Browsing by Author "Clasing Fuentes, Robert"

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    Thesis
    Cálculo del tiempo óptimo de medición de velocidad para la realización de aforos mediante un análisis de incertidumbre
    (Universidad Católica de la Santísima Concepción, 2017) Clasing Fuentes, Robert; Muñoz Ortiz, Enrique
    La realización de un aforo puede ser muy extensa debido a los procesos que involucra, por lo que optimizar sus diferentes etapas resulta necesario. Considerando que el tiempo de medición de velocidad es una de las principales variables que permitiría reducir los tiempos de realización de un aforo, el presente estudio busca determinar el tiempo óptimo de medición de velocidad en cada punto y con ello reducir el tiempo global de realización de un aforo. Para ello, en base a un análisis de incertidumbre sobre 8 aforos realizados en ríos vadeables ubicados en Chile centro-sur y siguiendo el método Área-Velocidad (USGS, 2010) se determinó el tiempo óptimo de medición de la velocidad. Se calcularon las bandas de incertidumbre asociadas a la medición de la velocidad media desde 1 a 70 segundos y luego en base a criterios de variación del ancho de las bandas y de la pendiente de estas se determinó el tiempo óptimo. Se consideró como tiempo óptimo de medición de velocidad aquel tiempo en que se observa estabilidad de ambos criterios (ancho de banda y pendientes). Se consideró que seguir midiendo posterior al tiempo de convergencia de ambos criterios, no contribuye a una solución más precisa, ni con menor incertidumbre. De los resultados se concluye que el tiempo óptimo de medición es de 17 segundos, por lo que se recomienda una medición puntual de velocidad durante 20 segundos.
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    Thesis
    Evaluación de SWE utilizando datos satelitales sentinel-1 sar y mediciones lidar
    (Universidad Católica de la Santísima Concepción, 2024-10) Blanco León, Rodrigo Andrés; Muñoz Ortiz, Enrique; Clasing Fuentes, Robert
    El Equivalente de Agua de Nieve (SWE, por sus siglas en inglés) es una variable crucial en los modelos hidrológicos y climáticos, que cuantifica el agua contenida en la nieve. En este estudio se utilizó la técnica de Interferometría Diferencial de Radar de Apertura Sintética (DInSAR) en Banda-C, que relaciona la fase interferométrica de dos adquisiciones SAR en condiciones de nieve seca. DInSAR representa la variación entre dos imágenes SAR y por lo tanto requiere del uso de datos de terreno para generar una calibración de la estimación del SWE. Estos datos se obtuvieron mediante levantamientos LiDAR con dron en una cuenca piloto y una ruta de medición de profundidad y densidad de nieve. Después de la calibración, el método mostró mejoras significativas, con diferencias en la profundidad de nieve en áreas de pendientes menores al 1.3% de 3.4 cm, sin embargo, en zonas de alta pendiente (> 23.5%) y vegetación se observaron diferencias de hasta 30.4 cm, entre los datos LiDAR y SAR. Al combinar los datos del Sentinel-1 SAR y mediciones de terreno fue posible la reconstrucción de SWE entre abril y julio de 2024.