METODOLOGÍA Y TÉCNICAS DE LA GEOMÁTICA APLICADA EN MODELOS DE PREDICCIÓN REAL EN ZONAS URBANAS MARGINADAS VULNERABLES A PROCESOS GRAVITACIONALES, ALCALDÍA ÁLVARO OBREGÓN, CDMX, MÉXICO

Abstract

La metodología presentada en el presente artículo de investigación, es una técnica mejorada de la revista del Instituto Panamericano de Geografía e Historia en su edición 2019, para observar y comprender su mejoría, se necesita contrastar la metodología anterior con la desarrollada actualmente, es por este motivo la mención, utilizando a la Geomática como herramienta auxiliar, aproximadamente de 5 a 6 metros de tolerancia de error en la metodología actual, la cual es mas precisa, todo esto llevándolo a la realidad para poder generar prevención real por parte de las autoridades de la alcaldía Álvaro Obregón, sobre la presencia de asentamientos humanos permitidos y no permitidos, en la cual, se observa algún grado de vulnerabilidad geomorfológica, así mismo, el alto nivel de marginación por parte de las familias, que en algún momento has sufrido algún proceso gravitacional, generando afectaciones a la población con base en noticias periodísticas (véase figuras 1 y 2), lo que arrastra o acarrea la cimentación de las construcciones existentes, más aún en temporada de lluvias, movimientos sísmicos, colapsos de techos de minas, lo cual ocasiona pérdida de vidas humanas. Primeramente se tratará de dar solución a lo antes mencionado con base un error de campo de 9 a 12 metros en la latitud, longitud o altitud, en la primera metodología, utilizando archivos Raster extensión TIFF y GEOTIFF, obtenidos de la página electrónica de la National Aeronautics and Space Administration (NASA): https://vertex.daac.asf.alaska.edu/, y del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI): http://www.beta.inegi.org.mx/temas/mapas/relieve/continental/, con base en estos archivos, se generaron modelos de predicción o prevención 3d, con ayuda de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y visitas a campo, mejorándolo con la segunda metodología utilizando fotogrametría a partir de vehículos no tripulados conocidos como drones, con un error aproximado de 5 a 6 metros