UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS ESPE “Metodología para identificar la deformación del relieve topográfico aplicando Interferometría Diferencial Radar (DInSAR) en el área del Distrito Metropolitano de Quito.” DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA TIERRA Y DE LA CONSTRUCCIÓN CARRERA DE INGENIERÍA GEOGRÁFICA Y DEL MEDIO AMBIENTE Autoras: Cruz Balseca Andrea Belén Cruz Balseca Jessenia Belén Docente Evaluador: Ing. Marco Luna, PhD. Director del proyecto: Ing. Eduardo Kirby Powney, MSc. Director de Carrera: Ing. Alexander Robayo Nieto, MSc. Secretaria Académica: Abg. Michelle Benavides. ANTECEDENTES Hundimiento del suelo 2000- Presen te 1970 Técnica DInSAR Monitoreo de la superficie terrestre Invención del Radar Inicios Siglo XX Durante Segunda Guerra Mundial adquirió gran importancia ámbito militar A causa de las galerías mineras ilegales en el casco urbano de la ciudad de Zaruma, utilizando INSAR. Deformaciones del terreno mediante DInSAR avanzado y análisis multitemporal. Usando imágenes de los satélites Sentinel 1A y 1B, en la ciudad de Quito. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA La deformación del relieve topográfico es un tipo de desastre geológico irreversible. Existen evidencias de deformación del suelo en las zonas edificadas del casco urbano del DMQ. Información cartográfica, mapas de uso, mapas de desastres, planificación territorial Monitoreo de la superficie terrestre (DInSAR) Independiente de la luz del día, de la cobertura de nubes y las condiciones meteorológicas. Causando pérdidas: Monitoreo geotécnico: eje del túnel de la línea 1 del metro en Solanda . A partir de: JUSTIFICACIÓN Moderna alternativa tecnológica Deformación del relieve topográfico Entidades privadas, públicas y gobiernos autónomos Insumos, recursos y personal Reducción: Beneficio: v Región: Sierra Provincia: Pichincha Zona: Distrito Metropolitano de Quito (DMQ) Extensión de imágenes Sentinel-1: 60 km x 58 km ÁREA DE INTERVENCIÓN Zona de Estudio OBJETIVOS Desarrollar una metodología para identificar las posibles zonas de deformación del relieve topográfico en el área del Distrito Metropolitano de Quito (DMQ), a partir de la aplicación de la técnica de interferometría diferencial Radar de apertura sintética (DInSAR) con imágenes Radar Sentinel-1, y por medio del uso de software copyleft y copyright. Específicos Estandarizar la información secundaria satelital recopilada que cumpla con los requisitos para generar los interferogramas aplicados en el análisis de deformación por medio de la técnica DInSAR. Corregistrar los distintos pares de imágenes SAR a partir del uso de software copyright y copyleft con la finalidad de generar el proceso interferométrico de pares de imágenes SAR. Generar un análisis en series de tiempo a partir del desenrollo de la fase de los interferogramas con el objetivo de determinar las posibles zonas de deformación por hundimientos y/o levantamientos de la superficie terrestre. Apilar los interferogramas diferenciales a través del promedio de las series temporales para la obtención de los mapas de deformación en línea de vista de satélite (LOS) dentro del período de investigación (2017-2018 y 2021-2022). Evaluar las deformaciones del relieve topográfico obtenidas con DInSAR utilizando: las técnicas GNSS-GPS a través de los vértices de la red de control vertical del DMQ, y a partir de evidencias fotográficas. METAS Sentinel-1 SLC de libre descarga Sets de imágenes 1 Obtención de corregistros, interferogramas, desenrollo de fase, deformación en vista de satélite y en vertical. Manuales de usuario En línea de vista de satélite (LOS) y en proyección vertical Mapas de deformación Deformaciones obtenidas por DInSAR vs. las mediciones realizadas en campo Análisis estadístico y comparativo Archivo fotográfico 2 3 4 5 Polarización Forma la imagen SAR FUNDAMENTOS TEÓRICOS Radar Adquisiciones de microondas activas Mide el alcance de los objetos en el suelo FaseAmplitud Orientación de la antenaDirección Tiempo de vuelo de la señal hacia y desde el objetivo Distancia Desplazamiento Doppler del eco Velocidad Comparación de la energía del eco de retorno con la de la señal transmitida Sección Transversa l de Dispersión N a d ir Resolución en Rango o Alcance Capacidad