Mejoramiento automático de mallas compuestas de unidades de respuesta hidológica (URHS) implementado en QGIS
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2023Metadata
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Sanzana Cuevas, Pedro
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Mejoramiento automático de mallas compuestas de unidades de respuesta hidológica (URHS) implementado en QGIS
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En el contexto del modelamiento hidrológico, el modelo PUMMA (Peri-Urban Model for landscape MAnagment) representa áreas urbanas a través de EHU (Elementos Hidrológicos Urbanos) y zonas naturales y periurbanas a través de URHs (Unidades de Respuesta Hidrológica).
Las URHs pueden ser representadas en un modelo vectorial, en donde estas son representadas por polígonos, los cuales deben cumplir ciertas condiciones para su correcta aplicación en el modelo hidrológico. Entre las condiciones geométricas que definen si un polígono es de buena calidad para su uso en el modelo hidrológico, están que sus centroides se encuentren dentro del polígono, que no sea un polígono largo y delgado, entre otras.
Durante este trabajo de memoria, se analizan las problemáticas y posibles soluciones para poder mejorar las URHs, entre las cuales destacan la generación de una triangulación y posterior disolución de triángulos para lograr poder subdividir las URHs en polígonos más pequeños y así obtener polígonos que puedan ser aplicados en el modelo hidrológico correctamente.
Se describe cómo se determina si un polígono cumple con cierta calidad para su aplicación en el modelo hidrológico, en base a criterios geométricos llamados descriptores de forma.
También se detalla el cómo el algoritmo de mejoramiento es implementado e integrado en el Sistema de Información Geográfico QGIS, describiendo de forma general el sistema geográfico, y también detallando el algoritmo implementado.
Para validar la solución propuesta, se aplican los algoritmos de mejoramiento sobre varios casos de prueba, los cuales fueron obtenidos desde una URH de un área periurbana de Lo Barnechea-La Dehesa. Se evalúa el efecto que tiene los distintos parámetros de triangulación y de disolución en distintos casos, ya sea modificando los ángulos mínimos en la triangulación, como también en cuanto al efecto de los descriptores de forma. Finalmente, se evalúan los tiempos de ejecución del algoritmo de disolución.
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