Relación entre los procesos tradicional y dron para la detección de fallas mediante los métodos PCI y MTC, tramo: Km. 5 al 6 - carretera Atuncolla-Huata Puno - 2024

• Autores: Espinoza Cahuana, Luz Roxana, Salcedo Herrera, Bryan Manuel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/22328
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/22328
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Detección de fallas; Fotogrametría; Inspección visual; Manual; Pavimento flexible; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

El presente trabajo tuvo como objetivo relacionar los procesos tradicionales y dron para la detección de fallas mediante los métodos PCI y MTC en el tramo: 5 - 6 km. la carretera Atuncolla – Huata, Puno 2024. El enfoque de la investigación fue cuantitativo, de tipo aplicada, nivel correlacional, diseño no experimental, con una población de 12km y la muestra fue de tipo no probabilística, intencional o por juicio. El procedimiento de trabajo implicó describir el estado actual del pavimento mediante inspecciones visuales tradicionales y fotogrametría utilizando dron, así mismo se contrastaron las ventajas y desventajas de estos procesos. Los resultados finales dieron un “PCI tradicional” de 72.7 de calificación determinando el estado de la vía como “muy bueno” y un “MTC tradicional” de 994.786 dando un estado de condición como” bueno”. Así mismo un “PCI con dron” de 78.0 estableciendo el estado de la vía como “muy bueno” y un “MTC con dron” de 994.976 asignando un estado de condición como “bueno”. Los valores obtenidos usando el “proceso tradicional” y el “proceso con dron” fueron bastante próximos, puesto que la prueba de hipótesis presentó un coeficiente rho de Spearman de 0.986 dando una “correlación positiva muy alta”, lo cual ratificó el proceso utilizando drones como una alternativa para evaluar la superficie del pavimento mediante fotogrametría. En conclusión, la inspección visual tradicional y el uso de drones son procesos complementarios para detectar fallas en el pavimento.