Predicción de zonas susceptible a los procesos de remoción masa aplicando el modelo matemático red neuronal artificial en la localidad de Guatapurí y Chemesquemena, Colombia
Esta investigación tiene como objetivo predecir zonas susceptibles a procesos de remoción en masa aplicando modelo matemático red neuronal artificial en la localidad de Guatapurí y Chemesquemena. Se delimitaron zonas susceptibles a fenómenos de remoción en masa a partir de la identificación de fact...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Industrial de Santander
2024-11-01
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| Series: | Revista UIS Ingenierías |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/15189 |
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| Summary: | Esta investigación tiene como objetivo predecir zonas susceptibles a procesos de remoción en masa aplicando modelo matemático red neuronal artificial en la localidad de Guatapurí y Chemesquemena. Se delimitaron zonas susceptibles a fenómenos de remoción en masa a partir de la identificación de factores condicionantes ((1) Unidades Geológicas Superficiales, (2) Pendiente del terreno, (3) Cobertura vegetal, (4) Índice de Rugosidad de Terreno, (5) Geomorfología y (6) Acuenca)) y realización de mapas y procesamiento de imágenes satelitales (Landsat) aplicando modelos matemáticos de tipo redes neuronales artificiales. La evaluación de susceptibilidad destacó una distribución desigual en Guatapurí y Chemesquemena. Las zonas de "muy alta" susceptibilidad (43% del área) se caracterizaron por presentar pendientes pronunciadas, patrones distintos de flujo y relieves moderados a muy elevados. En contraste, las zonas catalogadas como de "muy baja" susceptibilidad (34% del área), presentan pendientes suaves a casi planas, con escorrentía lenta y materiales menos propensos a deslizamientos.
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| ISSN: | 1657-4583 2145-8456 |