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Título: Evaluación de confiabilidad del Drone Phantom 4 Pro V2.0 para calcular el índice de condición del pavimento flexible en Av. Miraflores del distrito de Comas, Lima - 2020
Asesor(es): Vega Rivera, Gerson
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
Fecha de publicación: 1-ene-2021
Institución: Universidad Privada del Norte
Resumen: El objetivo del estudio es evaluar la Confiabilidad de utilizar el Drone Modelo Phantom 4 Pro V 2.0 para hallar el Índice de Condición del Pavimento (PCI) en la Av. Miraflores del Distrito de Comas, Lima – 2020. Para lograr dicha finalidad se ejecuta una comparación de resultados cuantitativos de PCI a desde los datos obtenidos con la caracterización de fallas identificadas en el pavimento de forma directa usando odómetro y de forma indirecta utilizando el Drone Modelo Phantom 4 Pro V2.0. En esta investigación se determinó 33 Unidades de Muestrales (UM) según la guía de la metodología para el cálculo de PCI. El vuelo del drone permitió obtener imágenes de la vía asfaltada, posteriormente se desarrolló el procesamiento fotogramétrico que contribuye en desarrollar una caracterización de fallas de forma visual en gabinete. Para procedimiento de relevamiento de fallas de forma directa se cerró parcialmente la vía para completar el formato por cada Unidad Muestral. En el caso del procedimiento de relevamiento de fallas de las Unidades Muestrales de forma directa en la vía, se indica que presenta valores de PCI de 3 (Estado Colapsado) a 83 (Estado Regular).Considerando los valores obtenidos con el procedimiento del drone, se registra resultados de PCI de 8 (Estado Colapsado) a 89 (Estado Excelente). Al realizar el cotejo de ambos procedimientos se puede indicar que existe variación absoluta en un rango 1 a 13 por cada Unidad Muestral, esto indica que en algunos sectores de la zona de estudio no hay variación significativa del Estado resultante del pavimento considerando ambos métodos. Se concluye que en la Av. Miraflores presenta un PCI ponderado de 50 utilizando el procedimiento con drone y un PCI 49 utilizando el registro de fallas de forma directa. Ambos resultados indican un estado Regular Promedio del pavimento en la zona de estudio.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/11537/25498
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Civil
Institución que otorga el grado o título: Universidad Privada del Norte. Facultad de Ingeniería
Grado o título: Ingeniero Civil
Jurado: Poma Zumaran, Aldo Juan; Salas Paulet, Manuel Jesus; Verau Miranda, Edmundo
Fecha de registro: 9-abr-2021



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