Identificación de deslizamientos de tierra mediante la segmentación de imágenes de UAV utilizando análisis basado en objetos (OBIA) y Random Forests

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Posgrados, 2024Description: 42 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T20611
Online resources: Dissertation note: Magíster en Geomática Abstract: 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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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T20611 (Browse shelf(Opens below)) Available T20611

Magíster en Geomática

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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