Implementación del modelo matemático de redes neuronales artificiales (RNA) para la creación del mapa de suceptibilidad por movimientos en masa para la plancha 136-IV-A, escala 1:25.000"

En el área de la Plancha 136-IV-A, ubicada entre los municipios de Capitanejo, San Miguel, Macaravita (Departamento de Santander) y Covarachía (Departamento de Boyacá), afloran rocas sedimentarias del Cretácico y del Paleógeno, de las formaciones Tibú-Mercedes, Aguardiente, Capacho, La Luna, Colón-M...

Full description

Autores:: Contreras Novoa, Ivan David
Hernandez Carrillo, Maria Eugenia

Tipo de recurso:: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Industrial de Santander

Repositorio:: Repositorio UIS

Idioma:: spa

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description	En el área de la Plancha 136-IV-A, ubicada entre los municipios de Capitanejo, San Miguel, Macaravita (Departamento de Santander) y Covarachía (Departamento de Boyacá), afloran rocas sedimentarias del Cretácico y del Paleógeno, de las formaciones Tibú-Mercedes, Aguardiente, Capacho, La Luna, Colón-Mito Juan, Barco y Los Cuervos, las cuales presentan niveles con baja resistencia a la erosión y meteorización. Las subunidades geomorfológicas evidencian el fuerte control estructural, generado principalmente por las fallas Chicamocha, Servitá y sus fallas satélites, desarrollando una topografía abrupta. Por lo tanto el área de estudio presenta un moderado a alto grado de inestabilidad del terreno, lo que la hace una región propensa a los movimientos en masa (MM). La generación, análisis e integración de 10 diferentes variables, asociadas a la ocurrencia de fenómenos de remoción en masa, en el sistema de información geográfica ArcGIS 10.1, Esri (2012) y el software MATLAB, MathWorks R2017a, permitió generar el mapa de zonificación de la susceptibilidad por movimientos en masa de la Plancha 136-IV-A, mediante la implementación del método de Redes Neuronales Artificiales (RNA). Esta metodología novedosa es la más indicada para este proyecto específico debido a su eficacia en el análisis e integración de variables asociadas a la zonificación de la susceptibilidad por movimientos en masa con gran fiabilidad. La susceptibilidad baja prevalece en la zona de estudio, seguida de susceptibilidad muy baja y moderada, La categoría de susceptibilidad menos predominante fue muy alta.
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Las subunidades geomorfológicas evidencian el fuerte control estructural, generado principalmente por las fallas Chicamocha, Servitá y sus fallas satélites, desarrollando una topografía abrupta. Por lo tanto el área de estudio presenta un moderado a alto grado de inestabilidad del terreno, lo que la hace una región propensa a los movimientos en masa (MM). La generación, análisis e integración de 10 diferentes variables, asociadas a la ocurrencia de fenómenos de remoción en masa, en el sistema de información geográfica ArcGIS 10.1, Esri (2012) y el software MATLAB, MathWorks R2017a, permitió generar el mapa de zonificación de la susceptibilidad por movimientos en masa de la Plancha 136-IV-A, mediante la implementación del método de Redes Neuronales Artificiales (RNA). Esta metodología novedosa es la más indicada para este proyecto específico debido a su eficacia en el análisis e integración de variables asociadas a la zonificación de la susceptibilidad por movimientos en masa con gran fiabilidad. La susceptibilidad baja prevalece en la zona de estudio, seguida de susceptibilidad muy baja y moderada, La categoría de susceptibilidad menos predominante fue muy alta.PregradoGeólogoIn the -IV- área, located among the municipalities of Capitanejo, San Miguel, Macaravita (Department of Santander) and Covarachía (Department of Boyacá), outcrop sedimentary rocks from the Cretaceous and Paleogene period, belonging to Tibú-Mercedes, Aguardiente, Capacho, La Luna, Colón-Mito Juan, Barco and Los Cuervos formations, which present levels with low resistance to erosion and weathering. The geomorphological subunits give evidence of the strong structural control, mainly generated by the Chicamocha, Servita faults and faults associated to them, developing an abrupt topography. Therefore the study area show a moderate to high grade of terrain instability, what makes it a region prone to mass movements (MM). The generation, analysis and integration of 10 different variables, associated with the occurrence of mass removal phenomena, in the geographic information system ArcGIS 10.1, Esri (2012) and the software MATLAB, MathWorks R2017a, allowed to generate the zoning map of susceptibility by landslides of the 136-IV-A Sheet, through the implementation of the artificial neural networks method (ANN). This innovative methodology is the most indicated for this specific project, due to its effectiveness in the analysis and integration of variables associated to the zoning of the susceptibility by mass movements with great reliability. Low susceptibility prevails in the study area, followed by very low and moderate susceptibility. The least prevalent susceptibility category was very high.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicoquímicasGeologíaEscuela de GeologíaPlancha 136-Iv-ASusceptibilidad Por Movimientos En MasaSistemas De Información GeográficaRedes Neuronales Artificiales.136-Iv-A SheetSusceptibility To Mass MovementsGeographic Information SystemArtificial Neural Networks.Implementación del modelo matemático de redes neuronales artificiales (RNA) para la creación del mapa de suceptibilidad por movimientos en masa para la plancha 136-IV-A, escala 1:25.000"Implementation of the mathematical model of artificial neural networks for the creation of the map of susceptibility by movements in mass for the 136-iv-a sheet. scale 1: 25,000Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf648272https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/dfc1be1c-38dc-4b6f-a9cc-5ec0ffd66ce2/downloaddb1c31f8bc23180eedcb524c9cb9e8bdMD51Documento.pdfapplication/pdf15135567https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/a80a8d2d-fc68-4291-aacb-3f541700ccd5/download6910b83bc11c858cf841d81c44458a9dMD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf382538https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/cf44e074-46b7-4638-b72e-5ef70e202732/download0be1102c6aa261e1d2b9d72d3f387269MD5320.500.14071/39250oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/392502024-03-03 19:11:32.516http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co

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