Generación de cartografía básica a detalle (escala 1: 1 000) mediante levantamiento aerofotogramétrico con RPAS para la granja de Nero

La granja de Nero no cuenta con información cartográfica detallada a escala 1:1000 la cual permite caracterizar de manera óptima cada una de las zonas internas y obtener una topografía de la zona productiva precisa dentro de la zona de estudio. En este caso la zona productiva de la granja cuenta...

詳細記述

書誌詳細
主要な著者: Merchán Rojas, Walter Leonardo, Orellana Méndez, Santiago Esteban
その他の著者: Tacuri Espinoza, Víctor Eduardo
フォーマット: bachelorThesis
言語:spa
出版事項: Universidad de Cuenca 2023
主題:
オンライン・アクセス:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/40644
その他の書誌記述
要約:La granja de Nero no cuenta con información cartográfica detallada a escala 1:1000 la cual permite caracterizar de manera óptima cada una de las zonas internas y obtener una topografía de la zona productiva precisa dentro de la zona de estudio. En este caso la zona productiva de la granja cuenta con una extensión de 148 ha, por lo que en el presente proyecto se plantea la generación de un Modelo Digital de Superficie (MDS), Modelo Digital de Terreno (MDT), ortofotomosaico, la derivación de planimetría y curvados. Con la ayuda de los sistemas de información geográfica se obtuvo la información deseada ajustándose a las precisiones planteadas por el IGM para obtener una escala 1:1000. Para cumplir con los objetivos planteados se colocaron lonas fotogramétricas dispersadas por todo el terreno como puntos de control y apoyo, además, se realizó una campaña de campo en la cual se recolectó información de geoposicionamiento mediante equipos GPS y vuelo de los drones eBee RTK y Autel EVO II. Los resultados se obtuvieron a través de la digitalización de pantalla, geoprocesamiento de los datos recopilados en campo mediante los softwares ArcGis y Agisoft MethaShape. Se integró toda la información resultando así en mapas de uso de suelo, cobertura vegetal, Hidrología y curvados, además, para validar toda la información levantada se utilizó el error medio cuadrático y el método NSSDA para la evaluación de exactitud posicional de datos espaciales.