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Drone Photogrammetry for the Prevention of Landslides in Mexico City

Fotogrametría de Drones para la Prevención de Deslizamientos de Tierra en la Ciudad de México

dc.contributoren-US
dc.contributores-ES
dc.creatorRivera González, Oscar Daniel
dc.date2020-07-24
dc.date.accessioned2023-08-11T15:44:07Z
dc.date.available2023-08-11T15:44:07Z
dc.identifierhttps://www.revistareder.com/ojs/index.php/reder/article/view/52
dc.identifier10.55467/reder.v4i2.52
dc.identifier.urihttps://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/232570
dc.descriptionÁlvaro Obregón is a municipality located to the west of Mexico City (CDMX), on the slopes of the San Miguel volcano in the Sierra de las Cruces. Most of the geology of the study area is made up of spills from highly broken and/or fractured lava, together with the degree of slope. Many areas of the municipality are susceptible to landslides, slope instability, gravitational processes commonly called by locals deslaves, often resulting in human loss. The objective of this work is to generate a preventive computational model based on the use of drones and photogrammetry technique, aiming to serve to better understand the threats in the study area at the local level. The results show that the generated model has great potential to identify risk areas based on morphological and social data, including buildings, and that it can be used in similar circumstances in other areas of CDMX.en-US
dc.descriptionÁlvaro Obregón es una alcaldía al poniente de la Ciudad de México (CDMX), situada sobre las laderas del volcán San Miguel perteneciente a la Sierra de las Cruces. La geología de la zona de estudio está constituida en mayor porcentaje por derrames de lavas altamente accidentadas y/o fracturadas, aunado al grado de pendiente. Las áreas a lo largo de dicha alcaldía son susceptibles a presentar deslizamientos de tierras, inestabilidad de laderas, procesos gravitacionales comúnmente llamados por la población deslaves, resultando muchas veces en pérdidas humanas. El objetivo de este trabajo es generar un modelo computacional preventivo basado en el uso de drones y la técnica de fotogrametría que sirva para entender mejor las amenazas en el área de estudio a nivel local. Los resultados muestran que el modelo generado tiene un gran potencial para identificar áreas de riesgo en base a los datos morfológicos y sociales, incluyendo edificaciones, y que puede ser utilizado en circunstancias similares en otras áreas de la CDMX.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherCorporación Gestión de Riesgos y Desastres GRID-Chilees-ES
dc.relationhttps://www.revistareder.com/ojs/index.php/reder/article/view/52/55
dc.rightsCopyright (c) 2020 Oscar Daniel Rivera Gonzálezes-ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0es-ES
dc.sourceJournal of Latin American Studies on Disaster Risk Reduction – REDER; Vol. 4, Núm. 2 (2020); 85-96en-US
dc.sourceRevista de Estudios Latinoamericanos sobre Reducción del Riesgo de Desastres REDER; Vol. 4, Núm. 2 (2020); 85-96es-ES
dc.source0719-8477
dc.subjecten-US
dc.subjectPrevention, Photogrammetry, Drones, Hillside, Landslides, Mexico Cityen-US
dc.subjectes-ES
dc.subjectPrevención, Fotogrametría, Drones, Ladera, Deslizamientos, Ciudad de Méxicoes-ES
dc.titleDrone Photogrammetry for the Prevention of Landslides in Mexico Cityen-US
dc.titleFotogrametría de Drones para la Prevención de Deslizamientos de Tierra en la Ciudad de Méxicoes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typees-ES
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dc.typeen-US
dc.coverageen-US
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