Metodología para selección de tecnologías de rehabilitación de alcantarillados sin zanja en Bogotá, Colombia

Context: Operational and/or structural failures in sewer networks lead network operators to carry out rehabilitation tasks to maintain water transport conditions, which is why it is necessary to decide on the type of intervention to be performed, that is, i) a traditional open-ditch procedure, or ii) the use of trenchless rehabilitation technologies. Objective: This article focuses on the methodology developed and implemented in the SELECTOR program, whose purpose is to provide public service companies responsible for sewer service, as well as related professionals, with a decision tool that answers, from a technical perspective, which of the analyzed trenchless rehabilitation technologies (pipe bursting, cured-in-place pipe, slip lining, and spiral wound) is the most suitable for the rehabilitation of sewer networks. Method: To this effect, it is necessary ​​to consider all the influence parameters at the time of sewer rehabilitation, define the application ranges of these trenchless technologies, extract the differential variables, use fuzzy logic verbalization, determine the priority and relationship between the variables using the data mining technique known as decision trees, and develop the SELECTOR program by means of the Visual Studio 2017® platform. Results: The differential variables for decisions regarding the application of trenchless rehabilitation technologies in underground sewerage infrastructure projects were identified. A graphic summary of the decision model was made using the verbalization diagrams and the SELECTOR program, which allows processing the information of the sewerage networks individually and for a whole sewer rehabilitation project, detailing the intervention collector to collector. Conclusions: There are eight differential variables when deciding on sewer rehabilitation. Verbalization diagrams allow to compress the decision model and facilitate its programming, and automated decision models increase effectiveness and transparency in construction processes.    Contexto: Las fallas operacionales y/o estructurales en las redes de alcantarillado llevan a los operadores a realizar tareas de rehabilitación para mantener las condiciones de transporte del agua, por lo cual se requiere decidir sobre el tipo de intervención a realizar, es decir, i) procedimiento tradicional a zanja abierta o ii) uso de tecnologías de rehabilitación sin zanja. Objetivo: Este artículo se centra en la metodología desarrollada e implementada en el programa SELECTOR, cuya finalidad es proveer a las empresas de servicios públicos responsables del servicio de alcantarillado, así como a los profesionales relacionados, una herramienta de decisión que responda desde la perspectiva técnica cuál de las tecnologías de rehabilitación sin zanja analizadas (pipe bursting, tubería curada en sitio, revestimiento deslizante continuo y revestimiento con tubería en espiral) es la más adecuada para realizar la rehabilitación de redes de alcantarillado. Método: Para ello es necesario considerar todos los parámetros de influencia al momento de la rehabilitación de alcantarillados, definir los rangos de aplicación de estas tecnologías sin zanja, extraer las variables diferenciales, usar verbalización de lógica difusa, determinar la prioridad y relación entre las variables mediante la técnica de minería de datos conocida como árboles de decisión, y desarrollar el programa SELECTOR mediante la plataforma Visual Studio 2017®. Resultados: Se identificaron las variables diferenciales para la decisión de aplicación de tecnologías de rehabilitación sin zanja en proyectos de infraestructura subterránea de alcantarillados. Se realizó un resumen gráfico del modelo de decisión mediante los diagramas de verbalización y el programa SELECTOR, que permite procesar la información de las redes de alcantarillado de manera individual y para todo un proyecto de rehabilitación de alcantarillado, detallando la intervención colector a colector. Conclusiones: Existen ocho variables diferenciales al momento de decidir sobre la rehabilitación de alcantarillados. Los diagramas de verbalización permiten comprimir el modelo de decisión y facilitan su programación, y los modelos de decisión automatizados aumentan la efectividad y la transparencia en los procesos de construcción

Aplicación de datos LiDAR en la estimación del volumen forestal en el parque metropolitano bosque San Carlos.

