencias en la detec...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Universidad del Azuay |
| Repositorio: | Repositorio Universidad del Azuay |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:dspace.uazuay.edu.ec:datos/15095 |
| Acceso en línea: | http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/15095 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | OBIA RANDOM FOREST PREVENCIÓN GESTIÓN DE RIESGOS TOPOGRAFÍA |
| Sumario: | Los deslizamientos de tierra en los Andes ecuatorianos son un fenómeno geológico común, exacerbado por factores como la topografía empinada y la alta pluviosidad, especialmente en la región entre las parroquias Hermano Miguel y Chiquintad en Cuenca. A nivel nacional, existen deficiencias en la detección rápida y precisa de deslizamientos, agravadas por el uso de imágenes satelitales de baja resolución. Este estudio propone utilizar imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) a través de la segmentación de Imágenes Basado en Objetos (OBIA) y el algoritmo Random Forest (RF) con software libre para mejorar la identificación de deslizamientos. Se basa en estudios previos que han demostrado la eficacia del uso de Machine Learning en la clasificación de deslizamientos y en la creación de inventarios más precisos. La investigación busca no solo detectar estos fenómenos con mayor precisión, sino también fomentar la prevención y la gestión de riesgos para mitigar los daños humanos y materiales asociados a los deslizamientos de tierra. |
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