Incertidumbre en el retrocálculo de parámetros geométricos de curvas verticales obtenidos con UAV.

Abstract

En caminos existentes habitualmente es necesario estimar coordenadas y elevación para retro - calcular la geometría del trazado horizontal, vertical y de la sección transversal. Esta información es útil cuando no se cuenta con planos as-built o cuando se requieren datos geométricos para elaborar, por ejemplo, modelos que relacionen la velocidad de operación con la geometría del camino. En caminos existentes las mantenciones y el deterioro introducen distorsiones en la continuidad de las cotas del trazado vertical y su geometría. Existen modelos para estimar la nueva geometría en base a algoritmos de optimización y suavización de alturas del eje longitudinal. Sin embargo, estos modelos utilizan generalmente espaciamientos de alturas fijos y un único algoritmo de suavización, ignorando la variabilidad que ocasiona en los parámetros geométricos la elección del espaciamiento, del algoritmo de suavización y sus parámetros. Por tanto, estiman un valor único de parámetros geométricos sin conocer el error de estimación. Este trabajo analiza el efecto del espaciamiento de los puntos topográficos del alineamiento vertical obtenidos mediante fotogrametría, combinado con el efecto de la elección de diversos métodos y parámetros de suavización sobre los parámetros de curvatura (K en m), deflexión (A en %) y longitud (L en m) de las curvas verticales (KAL). Se rea lizó un levantamiento fotogramétrico de una curva vertical utilizando un UAV (Unmanned Aerial Vehicle por sus siglas en inglés) y se construyó un modelo digital de superficie, del cual se extrajeron datos de elevación cada 2, 5 y 10 m. Se construyeron diagramas de pendiente, para posteriormente aplicar suavización exponencial simple (SES), doble (DES) y triple (TES) para diversos parámetros de nivel, tendencia y estacionalidad. Se realizó un análisis de variabilidad con los métodos boosting regression (BR), ANOVA y K-Nearest Neighbor (KNN). Finalmente se concluyó que el tipo de suavizador y sus parámetros explican entre un 85 y 89 % la variabilidad de los parámetros KAL y que, con un 95 % de nivel de confianza, el espaciamiento, suavizador y su combinación afectan significativamente la media de los parámetros KAL.