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Title: Zonificación del riesgo de inundación en Neiva: evaluación de la amenaza por precipitaciones intensas mediante modelado con ArcGIS Pro
metadata.dc.creator: Peña Barrera, Jessica
Ramirez Sarria, Ingrid Duveli
Perdomo Morales, Yeiny Carolina
Chacón Hernandez, Melissa Adriana
Falla, Gloribeth Danitza
metadata.dc.date.created: 2025-12-14
metadata.dc.subject.keywords: Datos
Mapa
Riesgo
metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Diplomado de profundización para grado
Abstract: El estudio se enfocó en la evaluación de la amenaza por precipitaciones intensas durante el mes de marzo del año 2025 en Neiva, motivado por la creciente preocupación global ante los efectos del cambio climático, que incrementa la frecuencia e intensidad de los eventos extremos. En este contexto, se ejecutó la construcción de un producto cartográfico digital de riesgo por inundación. La investigación se basó en el empleo de sistemas de información geográfica (SIG), específicamente utilizando el software ArcGIS Pro, considerado una herramienta esencial para la modelación espacial del riesgo. La metodología incluyó el uso de insumos ráster y vectoriales del territorio, la simplificación de datos, la asignación de valores cualitativos según el nivel de riesgo, el ajuste de simbología y la creación del diseño de mapa del producto final. Con base en el producto cartográfico y analizando un área total de 1260.39 Km2, se identificaron las áreas representadas en color rojo (Nivel 5) como la zona más susceptible a la inundación, la cual abarca 205.22 Km2 (equivalente al $16\%$ del área de estudio), un resultado directamente asociado a su topografía plana. Por consiguiente, esta evaluación proporcionó información fundamental para la toma de decisiones informada, facilitando la planificación territorial, la gestión del impacto ambiental y la priorización de acciones de mitigación de desastres.
Description: Dentro del análisis, se destacan métodos de geoprocesamiento de datos en el software ArcGIS Pro, Entre estas técnicas, se incluyen procesos como Extraer por Máscara, Recortar, Disolver (Dissolve) y Reclasificar. Permiten manipular y transformar datos geoespaciales de manera clara (Tabla 1), asegurando que la información sea adecuada (Polo, 2021).
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77894
metadata.dc.subject.category: Ciencias Agrícolas, Pecuarias y del Medio Ambiente
metadata.dc.coverage.spatial: ceres_-_la_plata
Appears in Collections:Diplomado Sistemas de Información Geográfica para el Ordenamiento Agroambiental del Territorio

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