Core Theme 3: An acute awareness, theoretical understanding and application of how children develop.

El monitoreo de la condición de envejecimiento en pavimentos asfalticos mediante técnicas de teledetección como es el caso de la espectroradiometría y la clasificación de imágenes usando firmas espectrales de la superficie terrestre, ha sido estudiada desde la década de los 70. Adquirir y analizar los datos pertinentes a la planificación de las carreteras se hizo más atractivo dado a que estos datos resultaban ser muy útiles para la identificación de los diferentes elementos de una carretera a ser inventariados, así como el tipo y el estado de las carreteras existentes, las condiciones de drenaje y la extracción de características geométricas de una carretera [38].

La teledetección tiene el potencial de proporcionar metodologías que permiten la obtención de mapas detallados de las carreteras y puede ofrecer mayor costo beneficio al igual que métodos más rentables para mejorar las prácticas comunes en las aplicaciones de la red de

Valor de k Concordancia < 0.20 Pobre 0.21 – 0.40 Débil 0.41 – 0.60 Moderada 0.61 – 0.80 Buena 0.81 – 1.00 Muy Buena

vial [39]. La evolución en las técnicas de teledetección ha permitido realizar estudios que requieren mayor detalle, como es el caso de la estimación de la condición de envejecimiento o deterioro en pavimentos asfalticos, estudios realizados por medio de técnicas de espectroradiometría de campo y espectrometría de imagen han proporcionado evidencia espectral del envejecimiento del pavimento como uso potencial para el mapeo de esta condición en imágenes multiespectrales [9] [14].

A partir de los trabajos pioneros realizados por de Herold, Gardner & Roberts (2003) donde se emplearon el uso de librerías espectrales características de los diferentes elementos de la superficie urbana como lo son el asfalto, el concreto, las construcciones, la vegetación, entre otras coberturas del suelo, para su posterior clasificación mediante el método de separabilidad espectral conocido como distancia de Bhattacharyya, evaluando el rendimiento de la clasificación espectral en imágenes multiespectrales con precisiones de clasificación para 26 clases de cobertura del suelo urbano a partir de un índice kappa del 66.6%. Este valor indica un grado de ajuste medio con relación a la clasificación del suelo real urbano, resultado de la similitud espectral de algunas de las coberturas urbanas y la cobertura del pavimento [19]. Sin embargo estos estudios ayudan a identificar el potencial de la resolución multiespectral para cartografía detallada de los materiales urbanos y su condición con base a su señal espectral. Una evaluación de las longitudes de onda más adecuadas para la separación de la ocupación del suelo urbano permiten identificar características espectrales específicas en algunos picos sobre el rango del espectro visible y el infrarrojo de onda corta, de las diferentes coberturas urbanas como es el caso del deterioro de las superficies de pavimento asfaltico [40].

Los trabajos propuestos por Herold & Roberts (2005) incurrieron específicamente en la estimación de la condición de envejecimiento y deterioro del asfalto, integrando técnicas de espectrometría de campo con espectrometría de imágenes encontrando una fuerte evidencia espectral para el envejecimiento del asfalto y el deterioro. Sin embargo, encuentran que el potencial para el mapeo está limitado por los requisitos de resolución espacial fina y resolución espectral donde la banda más adecuada para la clasificación en imágenes multiespectrales en términos de envejecimiento es la banda del infrarrojo cercano [9], [14], [16]. El análisis de los datos recogidos en muchos de los trabajos estudiados indica que la estimación de la condición del pavimento a partir de las técnicas de teledetección son comprobables estadísticamente para validar su veracidad, aportando económicamente a este tipo de estudios ya que se pueden cubrir grandes áreas, en la identificación de pequeñas características [17] [18] [21] [41] [42].

Los estudios más recientes se encuentran en los trabajos de Mei et al (2011 - 2013) con su investigación de análisis de imágenes Quickbird e IKONOS para la identificación y clasificación de las superficies pavimentadas. En dichos estudios se compara el uso de firmas espectrales de los diferentes tipos de deterioro del pavimento asfaltico y su posterior

clasificación en imágenes multiespectrales mediante el algoritmo de clasificación SAM, explorando resoluciones espaciales entre los 3 m y 1 m metros obteniendo resultados en la clasificación con valores del índice Kappa entre el 95% y el 98% en la bondad de ajuste entre las clases clasificadas y las reales [41], lo que indica la posibilidad del uso de imágenes satelitales multiespectrales en el uso de la caracterización del envejecimiento de las superficies pavimentadas, lo cual parte de la necesidad de más información acerca de la edad y el deterioro de las vías, y permite una rápida actualización de bases de datos viales y, en consecuencia, para alcanzar una gestión rápida de la red vial [21].

CAPÍTULO 3.

M

Dado que el propósito general de esta investigación es evaluar el estado de envejecimiento de los pavimentos flexibles en un tramo de vía en la ciudad de Bogotá, en el siguiente capítulo se muestran las actividades que permitieron alcanzar los objetivos propuestos mediante una investigación experimental cualitativa, para lo que se requirió del desarrollo de cuatro (4) fases metodológicas observadas en la Figura 3 y se explican detalladamente durante el desarrollo de este capítulo.

En una primera fase (i) fue necesario obtener la respuesta espectral (firmas espectrales) de cada uno de los daños característicos del envejecimiento en pavimentos flexibles, presentes la zona de estudio a partir de una campaña de espectroradiometría o espectrometría de campo, y de la cual se cuenta con una imagen multiespectral del sensor WorldView-3 de la misma zona de estudio adquirida en el mismo periodo en el que se realizó la campaña de campo.

En la segunda fase (ii), se realizó, por un lado, procesamiento de las firmas espectrales tomadas de los 7 tipos de deterioro del pavimento encontrados en la zona de estudio. Por otro lado, se realizó el pre procesamiento (correcciones geométrica, radiométrica y atmosférica) de la imagen satelital para posteriormente ser clasificada en la categorización de la condición de envejecimiento del pavimento flexible según su estado (bueno, malo, regular). Esta clasificación se realizó con el empleo del algoritmo de clasificación orientado a pixeles SAM.

En la tercera fase (iii) se realizó la validación de la clasificación obtenida por el algoritmo y la evaluación real que realiza la ingeniería de pavimentos mediante el método PCI. Para ello se empleó el método de evaluación a partir de una matriz de correlación y el índice kappa. Finalmente una cuarta fase (iv) corresponde a la difusión y divulgación de la metodología y los resultados obtenidos en la investigación, mediante el presente documento y un artículo publicable.