Análisis comparativo de la altura de vuelo de un RPA para la identificación de fallas de pavimento flexible aplicando la metodología PCi

• Autores: Caballero Oveso, David Alexander, Villanueva Espinoza, Emely Mary
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/6098
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/6098
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: RPA; Índice PCI; Fallas de pavimento; DRONE; Fotogrametría; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

En la presente investigación se realiza la evaluación del pavimento con el método PCI para la obtención de datos, se usó dos metodologías para la recolección de datos; método convencional (campo) y ortofoto obtenida por un vuelo de RPA. Para la obtención de ortofoto realizamos 3 alturas de vuelo diferente a 80m, 100m y 125m las cuales nos dieron como resultado ortofotos de distintas calidades y con un GSD diferente para cada altura. Previamente importamos la ortofoto al programa ArcGIS Pro en el formato TIFF para poder ubicar las unidades de muestreo por medio de mapas temáticos. Seguidamente procesamos la información y empezamos a realizar el análisis comparativo de las diferentes alturas para identificar que altura de vuelo es la óptima para usar el método PCI, para este método nos apoyamos con el programa EvalPav el cual nos daba como resultado la clasificación, PCI y VRC. Concluimos que la altura de vuelo optima de un RPA para hacer el análisis del PCI es de 80m ya que a esa altura el GSD es de 2.17 cm/pixel y nos proporciona una mejor calidad de imagen para poder visualizar e identificar el tipo de fallas en las áreas de muestreo propuestas.