Examinando por Autor "Serruto Flores, Fermina Georgina"

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    info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
    Influencia de la cantidad y distribución de puntos de control en la precisión del levantamiento fotogramétrico con drone en la autopista Puno - Juliaca km 48+000 a 50+000
    Serruto Flores, Fermina Georgina; Huallpa Condori, Odaliz; Flores Flores, Victor Cipriano , 2024-01-30 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
    Actualmente la fotogrametría con Drone ha surgido como una solución popular para obtener ciertos productos necesarios en proyectos lineales, como ortoimágenes o modelos digitales de superficie, esto principalmente por su capacidad para generar de manera rápida estos productos topográficos. Para asegurar cierto nivel de exactitud, resulta crucial tener información sobre la cantidad necesaria de puntos de control del terreno (GCPs) y la manera de distribuirlos en la zona de estudio. La presente investigación titulada “Influencia de la cantidad y distribución de puntos de control en la precisión del levantamiento fotogramétrico con Drone en la autopista Puno – Juliaca km 48+000 a 50+000” tiene como objetivos específicos, a) Determinar la influencia de la cantidad de puntos de control b) Determinar la influencia de la distribución de puntos de control en la precisión del levantamiento fotogramétrico. Para ello se realizaron 10 Modelos fotogramétricos en los que varían la cantidad de Puntos de Control y su distribución, llegando a la conclusión de que los modelos que utilizaron 11, 12, 22 GCP (Modelo 9, 8, 10 respectivamente) tienen una mejor precisión Modelo 8 Error en XY=0.0243m, Error en Z =0.0797m; Modelo 9 Error en XY=0.0243m, Error en Z=0.0308m; Modelo 10 Error en XY=0.0230m, Error en Z=0. 0321m. La metodología de esta investigación es de enfoque cuantitativo su análisis es numérica. En cuanto al periodo temporal se considera transversal. El Análisis de Datos es de Nivel Explicativo, el tratamiento se realizó con el ANOVA en donde se concluyó que existe diferencia significativa al menos en uno de los tratamientos.