Diseño de un protocolo de recolección, procesamiento y análisis de imágenes VIS y satelitales para aforar sedimientos en suspensión aplicado al Río Negro
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Fecha
2020
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Editor
Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Civil
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Descripción
Actualmente la cuantificación de sedimentos en suspensión demanda la extracción de muestras en campo y su procesamiento en laboratorio, lo cual implica restricciones logísticas y económicas, que con este trabajo pretendieron ser superadas, utilizando técnicas de visión artificial para determinar la carga de sedimentos a partir de fotografías. El protocolo propuesto para la captura y escalado de imágenes tomadas con drone durante vuelos entre 1 y 150 metros de altura, permite cuantificar su carga sólida y caracterizar morfológicamente el rio. Mediante un modelo potencial que relaciona el área que se captura en la imagen respecto a la altura de vuelo se logró establecer las distancias verticales viables para extraer información de color de la lámina de agua bajo condiciones de luz solar moderada y alta, e información geomorfológica respecto a las dimensiones del ancho del rio incluyendo su ronda. Así, se redujo el trabajo de laboratorio y se vence la dificultad para observar la superficie terrestre por causa de la nubosidad en las imágenes satelitales, incluso en periodo húmedo, condición que impide llevar a cabo el análisis colorimétrico sobre dichas imágenes e identificar geoformas. Finalmente, para 54 muestras de agua con sedimento, se relacionó la concentración con la turbiedad y color aparente a 455nm y 465nm, observando un comportamiento lineal y que la relación existente entre las mismas variables con respecto al color del sedimento-filtro es potencial. Encontrado que el reto fundamental es lograr estandarizar la captura las imágenes en condiciones de intensidad de luz altas y moderadas que permita encontrar la correlación entre concentración de sedimentos en suspensión y el color de la lámina de agua medible en las imágenes.
Palabras clave
Sedimentos en suspensión, Visión artificial, Drone, Carga sólida, Río