LiDAR technology is a source of geographic information for obtaining coordinate points including height, with more accurately, one of the main applications is having LiDAR in forestry, but in Colombia the underdevelopment of this sector limits explore the convenience of using LiDAR data to estimate forest resources. This paper explores the use of LiDAR data for estimating forest volume in Metropolitan Park Forest San Carlos in Bogota DC Establishing a framework for background with similar studies; analyze a group of tools to manage LiDAR data and subsequently establishing a methodological procedure for a regression model relating the standard height data, with variable field, forest volume. Regression analysis was performed on decision criteria supported statistical testing various models to select the variables that best represent the phenomenon, establishing the goodness of fit test of the model and its parameters. Although the model is obtained did not produce the expected results in terms of estimating forest volume examines the causes of that happening. Finally the model is validated by applying it to the entire study area and represented geographically through a thematic map.La tecnología LiDAR es una de las fuentes de información geográfica que permite obtener puntos de coordenadas incluyendo la altura con mayor precisión. Una de las principales aplicaciones que tiene LiDAR es en el sector forestal, pero que en Colombia el poco desarrollo de este sector limita explorar la conveniencia del uso de datos LiDAR para estimar recursos forestales. El presente trabajo explora el uso de datos LiDAR para la estimación del Volumen Forestal en el Parque Metropolitano Bosque San Carlos en Bogotá D.C. Se establece un marco de antecedentes con estudios similares, se analiza un grupo de herramientas informáticas para el manejo de los datos LiDAR y posteriormente, se establece un procedimiento metodológico para obtener un modelo de regresión que relacione los datos de altura normalizados, con la variable de campo de Volumen Forestal. Se realizan análisis de regresión apoyado en criterios de decisión estadísticos probando varios modelos para seleccionar las variables que mejor representen el fenómeno, se establece la prueba de bondad de ajuste tanto del modelo como de sus parámetros. Aunque el modelo que se obtiene no arrojo los resultados esperados en términos de la estimación del Volumen Forestal se analizan las causas de que eso ocurra. Finalmente, se valida el modelo aplicándolo para la totalidad de la zona de estudio y se representa geográficamente a través de un mapa temático

Aplicación de datos lidar en la estimación del volumen forestal en el Parque Metropolitano Bosque San Carlos.

La tecnología LiDAR es una de las fuentes de información geográfica que permite obtener puntos de coordenadas incluyendo la altura con mayor precisión. Una de las principales aplicaciones que tiene LiDAR es en el sector forestal, pero que en Colombia el poco desarrollo de este sector limita explorar la conveniencia del uso de datos LiDAR para estimar recursos forestales. El presente trabajo explora el uso de datos LiDAR para la estimación del Volumen Forestal en el Parque Metropolitano Bosque San Carlos en Bogotá D.C. Se establece un marco de antecedentes con estudios similares, se analiza un grupo de herramientas informáticas para el manejo de los datos LiDAR y posteriormente, se establece un procedimiento metodológico para obtener un modelo de regresión que relacione los datos de altura normalizados, con la variable de campo de Volumen Forestal. Se realizan análisis de regresión apoyado en criterios de decisión estadísticos probando varios modelos para seleccionar las variables que mejor representen el fenómeno, se establece la prueba de bondad de ajuste tanto del modelo como de sus parámetros. Aunque el modelo que se obtiene no arrojo los resultados esperados en términos de la estimación del Volumen Forestal se analizan las causas de que eso ocurra. Finalmente, se valida el modelo aplicándolo para la totalidad de la zona de estudio y se representa geográficamente a través de un mapa temático.LiDAR technology is a source of geographic information for obtaining coordinate points including height, with more accurately, one of the main applications is having LiDAR in forestry, but in Colombia the underdevelopment of this sector limits explore the convenience of using LiDAR data to estimate forest resources. This paper explores the use of LiDAR data for estimating forest volume in Metropolitan Park Forest San Carlos in Bogota DC Establishing a framework for background with similar studies; analyze a group of tools to manage LiDAR data and subsequently establishing a methodological procedure for a regression model relating the standard height data, with variable field, forest volume. Regression analysis was performed on decision criteria supported statistical testing various models to select the variables that best represent the phenomenon, establishing the goodness of fit test of the model and its parameters. Although the model is obtained did not produce the expected results in terms of estimating forest volume examines the causes of that happening. Finally the model is validated by applying it to the entire study area and represented geographically through a thematic map