Automatización del trazado de geoformas del relieve mediante sistemas de información geográfica, a partir de un modelo digital de terreno
El trazado de las geoformas del relieve en la actualidad se realiza de forma manual, utilizando información cartográfica y temática impreso en material fotográfico y se traza con ayuda del estereoscopio, volviéndose un trabajo laborioso, que requiere de tiempo y experticia para realizarlo. La pre...
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| Format: | bachelorThesis |
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2014
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| author | Medina Cajamarca, Luis Iván |
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| description | El trazado de las geoformas del relieve en la actualidad se realiza de forma manual, utilizando información cartográfica y temática impreso en material fotográfico y se traza con ayuda del estereoscopio, volviéndose un trabajo laborioso, que requiere de tiempo y experticia para realizarlo.
La presente investigación plantea estudiar la aplicabilidad de los sistemas de información geográfica para realizar el trazado de las geoformas del relieve, a partir del Modelo Digital del Terreno (MDT) de gran detalle, generado a partir de información LIDAR (Light Detection and Ranging), de esta forma, se propuso utilizar un método que pueda replicarse para áreas extensas y con información de gran detalle. El estudio se realizó en un área de 5 km2, ubicada entre la provincia del Cañar, cantón Azogues, sector Jatumpamba, y la provincia del Azuay, cantón Paute, sector San Cristóbal.
Se analizó los criterios caracterizadores, delimitadores de formas del relieve y el algoritmo de combinación de MDT, para trazar las diferentes clases de geoformas; así también se estudió diferentes softwares que procesan la información para generar el MDT, modelos derivados y análisis multicriterio con el algoritmo de clasificación no supervisado propuesto por Iwahashi & Pike (2007) el cual utiliza una firma geométrica compuesta por la pendiente, convexidad y textura.
Como resultado se consiguió generar tres tipos de clasificación pudiendo trazar el relieve en 8, 12 o 16 clases. La jerarquía está determinada por la pendiente suave, moderada, empinada y muy empinada. Luego la convexidad baja y alta, y por último la textura fina y gruesa. Finalmente las geoformas fueron sometidas a verificación cualitativa y cuantitativa en campo obteniendo un acierto de 98 % en textura, 99% en convexidad y 100% en pendiente, lo que posibilitó comprobar la viabilidad del método empleado en la clasificación de geoformas del relieve. |
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| institution | Universidad de Cuenca |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-209152020-08-03T15:10:48Z Automatización del trazado de geoformas del relieve mediante sistemas de información geográfica, a partir de un modelo digital de terreno Medina Cajamarca, Luis Iván Tacuri Espinoza, Víctor Eduardo Geoforma Convexidad Automatizacion Del Trazado De Geoformas Informacion Geografica El trazado de las geoformas del relieve en la actualidad se realiza de forma manual, utilizando información cartográfica y temática impreso en material fotográfico y se traza con ayuda del estereoscopio, volviéndose un trabajo laborioso, que requiere de tiempo y experticia para realizarlo. La presente investigación plantea estudiar la aplicabilidad de los sistemas de información geográfica para realizar el trazado de las geoformas del relieve, a partir del Modelo Digital del Terreno (MDT) de gran detalle, generado a partir de información LIDAR (Light Detection and Ranging), de esta forma, se propuso utilizar un método que pueda replicarse para áreas extensas y con información de gran detalle. El estudio se realizó en un área de 5 km2, ubicada entre la provincia del Cañar, cantón Azogues, sector Jatumpamba, y la provincia del Azuay, cantón Paute, sector San Cristóbal. Se analizó los criterios caracterizadores, delimitadores de formas del relieve y el algoritmo de combinación de MDT, para trazar las diferentes clases de geoformas; así también se estudió diferentes softwares que procesan la información para generar el MDT, modelos derivados y análisis multicriterio con el algoritmo de clasificación no supervisado propuesto por Iwahashi & Pike (2007) el cual utiliza una firma geométrica compuesta por la pendiente, convexidad y textura. Como resultado se consiguió generar tres tipos de clasificación pudiendo trazar el relieve en 8, 12 o 16 clases. La jerarquía está determinada por la pendiente suave, moderada, empinada y muy empinada. Luego la convexidad baja y alta, y por último la textura fina y gruesa. Finalmente las geoformas fueron sometidas a verificación cualitativa y cuantitativa en campo obteniendo un acierto de 98 % en textura, 99% en convexidad y 100% en pendiente, lo que posibilitó comprobar la viabilidad del método empleado en la clasificación de geoformas del relieve. This investigation proposes the use of geographic information system (GIS) for delineating landforms, starting from Digital Terrain Model (DTM) of great detail. The DTM is a product of LIDAR data (Light Detection and Ranging), and the methodology uses his derives: slope, curvature y texture. The proposed method can be replicated for extended areas with high detail level information. The study was done in a 5 square kilometer area located between the province of Cañar, canton Azogues, sector Jatumpamba, and the province of Azuay, canton Paute, sector San Cristóbal. We analyzed the criteria and the combination of algorithms of the MDT to delineate the different landforms, and also the different software’s which process the information to generate MDT and it’s derives, with the unsupervised classification algorithm (ISODATA) proposed by "Iwahashi & Pike (2007)" which uses a geometric signature composed by slope, convexity and texture, The results consisted of three types of classifications, in 8, 12 or 16 classes. The hierarchy is determined firstly by dividing the slope in four classes: gentle, moderate, steep and very steep. Secondly the convexity generates 2 types more: high and low, and lastly the texture divides in two classes; fine and course. Afterwards the landforms were submitted to a qualitative and quantitative verification in the field, which obtained an accuracy of 98% in texture, 99% in convexity, and 100% in slope, which made it possible to verify the feasibility of the landform classification method. Ingeniero Agrónomo Cuenca 2014-11-27T20:17:30Z 2014-11-27T20:17:30Z 2014 bachelorThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/20915 spa TAG;104 openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ application/pdf application/pdf |
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