Resumen
En el presente artículo se presenta un método de menor costo, para el análisis y estudio de la susceptibilidad de las amenazas ambientales en cascos urbanos o zonas rurales dispersas, con un área inferior a 300 hectáreas, en poblaciones menores a 30.000 habitantes. El método estructura las posibles capas, que se puedan generar con los datos y ortofotomosaicos tomados a partir de las imágenes capturadas por RPAS Sistema Aeronaves Pilotadas Remotamente a una escala de 1:5000, sin utilizar información secundaria. Para la comprobación del método, se realizaron pruebas en ortofotomosaicos generados por la Gobernación del Huila en el municipio de Nátaga – Huila, correspondientes a de los años 2016 y 2018 e imágenes del 2018 del municipio de Algeciras - Huila, estas están compuestas de tres bandas espectrales y una resolución espacial de 15 centímetros por pixel. A partir de esta comprobación, se logra identificar la susceptibilidad de amenaza por remoción e inundación en el casco urbano del municipio de Nátaga – Huila.
Citas
Barragán, W. (2009). Taking the Benefits of Geographic Information Technologies. Historical documentation in San Agustin (Huila), Colombia, world historical heritage using close range photogrammetry techniques: a case study of the statue "triangular face". Stuttgart.
Barrowes, B., Glaser, D., Quinn, B., Prishvin, M., O’neill, K., & Shubitidze, F. (2019). Uas noise in standoff emi measurements. Paper presented at the Proceedings of the Symposium on the Application of Geophyics to Engineering and Environmental Problems. 2019-March 114-118. doi:10.4133/sageep.32-025 Retrieved from www.scopus.com: SAGEEP.
Boca, T., & Rodríguez, G. (2001). Métodos estadísticos de la evaluación de la exactitud de productos derivados de sensores remotos. Argentina: Instituto de Clima y Agua. INTA Castelar.
Bourdev, L., & Malik, J. (s.f.). Poselets: Body part detectors trained using 3D human pose annotations.
Buill, F., Núñez, M. A., & Rodríguez, J. J. (2003). Fotogrametría analítica (1. ed ed., Vol. 79). Barcelona: UPC.
Burrough, P. A. (1998). Principles of Geographical Information Systems. New York: Oxford University Press. Obtenido de https://pdfs.semanticscholar.org/d8e0/b6b225b36cac23608b41a51e13ddb2746cbd.pdf
Carvalho, O. A., & Meneses, P. R. (2000). Spectral Correlation Mapper (SCM): An Improvement on the Spectral. Departamenteo de Geografia da Universidade de Brasília - Campus Universitário Darcy Ribeiro, Asa Norte,.
Chai, X., Xiao, J., Zheng, Z., Zhang, L., Qu, B., Yan, L., . . . Sun, H. (2020). UAV 3D Path Planning Based on Multi-Population Ensemble Differential Evolution. doi:10.1007/978-981-15-3425-6_47 Retrieved from www.scopus.com.
Chen , Y., & Wang, S. (2019). Flight Parameter Model Based Route Planning Method of UAV Using Stepped-Adaptive Improved Particle Swarm Optimization. ICCAR 2019, 524-530. doi:10.1109/ICCAR.2019.8813460 Retrieved from www.scopus.com: Paper presented a the 2019 5th International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR).
Clifford, H. T., & Stephenson, W. (1975). An Introduction to Numerical Classification. Academic Press, London: cademic Press.
Congalton, R. G., & Green, K. (2009). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data Principles and Practices. Taylor & Francis Group. Boca Raton. Obtenido de https://www.routledge.com/Assessing-the-Accuracy-of-Remotely-Sensed-Data-Principles-and-Practices/Congalton-Green/p/book/9780367656676
Decreto 1807. (19 de Septiembre de 2014). Diario Oficial No. 49279. Por el cual se reglamenta el artículo 189 del Decreto-ley 019 de 2012 en lo relativo a la incorporación de la gestión del riesgo en los planes de ordenamiento territorial y se dictan otras disposiciones. Dado en Bogotá D.C., Colombia: El Presidente de la República de Colombia. Obtenido de http://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=59488
Dhote, J., & Limbourg, S. (2020). Designing unmanned aerial vehicle networks for biological material transportation – the case of brussels. . Computers and Industrial Engineering, 148 doi:10.1016/j.cie.2020.106652.
Edier, A., Hernán, M., & Jaime, V. I. (16 de Julio de 2010). Una revisión sobre el estudio de movimientos en masa detonados por lluvias. REV. ACAD. COLOMB. CIENC, Volumen XXXIV, número 131.
Enzweiler, M., Eigenstetter, A., Schiele, B., & Gavrila, D. M. (2010). Multi-cue pedestrian classification with partial occlusion handling. San Frnacisco, USA: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
Ferreira, M. E., Silva, B. E., Malaquias, F. S., Teixeira, L., Pascoal, L., Santos, N., & Oliveira, T. (2020). Cerrado Knowledge Platform: A Social And Environmental Management Tool To Conserve Brazilian Savannas. Paper presented at the 2020 IEEE Latin American GRSS and ISPRS Remote Sensing Conference: LAGIRS 2020 - Proceedings, 658-662. doi:10.1109/LAGIRS48042.2020.9165679 Retrieved from www.scopus.com.
Fransens, R., Strecha, C., & Gool, L. V. (2006). A Mean Field EM-algorithm for Coherent Occlusion Handling in MAP-Estimation Prob.
