%0 Thesis
%A Ávila Borrero, Sergio Steven
%T Morfometría de paisajes fluviales a través de datos LiDAR y sensores remotos del entorno de la mina Cerrejón (La Guajira, Colombia), con objetivos de restauración
%D 2024
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/109157
%X Este trabajo presenta la caracterización morfométrica de paisajes fluviales para el entorno de la mina Cerrejón (La Guajira, Colombia). En concreto, de los valles de los ríos Ranchería y Cesar, utilizando herramientas de sensores remotos, tales como imágenes de satélites, fotografías aéreas y datos LiDAR. El fin último de dicha caracterización es generar una base de datos cuyos valores puedan ser utilizados e incorporados como valores de referencia, para ser replicados, en futuros proyectos de restauración geomorfológica de la propia mina Cerrejón, utilizando para ello el método GeoFluv – Natural Regrade.Para la caracterización morfométrica se utilizaron parámetros e índices cuantitativos, relacionados directamente con aspectos dimensionales del paisaje y de los cursos fluviales, como es el caso de la longitud de los tramos rectos de cauces en zig-zag, la densidad de drenaje, la distancia entre divisoria y cabecera de canal, la sinuosidad, o la anchura de fondos de cauces, entre otros. En este caso, se identificaron ocho cauces meandriformes y 17 en zig-zag, para los cuales se realizaron las medidas ya referidas. Para el caso de los cauces zig-zag, además de medir la longitud de sus tramos rectos, se buscó una posible relación de su variación con la pendiente, aspecto inédito tanto en la literatura como en GeoFluv-Natural Regrade.Los resultados del estudio fueron sintetizados en dos tablas, que contienen valores de referencia que pueden ser incluidos directamente en el software Carlson Natural Regrade, que desarrolla el método GeoFluv, para la realización de diseños de restauración geomorfológica, que replican estructuras de los paisajes naturales, utilizables en zonas afectadas por actividades mineras. En términos generales, se determinó que las mediciones obtenidas a través de imágenes LiDAR y Modelos Digitales del Terreno (MDT) son más precisas y siguen tendencias claras, lo que las hace superiores a las proporcionadas por los softwares que permiten obtener menos detalle, como Google Earth Pro. Además, los resultados revelaron que algunas de las clasificaciones de cauces que recoge la literatura, y se usan por defecto, deben de ser revisadas. También se ha concluido que existe un amplio espectro de mejora de los softwares restauración geomorfológica.
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