Análisis de la susceptibilidad por movimientos en masa a escala 1:25.000 aplicando el método de redes neuronales: caso de estudio, municipio de San Andrés, Santander

Abstract

Este trabajo de investigación se localiza en el Municipio de San Andrés, ubicado al oriente del departamento de Santander y presenta un área de 150 Km2 . Debido a las condiciones estructurales, geográficas, estratigráficas y antropogénicas, este municipio manifiesta un moderado grado de inestabilidad del terreno, además de zonas con procesos de erosión a lo largo de las riberas de los ríos y quebradas, lo cual la hace una región propensa a movimientos en masa. Este estudio tiene como objetivo generar un mapa de susceptibilidad por movimientos en masa de este municipio, el cual se podrá utilizar como un insumo notable en la delimitación de zonas de inestabilidad del terreno que presenten una condición de susceptibilidad alta a muy alta, para establecer obras preventivas como parte de los planes de ordenamiento territorial del municipio. Su creación parte de la utilización de un método estocástico como lo son las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Donde se empleó el tipo de RNA “perceptrón multicapa” que utiliza el algoritmo de aprendizaje Backpropagation, en función de 15 variables (variables del área de estudio), para lo cual se simularon un total de 100 RNA, utilizando 4 arquitecturas diferentes Levenberg-Marquardt, Resilient Backpropagation, Scaled Conjugate Gradient y Learning Rate Gradient Descent. El método se validó a partir de la curva ROC y el Porcentaje de Predicción, arrojando un valor de 0,907 para el ROC y un porcentaje de predicción de 95,731% lo cual demostró la fiabilidad del modelo. A partir del resultado de zonificación de susceptibilidad por movimientos en masa, se pudo determinar una susceptibilidad muy alta para el municipio de San Andrés, asociado principalmente a las modificaciones topográficas por los cortes de carretera y la erosión de las laderas a causa de los ríos, lo cual puede ocasionar varios problemas a futuro para la población de esta región.