Técnicas para la predicción espacial de zonas susceptibles a deslizamientos
Fuente:
Redalyc
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad Libre
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
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| _version_ | 1876440212428554240 |
|---|---|
| author | Andrés Camilo Florez García |
| author_facet | Andrés Camilo Florez García |
| contents | Técnicas para la predicción espacial de zonas susceptibles a deslizamientos Andrés Camilo Florez García José Nelson Pérez Castillo Ingeniería SIG Deslizamientos análisis geoespacial máquina de aprendizaje algoritmos de predicción Si bien las técnicas implementadas para predecir zonas susceptibles a procesos de remoción en masa han logrado modelar con cierto grado de precisión casos de deslizamientos, no logran modelar eventos complejos, donde la relación entre los deslizamientos y sus factores desencadenantes no presentan un comportamiento lineal. Lo anterior se debe a ausencia de estructuras de dependencia espacio-temporal que permitan evaluar efectos espaciales (autocorrelación y heterogeneidad); por lo tanto, la interpretación de los resultados suele ser errada y lleva a una menor confiabilidad. Dado lo anterior, el objetivo del artículo es brindar un documento sólido que ofrezca una perspectiva general y detallada de las técnicas de predicción espacial; al tiempo que se propone una metodología innovadora que permita utilizar las bondades del aprendizaje automático y la estadística espacial, con el propósito de mejorar el desempeño predictivo de zonas susceptibles a deslizamientos. 2019 artículo científico 2619-6581 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=757979603003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7579 Avances application/pdf Universidad Libre Avances (Colombia) Num.1 Vol.16 |
| format | Artículo científico |
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| publishDate | 2019 |
| publisher | Universidad Libre |
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