Predicción de Zonas Susceptibles a Movimientos en Masa Aplicando Modelo Matemático Red Neuronal Artificial en la Cuenca Alta del Río Pamplonita
DOI:
https://doi.org/10.24054/raaas.v15i2.3187Palabras clave:
Modelamiento, Red Neuronal Artificial, deslizamiento de tierra, cuenca rio PamplonitaResumen
La investigación se centró en predecir zonas susceptibles a movimientos en masa en la cuenca alta del Río Pamplonita, utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA). Se aplicó el Análisis de Componentes Principales (PCA) para reducir la multicolinealidad entre variables, resultando en la selección de tres componentes principales (PC1, PC2, y PC3) que capturaron el 87% y 91% de la varianza acumulada, respectivamente. Las variables consideradas incluyeron factores geométricos y ambientales como pendiente (Slope), curvatura, densidad de drenajes, y otros índices de vegetación.
La RNA implementada con la librería Keras de TensorFlow, configurada con cinco capas ocultas (82, 5, 125, 126 y 58 neuronas) y una tasa de abandono de 0.32837 para evitar el sobreentrenamiento. Se utilizaron algoritmos de optimización “Adam” y la función de activación “sigmoidea”, fijando la tasa de aprendizaje en 0.00012. El modelo se entrenó durante 500 épocas, alcanzando valor de AUC de 0.98, indicando alta precisión en la predicción de zonas de susceptibilidad.
La evaluación de susceptibilidad mostró 50% del área de estudio tiene alta o muy alta susceptibilidad a movimientos en masa, con áreas clasificadas como muy alta cubriendo 1173 ha y áreas de alta susceptibilidad abarcando 716 ha. Estas áreas se caracterizan por pendientes pronunciadas y patrones diversos de flujo de agua. Las zonas de susceptibilidad moderada, baja y muy baja cubren el 15%, 16% y 19% del área, respectivamente, indicando la necesidad de enfoques de mitigación específicos para reducir la vulnerabilidad en las áreas más propensas a deslizamientos.
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