Gao, T., Packer, B., & Koller, D. (2010). A segmentation-aware object detection model with occlusion handling. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics—Part B:Cybernetics, 1361-1368. Obtenido de https://www.researchgate.net/profile/David_Vazquez4/publication/237148071_Occlusion_Handling_via_Random_Subspace_Classifiers_for_Human_Detection/links/0deec52ee22243cac2000000/Occlusion-Handling-via-Random-Subspace-Classifiers-for-Human-Detection.pdf
Georgiades, G., Papageorgiou, X., & Loizou, S. (2019). Integrated forest monitoring system for early fire detection and assessment. Paper presented at the 2019 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies,: CoDIT 2019, 1817-1822. doi:10.1109/CoDIT.2019.8820548 Retrieved from www.scopus.com.
Gómez Tapias, J., Gevara Nidia, A., Emma, N., Montes Ramírez, M. F., Almanza Meléndez, F. A., Arcálcel Gutiérrez, C. A., & Madrid, M. (C.A. 2015.). Notas explicativas: Mapa Geológico de Colombia. (J. &. Gómez, Ed.) Compilando la geología de Colombia: Una visión a 2015,, 10.
Linas Solano, H., & Rojas Álvarez, C. (2005). Estadística descriptiva y distribuciones de probabilidad. Barraquilla, Colombia: Universidad del Norte.
Lohr, U. (2003). Precise Lidar DEM and True Ortho Photos. Fritsch, D. (Ed.): Photogrammetric Week ’03, págs. 111-116.
Madhura M, S. V. (Febrero de 2013). Comparison of Supervised Classification Methods On Remote Sensed Satellite Data: An Application In Chennai, South India. (L. U. BY, Ed.) International Journal of Science and Research (IJSR), 1407-1411.
Mallmann, C., Zaninni , A., & Pereira Filho, W. (2020). Vegetation Index Based In Unmanned Aerial Vehicle (Uav) To Improve The Management Of Invasive Plants In Protected Areas, Southern Brazil. Paper presented at the 2020 IEEE Latin American GRSS and ISPRS Remote Sensing Conference, LAGIRS 2020: Proceedings, 66-69. doi:10.1109/LAGIRS48042.2020.9165598 Retrieved from www.scopus.com.
Narváez, E. L., Branch, W. J., & Ortega Lobo , O. (2007). Estimación de Curvaturas y Direcciones Principales en Nube de Puntos no Organizados. Dyna, 153, 351-362.
Rashmi S, S. A. (4 de Junio de 2014). Spectral Angle Mapper Algorithm for Remote Sensing Image Classification. IJISET - International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology,, Vol 1.
Rejado, C. C. (2015). Los DRONES y Aplicacione a la Ingenieria Civil. . MADRID: Graficas Arias Montano S.A.
Riaño Melo, O. (2010). Algebra lineal en el procesamiento digital de imagenes. Bogotá-Colombia: Imprenta Nacional de Colombia.
Rodriguez Salazar, M. E., Álvares Hernández, S., & Nuñez, E. B. (marzo de 2001). Coeficiente de Asociación. México, México D.F.: Plaza y Valdés, S.A. de C.V.
Ruiz Morales, M. (2003). Nociones de topografía y fotogrametría aérea (Vol. 14). Granada: Universidad de Granada.
Song, Y., Xing, X., Xi, Q., Yang, B., & Yu, Z. (2020). Route planning method for UAV in unknown environment based on improved SAS algorithm. Paper presented at the Proceedings of the 32nd Chinese Control and Decision Conference,: CCDC 2020, 3163-3168. doi:10.1109/CCDC49329.2020.9164144 Retrieved from www.scopus.com.
Suha Kwak, Woonhyun Nam, Bohyung Han, & Joon Hee Han. (2015). Learning occlusion with likelihoods for visual tracking. Seoul : National UniversityVerified.
Uddin, Z., Altaf, M., Bilal, M., Nkenyereye, L., & Bashir, A. K. (2020). Amateur drones detection: A machine learning approach utilizing the acoustic signals in the presence of strong interference. Computer Communications 154, 236-245. doi:10.1016/j.comcom.2020.02.065.
Wang, X., Han, T. X., & Yan, S. (2009). An HOG-LBP human detector with partial occlusion handling. IEEE 12th International Conference on Computer Vision.
Wanqiang, Q., Huang, Y., & Liu, Q. (2020). UAV and a deep convolutional neural network for monitoring invasive alien plants in the wild. Computers and Electronics in Agriculture: 174 doi:10.1016/j.compag.2020.105519.
Westen, C. N. (01 de 11 de 2003). Use of Geomorphological Information in Indirect Landslide Susceptibility Assessment. Natural Hazards, 30(3), 339-419.
Wu, D., Li, R., Zhang, F., & Liu, J. (2019). A review on drone-based harmful algae blooms monitoring. Environmental Monitoring and Assessment, 191(4) doi:10.1007/s10661-019-7365-8.
Xing, C., Wang, J., & Xu, Y. (2010). Overlap Analysis of the Images from Unmanned Aerial Vehicles. International Conference on Electrical and Control Engineering.
Xing, C., Wang, J., & Xu, Y. (2019). A Robust Method for Mosaicking Sequence Images Obtained from UAV. China: National Engineering and Technology Center for Information Agriculture.
Zhao, Y., Zheng, W., Xiao, W., Zhang, S., Lv, X., & Zhang , J. (2020). Rapid monitoring of reclaimed farmland effects in coal mining subsidence area using a multi-spectral UAV platform. Environmental Monitoring and Assessment, 192(7) doi:10.1007/s10661-020-08453-5.
Zia, M. Z., Stark, M., Schiele, B., & Schindler, K. (2013). Detailed 3D representations for object recognition and modeling. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 35(11), págs. 2608-2623.