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dc.contributor.advisorPosada Correa, Gina Carolina
dc.coverage.spatialcead_-_gacheta
dc.creatorBejarano Barreto, Ángel Adrián
dc.creatorRoa Bejarano, Angie Yurany
dc.date.accessioned2024-12-11T18:34:11Z
dc.date.available2024-12-11T18:34:11Z
dc.date.created2024-12-09
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/65133
dc.description.abstractEl municipio de Gama Cundinamarca ubicado en la provincia del Guavio limita con afluentes fuentes hídricas como el embalse del Guavio capital hidroeléctrica de Colombia y quebradas de gran importancia. Por lo tanto, este estudio evalúa el riesgo de inundaciones mediante la aplicación de la herramienta ArcGIS Pro. Se buscó identificar y mapear las áreas con distintos niveles de riesgo, utilizando análisis multicriterio en ArcGIS Pro. La metodología incluyó la conversión de capas ráster a vectoriales, la categorización de riesgo según cinco niveles cualitativos y el cálculo de geometría para determinar la extensión de cada zona. Los resultados determinaron que teniendo en cuenta las precipitaciones del mes de noviembre el 33,3% del área presenta un riesgo muy alto de inundación, seguido de un 26,7% con riesgo alto. Este mapeo no solo facilita la visualización del riesgo, sino que también contribuye a la planificación territorial, la mitigación de impactos y la toma de decisiones informadas.
dc.formatpdf
dc.titleEvaluación del riesgo de inundaciones en el Municipio de Gama, Cundinamarca aplicando ArcGIS Pro
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsagroambiental
dc.subject.keywordscoberturas
dc.subject.keywordsDEM
dc.subject.keywordshídrico
dc.description.abstractenglishThe municipality of Gama, Cundinamarca, located in the Guavio province, is bordered by significant hydric sources such as the Guavio reservoir, Colombia's hydroelectric capital, and important streams. This study evaluates flood risk using the ArcGIS Pro tool. The aim was to identify and map areas with varying levels of risk by applying a multi-criteria analysis in ArcGIS Pro. The methodology included converting raster layers to vector formats, categorizing risk into five qualitative levels, and calculating geometry to determine the extent of each zone. The results indicated that, considering November's precipitation data, 33.3% of the area exhibits a very high flood risk, followed by 26.7% with high risk. This mapping not only facilitates risk visualization but also contributes to territorial planning, impact mitigation, and informed decision-making.
dc.subject.categorySistemas de Información Geográfica


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