{"id":3662,"date":"2019-08-19T21:32:41","date_gmt":"2019-08-19T19:32:41","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ub.edu\/risknat\/monitoratge-de-processos-geomorfologics\/"},"modified":"2023-07-31T08:46:32","modified_gmt":"2023-07-31T06:46:32","slug":"monitorizacion-de-procesos","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ub.edu\/risknat\/monitorizacion-de-procesos\/?lang=es","title":{"rendered":"Monitorizaci\u00f3n de procesos geomorfol\u00f3gicos
y
Captura digital de afloramientos"},"content":{"rendered":"

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La monitorizaci\u00f3n del entorno de monta\u00f1a, incluyendo vertientes inestables, acantilados y zonas propensas a inundaciones es clave para: 1) mejorar el conocimiento sobre los mecanismos de desencadenamiento, la din\u00e1mica del proceso y la magnitud-frecuencia de los fen\u00f3menos peligrosos; y 2) desarrollar metodolog\u00edas y t\u00e9cnicas efectivas para identificar la ocurrencia de riesgos geol\u00f3gicos en cascada.

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La comparaci\u00f3n multitemporal de nubes de puntos 3D y algoritmos espec\u00edficos para la detecci\u00f3n de cambios en 3D se pueden aplicar no s\u00f3lo para detectar deslizamientos, erosi\u00f3n de la orilla fluvial, desprendimientos y sus fen\u00f3menos precursores, sino tambi\u00e9n para entender su din\u00e1mica. Las nubes de puntos 3D se pueden adquirir a partir de: 1) Conjuntos de datos a\u00e9reos LIDAR para detectar cambios geomorfol\u00f3gicos en grandes \u00e1reas; 2) LiDAR terrestre (TLS) para obtener datos en paredes de pendiente cercana a la vertical; 3) Reconstrucci\u00f3n fotogram\u00e9trica mediante im\u00e1genes adquiridas con dispositivos fijos para aumentar la frecuencia de monitorizaci\u00f3n en sitios concretos; y 4) Reconstrucci\u00f3n fotogram\u00e9trica mediante dispositivos m\u00f3viles (UAV) para obtener DTM de alta resoluci\u00f3n en zonas relativamente amplias. Tenemos una larga experiencia en el desarrollo de m\u00e9todos para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de cambios en 3D a partir de LiDAR o nubes de puntos de fotogrametr\u00eda y modelos digitales de terreno (DTM), incluida la IA.<\/p>\n

Adem\u00e1s, hemos desarrollado m\u00e9todos para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica y la caracterizaci\u00f3n din\u00e1mica de procesos como desprendimientos o aludes de nieve mediante se\u00f1ales s\u00edsmicas. La combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas diferentes y complementarias como LiDAR a\u00e9rea y terrestre, fotogrametr\u00eda de bajo coste y alta resoluci\u00f3n, y la sismolog\u00eda con el desarrollo de flujos de trabajo espec\u00edficos para el an\u00e1lisis de datos contribuyen a entender mejor la din\u00e1mica de los procesos geomorfol\u00f3gicos, a mejorar el an\u00e1lisis de peligros y a determinar estrategias de prevenci\u00f3n y protecci\u00f3n.<\/p>\n

Las herramientas de captura digital de afloramientos de que disponemos son dispositivos LiDARs (Light Detection and Ranging) de diferentes prestaciones (ILRIS 3D de la compa\u00f1\u00eda Teledyne y distintos modelos de la compa\u00f1\u00eda LIVOX), junto con c\u00e1maras digitales calibradas y no calibradas. Para la georeferenciaci\u00f3n de los datos digitales disponemos de aparatos de geoposicionamiento por DGPS (Differential Global Positioning System) de la compa\u00f1\u00eda TOPCON.<\/p>\n

Por s\u00ed sola, la captura digital de datos a veces ya se convierte en un desaf\u00edo importante. Pero, adem\u00e1s, el estudio de los procesos geol\u00f3gicos necesita procesar los datos adquiridos para aislar y extraer la informaci\u00f3n relevante para nuestro an\u00e1lisis y obtener conclusiones fiables basadas en una adecuada cuantificaci\u00f3n de incertidumbres. Esta tarea la realizamos con la ayuda de softwares inform\u00e1ticos comerciales como: ERDAS Imagine (Hexagon), PolyWorks (innovmetric), Microstation y Context Capture (Bentley), Metashape (Agisoft), GOCAD (Mira Geoscience), MathLab (MathWorks), Visual Studio (Microsoft); software libre como CloudCompare, MicMac (IGN y ENSG), Anaconda y software inform\u00e1tico desarrollado por nosotros SEFL (Garcia-Selles et al., 2011; Garcia-Sell\u00e9s et al., 2018), PCM y Cluster Compare (Blanco et al., 2022).<\/p>\n

La metodolog\u00eda y los flujos de trabajo que utilizamos est\u00e1n en constante evoluci\u00f3n y son fruto de la experiencia adquirida a lo largo de los a\u00f1os en los campos de la glaciolog\u00eda, la fracturaci\u00f3n de masas rocosas, movimientos en masa y tect\u00f3nica activa en m\u00faltiples zonas de estudio de nuestro planeta.<\/div>\n\t\t<\/div>

m\u00e1s texto<\/span><\/span><\/span><\/div><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
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