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Spatial prediction Techniques for landslide-prone areas

Técnicas para la predicción espacial de zonas susceptibles a deslizamientos

dc.creatorFlorez García, Andrés Camilo
dc.creatorPérez Castillo, José Nelson
dc.date2019-08-21
dc.date.accessioned2022-05-25T14:01:24Z
dc.date.available2022-05-25T14:01:24Z
dc.identifierhttps://revistas.unilibre.edu.co/index.php/avances/article/view/5188
dc.identifier10.18041/1794-4953/avances.1.5188
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/36162
dc.descriptionThe implemented techniques for the prediction of landslide-prone areas have been effective at a certain degree. However, many approaches tend to face difficulties to determine non-linear landslides triggering factors, due to the absence of Spatio-temporal dependency structures that evaluate spatial effects as autocorrelation and heterogeneity when describing complex problems. Therefore, results understanding may not be precise and lead to a less reliability condition. The main objective of this article is to provide a solid document that offers both, a general and a detailed perspective about Spatial Prediction Techniques. Finally, we propose an innovative methodology that allows us to use automatic learning and spatial statistics to improve the predictive performance of landslide-prone areas.en-US
dc.descriptionSi bien las técnicas implementadas para predecir zonas susceptibles a procesos de remoción en masa han logrado modelar con cierto grado de precisión casos de deslizamientos, no logran modelar eventos complejos, donde la relación entre los deslizamientos y sus factores desencadenantes no presentan un comportamiento lineal. Lo anterior se debe a ausencia de estructuras de dependencia espacio-temporal que permitan evaluar efectos espaciales (autocorrelación y heterogeneidad); por lo tanto, la interpretación de los resultados suele ser errada y lleva a una menor confiabilidad. Dado lo anterior, el objetivo del artículo es brindar un documento sólido que ofrezca una perspectiva general y detallada de las técnicas de predicción espacial; al tiempo que se propone una metodología innovadora que permita utilizar las bondades del aprendizaje automático y la estadística espacial, con el propósito de mejorar el desempeño predictivo de zonas susceptibles a deslizamientos.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/xml
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Librees-ES
dc.relationhttps://revistas.unilibre.edu.co/index.php/avances/article/view/5188/5226
dc.relationhttps://revistas.unilibre.edu.co/index.php/avances/article/view/5188/5292
dc.rightsDerechos de autor 2019 Avances: Investigación en Ingenieríaes-ES
dc.sourceAvances: Investigación en Ingeniería; Vol. 16 No. 1 (2019): Pre Print; 20-48en-US
dc.sourceAvances Investigación en Ingeniería; Vol. 16 Núm. 1 (2019): Avances Investigación en Ingeniería; 20-48es-ES
dc.source2619-6581
dc.source1794-4953
dc.source10.18041/avances.v16i1
dc.subjectdeslizamientoses-ES
dc.subjectalgoritmos de predicciónes-ES
dc.subjectmáquina de aprendizajees-ES
dc.subjectanálisis geoespaciales-ES
dc.subjectSIGes-ES
dc.subjectLandslideen-US
dc.subjectPrediction algorithmsen-US
dc.subjectMachine Learningen-US
dc.subjectGeospatial analysisen-US
dc.subjectGISen-US
dc.titleSpatial prediction Techniques for landslide-prone areasen-US
dc.titleTécnicas para la predicción espacial de zonas susceptibles a deslizamientoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typePeer reviewed Articleen-US


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