Aplicación de fotogrametría con drones en la detección de fallas en pavimentos flexibles para el mantenimiento vial urbano, de la avenida Circunvalación Norte de la ciudad de Puno, Puno-2025
Ver/
Fecha
2026-06-11Autor
Condori Cayo, Federico Demetrio
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
La infraestructura vial urbana constituye un componente estratégico para la movilidad, la seguridad y el desarrollo económico de las ciudades, por lo que la evaluación superficial de pavimentos flexibles permite identificar oportunamente fallas como grietas, baches, desprendimientos y deformaciones, permitiendo que la atención temprana reduzca costos de intervención y prolongue la vida útil de la vía. La presente investigación tuvo como objetivo aplicar fotogrametría con drones en la detección de fallas en pavimentos flexibles para mantenimiento vial urbano, avenida Circunvalación Norte-ciudad de Puno. La investigación fue de tipo aplicado, de enfoque cuantitativo, nivel aplicativo y diseño no experimental. El procedimiento investigativo permitió realizar el levantamiento de información mediante vuelos fotogramétricos con drones, cumpliendo parámetros de planificación como altura de vuelo, solape longitudinal y transversal, y condiciones climáticas adecuadas. Las imágenes capturadas fueron procesadas mediante software especializado para generar ortomosaicos y modelos digitales de alta resolución. A partir de estos productos, se procedió a la identificación, clasificación y cuantificación de fallas superficiales (grietas, baches, deformaciones, desprendimientos), complementando el análisis con la aplicación del índice de condición del pavimento (PCI). Los resultados evidencian una reducción significativa del tiempo de levantamiento de información entre un 80 % y 90 % respecto al método convencional, una precisión del 95.88 %. en la identificación de fallas utilizando visión computacional en pavimentos flexibles Se concluye que la alta correlación entre el método tradicional y el automatizado (precisión superior al 95.88 %) valida la confiabilidad del sistema propuesto.







