Análisis de la deformación superficial del deslizamiento de tierra que afecta la localidad de Cuenca, Huancavelica, mediante datos de radar terrestre - GBSAR, imágenes de radar satelital del S1A/B y mediciones GPS

Descripción del Articulo

Los deslizamientos de tierra en el Perú ocurren frecuentemente debido principalmente a factores condicionantes, tales como la pendiente y el tipo de suelo, así como factores desencadenantes, tales como las precipitaciones pluviales, terremotos e incluso la actividad humana. En este trabajo se emplea...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Anchivilca Valentín, Renzo Isaac, Villegas Lanza, Juan Carlos, Villegas-Lanza, Juan
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/27437
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/fisica/article/view/27437
Nivel de acceso:acceso abierto
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description Los deslizamientos de tierra en el Perú ocurren frecuentemente debido principalmente a factores condicionantes, tales como la pendiente y el tipo de suelo, así como factores desencadenantes, tales como las precipitaciones pluviales, terremotos e incluso la actividad humana. En este trabajo se emplearon técnicas geodésicas para caracterizar la deformación superficial de un deslizamiento localizado en Cuenca, Huancavelica, en la región central del Perú. Este deslizamiento viene afectando desde hace más de una década, no solamente a la infraestructura de dicha localidad, sino también vías de comunicación, campos de cultivo, entre otros, tal y como se observó en 2014 cuando un deslizamiento produjo el embalse del río Mantaro. Con ese propósito, se procesaron dos diferentes fuentes de datos de radar; la primera consiste en datos de imágenes de radar de apertura sintética (SAR) de la misión satelital Sentinel 1 (S1), y la segunda en datos de un radar terrestre denominado GBSAR (Ground Based SAR), el cual está ubicado a 630 metros frente al deslizamiento. Los datos analizados comprenden el periodo del 2019 al 2023, y fueron procesados con dos algoritmos que se emplean para generar interferogramas y series de tiempo: Frequency Domain Back Projection (FDBP) y Small Baseline Subset InSAR (SBAS InSAR). Los resultados de desplazamiento fueron validados con datos GPS obtenidos en 3 puntos de control ubicados en el área de estudio, para los cuales se observaron desplazamientos horizontales de hasta 12.5 mm y 12.6 mm en las estaciones CU17 y CU16, respectivamente. Los resultados muestran que los valores obtenidos con SBAS InSAR son muy similares a los valores GNSS registrados. Sin embargo, los resultados encontrados con esta técnica dependen de la línea de vista del satélite con respecto a la orientación del deslizamiento. Los valores obtenidos del GBSAR son físicamente más robustos en comparación con los datos GNSS, encontrando un desplazamiento de hasta 87.54 mm que se correlaciona temporalmente con el final de la temporada de lluvias. En conclusión, los sistemas GBSAR se consideran más apropiados para estudiar deslizamientos ya que, al poder alcanzar una línea de base cero y presentar una mayor tasa de adquisición de datos, pueden servir como una herramienta de monitoreo para detectar desplazamientos en deslizamientos de tierra.
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En este trabajo se emplearon técnicas geodésicas para caracterizar la deformación superficial de un deslizamiento localizado en Cuenca, Huancavelica, en la región central del Perú. Este deslizamiento viene afectando desde hace más de una década, no solamente a la infraestructura de dicha localidad, sino también vías de comunicación, campos de cultivo, entre otros, tal y como se observó en 2014 cuando un deslizamiento produjo el embalse del río Mantaro. Con ese propósito, se procesaron dos diferentes fuentes de datos de radar; la primera consiste en datos de imágenes de radar de apertura sintética (SAR) de la misión satelital Sentinel 1 (S1), y la segunda en datos de un radar terrestre denominado GBSAR (Ground Based SAR), el cual está ubicado a 630 metros frente al deslizamiento. Los datos analizados comprenden el periodo del 2019 al 2023, y fueron procesados con dos algoritmos que se emplean para generar interferogramas y series de tiempo: Frequency Domain Back Projection (FDBP) y Small Baseline Subset InSAR (SBAS InSAR). Los resultados de desplazamiento fueron validados con datos GPS obtenidos en 3 puntos de control ubicados en el área de estudio, para los cuales se observaron desplazamientos horizontales de hasta 12.5 mm y 12.6 mm en las estaciones CU17 y CU16, respectivamente. Los resultados muestran que los valores obtenidos con SBAS InSAR son muy similares a los valores GNSS registrados. Sin embargo, los resultados encontrados con esta técnica dependen de la línea de vista del satélite con respecto a la orientación del deslizamiento. Los valores obtenidos del GBSAR son físicamente más robustos en comparación con los datos GNSS, encontrando un desplazamiento de hasta 87.54 mm que se correlaciona temporalmente con el final de la temporada de lluvias. En conclusión, los sistemas GBSAR se consideran más apropiados para estudiar deslizamientos ya que, al poder alcanzar una línea de base cero y presentar una mayor tasa de adquisición de datos, pueden servir como una herramienta de monitoreo para detectar desplazamientos en deslizamientos de tierra.Landslides in Peru occur frequently due mainly to conditioning factors such as slope and type of soil, as well as triggering factors like rainfall, earthquakes, and even human activity.  In this study, we use geodetic techniques to characterize the surface deformation of a landslide located in Cuenca, Huancavelica, in central Peru. This landslide which started a decade ago, is currently affecting the infrastructure, communication routes, and farmlands of the Cuenca village. In 2014 the landslide produced the damming of the Mantaro river. We process data from two radar sources: the first one consists of synthetic aperture radar (SAR) satellite data from the Sentinel-1 (S1) satellite mission, and the second one consists of data from a terrestrial radar called GBSAR (Ground Based SAR), located 630 m away from the landslide. The data were analyzed covering the period from 2019 to 2023, and were processed with two algorithms used to generate interferograms and time series: Small Baseline Subset InSAR (SBAS InSAR) and Frequency Domain Back Projection (FDBP). The displacements obtained with both SAR techniques were then compared to the displacements of three GPS campaign stations located in the study area, for which we observed displacements of up to 12.5 mm and 12.6 mm, in the CU17 and CU16 stations, respectively. Our results suggest that the SBAS InSAR technique provides suitable results since are in agreement with the GNSS data. However, the results with this technique depends of the line of sight of the satellite with respect of the orientation of the landslide. The values obtained with the GBSAR technique are physically more robust compared with GNSS data, we found displacement as large as 87.54 mm that temporally correlate with the end of the rain season. In summary, GBSAR systems are considered more appropriate for studying landslides, as they can reach a zero baseline and have a higher rate and continuous data acquisition, which can serve as a monitoring tool to detect displacement in landslides.Universidad Nacional Mayor de San Marcos2024-04-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/fisica/article/view/2743710.15381/rif.v27i1.27437Revista de Investigación de Física; Vol. 27 Núm. 1 (2024); 21-37Revista de Investigación de Física; Vol. 27 No. 1 (2024); 21-371728-29771605-7724reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/fisica/article/view/27437/20972Derechos de autor 2024 Renzo Anchivilca, Juan Villegas-Lanzahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/274372024-06-19T14:36:38Z
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