Influencia de la fotogrametría aérea en la aplicación de la metodología PCI en la Av. General Cordova, distrito Huancan, 2024

• Autor: Castro Puente, Emerson Edgar
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana Los Andes
• Repositorio: UPLA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upla.edu.pe:20.500.12848/11270
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12848/11270
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Fotogrametría aérea; Metodología PCI; Pavimento flexible; Fallas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

El presente estudio tuvo como objetivo general evaluar la influencia de la fotogrametría aérea en la aplicación de la metodología Pavement Condition Index (PCI) en la Av. General Córdova, distrito Huancan, 2024. La metodología de la investigación siguió el método científico, de tipo aplicativo, enfoque cuantitativo, nivel explicativo, diseño experimental, con una muestra de 16 unidades muéstrales de 7m x 31m, seleccionadas según el método PCI bajo los parámetros de la norma ASTM D6433-03. Los resultados del análisis comparativo entre los métodos de inspección visual y fotogrametría aérea para la evaluación del pavimento en la Av. General Córdova, distrito Huancán (2024), indican diferencias significativas en los valores del PCI, tipos de falla y grados de severidad. El PCI promedio mediante inspección visual varió entre 5.7 y 78.2, mientras que con fotogrametría osciló entre 9.8 y 78.2. La prueba t de Student para el PCI arrojó una significancia bilateral de 0.022; para los tipos de fallas, 0.039; y para los grados de severidad, 0.04, todos menores a 0.05, confirmando diferencias significativas. La prueba de Levene confirmó desigualdad de varianzas en algunos casos, justificando el uso de pruebas t para varianzas no homogéneas. Se concluyó que, el uso de la fotogrametría aérea influye significativamente en la aplicación del método PCI, tanto en la determinación del índice de condición del pavimento, como en la identificación de tipos de fallas y el grado de severidad, ya que permite obtener imágenes de alta resolución por ser una herramienta moderna, precisa y eficiente.