Susceptibilidad por movimientos en masa, usando sistemas de alta precisión en el municipio de San Eduardo, Boyacá
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Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y la fotogrametría fueron utilizados para generar una red neuronal artificial, para así generar y modelar un mapa de susceptibilidad de movimientos en masa de una zona delimitada en el municipio de San Eduardo, Boyacá. El modelo propuesto se obtuvo a partir del entrenamiento y simulación de una red, basándose en nueve parámetros altamente relacionados a riesgos de movimientos en masa. El número de neuronas utilizadas en el modelo fueron 18 y el algoritmo utilizado fue el Bayesian Regulator. Con estos dos parámetros, fue posible alcanzar los valores óptimos para R2 y el MSE. Finalmente, se obtuvo un modelo que presenta una clasificación de cinco categorías, donde la categoría de baja susceptibilidad es la de mayor porcentaje (53.81 %),en esta se incluye la zona rural de San Eduardo, y en segundo lugar, con un porcentaje de 23.14 % se encuentra el rango de susceptibilidad muy alto...
Resumen
The Geographic Information Systems (GIS) and photogrammetry were used to generate an artificial neural network, in order to generate and model a susceptibility map of mass movements of a delimited area in the municipality of San Eduardo, Boyacá. The proposed model was obtained from the training and simulation of a network, based on nine parameters highly related to risks of mass movements. The number of neurons used in the model were 18 and the algorithm used was the Bayesian Regulator. With these two parameters, it was possible to reach the optimal values for R2 and the MSE. Finally, a model was obtained that presents a classification of five categories, where the category of low susceptibility is the one with the highest percentage (53.81%), this includes the rural area of San Eduardo, and secondly, with a percentage of 23.14% is the very high susceptibility range, which belongs to an area where mass landslides have already occurred and therefore the risk of reoccurrence is very large.