para distinguir objetos a diferentes distancias (oblicuas) del Radar. Geometría en Rango Terrestre- Ground Range Separación mínima en la superficie a la que todavía se pueden discernir dos objetos. Geometría en Rango Inclinado- Slant Range Formato de l s imágenes SAR sobre LOS re el sensor y el objeto observ do. FUNDAMENTOS TEÓRICOS Bandas del Sistema Radar Geometría SAR Resolución en Azimut Depende del ancho angular del haz de la antena. FUNDAMENTOS TEÓRICOS Corregistro Línea Base Paralela Diferencia de fase Compesar: -Desviación de la órbita. -Diferentes frecuencias de muestreo. -Deformaciones por la línea de base entre las dos adquisiciones. Imagen master Imagen esclava Intensidad Fase Interferograma Mide la deformación de la superficie terrestre. Interferometría Radar de Apertura Sintética (InSAR) FUNDAMENTOS TEÓRICOS Coherencia Medida de similitud entre las dos imágenes que forman un interferograma No hay similitudes entre las dos imágenes radar. Baja Coherencia0 Dos imágenes de radar perfectamente idénticas Alta Coherencia1 Geocodificación Convierte una imagen SAR Corrige distorsiones Rango inclinado o rango terrestre Sistema de coordenadas cartográficas Desenrrollo de la Fase Interferométrica 𝝋𝑴 𝝋𝑺 FUNDAMENTOS TEÓRICOS Interferometría Diferencial de Radar de Apertura Sintética (DInSAR) ∆𝝋𝑫−𝑰𝒏𝒕 = ∆𝜑𝐼𝑛𝑡 − 𝝋𝑇𝑜𝑝𝑜_𝑠𝑖𝑚𝑢 ∆𝝋𝑰𝒏𝒕 = 𝜑𝑆 − 𝜑𝑀 = 𝝋𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙 + 𝝋𝑡𝑜𝑝𝑜 + 𝝋𝐴𝑡𝑚 +𝝋𝑂𝑟𝑏 + 𝝋𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒 + 2. 𝑘. 𝜋 ∆𝝋𝑫−𝑰𝒏𝒕 = 𝝋𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙 +𝝋𝑡𝑜𝑝𝑜_𝑟𝑒𝑠 + 𝝋𝐴𝑡𝑚_𝑆 − 𝝋𝐴𝑡𝑚_𝑀 + 𝝋𝑂𝑟𝑏_𝑆 −𝝋𝑂𝑟𝑏_𝑀 +𝝋𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒 + 2. 𝑘. 𝜋 Desplazamiento ocurrido en la superficie entre dos adquisiciones SAR Contribución de fase topográfica Componente de fase atmosférica Contribución de fase orbital Ruido presente en la fase Ambigüedad de fase Fase Interferométrica Fase DInSAR Componente topográfica simulada Principio DInSAR Decorrelacione s Temporales y Geométricas Desenrrollo de fase Estimación de la ambigüedad de fase Contribución de La atmósfera Principales Limitaciones 𝛗Noise FUNDAMENTOS TEÓRICOS Técnicas Multitemporales DInSAR Apilamiento Diferencial SAR (Stacking DInSAR) Estima el desplazamiento lineal de la superficie utilizando un conjunto de interferogramas diferenciales desenrollados. 𝑣𝑑𝑖𝑠𝑝 = 𝑑𝑐𝑢𝑚 𝑡𝑐𝑢𝑚 Small Baseline Subset (SBAS) Combinación eficaz de interferogramas diferenciales caracterizados por una pequeña línea base espacial y temporal Objetivos Distribuidos -Mayor densidad de puntos en terreno natural. -Aplicable a grandes áreas. -Dispersión (pasto, praderas, suelo desnudo). -Coherencia como medida de calidad. Decorrelación Temporal Decorrelación Espacial Velocidad media de desplazamiento Contribución de la atmósfera Ruido de la fase Topografía residual Minimizando errores: SATÉLITE SENTINEL-1 Nivel 0 Nivel 1 • SLC • GRD Nivel 2 • OCN Single Look Complex (SLC) Nivel de Adquisición Interferometric Wide Swath Mode (IW) Modo de Adquisición  Sentinel: 1A – 1B  Órbita: Ascendente y Descendente  Banda C: 5 cm  Polarización: VV  Resolución Temporal: 12 días / 6 días Características Generales Amplitud Representa la reflectividad de la superficie observada Fase En función de la distancia del sensor al objetivo. FUNDAMENTOS TEÓRICOS METODOLOGÍA ENVI ENVI SARscape Snap Desktop SNAPHU Programas Usados Fases Pre DInSAR Procesamiento DInSAR Validación DInSAR 1 2 3 Literatura de Notti et al., (2015); Peñaloza y Tocasuche, (2018) y Braun y Veci, (2021); enfocada en la zona de estudio y con especial atención a los fenómenos de hundimientos y levantamientos. Set de Imágenes SLC Sentinel 1B 2017-2018 2021-2022 DInSAR SBAS Apilamiento DInSAR F a s e 3 : V a li d a c ió n D In S A R Alaska Satellite Facility Vertex Plataformas Utilizadas Período 1 Período 2 Tipo SAR Sistema Sentinel-1A y 1B Fecha de captura 2017 – 03 – 03 2021 – 01 – 11 2018 – 06 – 14 2022 – 01 – 30 Nº de Imágenes (ENVI) 40 54 Nº de Imágenes (SNAP) 32 29 Banda C Modo de adquisición IW TOPSAR Nivel de Procesamiento Nivel 1 – SLC Polarización VV Dirección Descendente Resolución Geométrica 5 x 20 m Resolución Temporal 6-12 días Fuente Agencia Espacial Europea (ESA) Características de Imágenes SAR: Sentinel-1 METODOLOGÍA Fase 1: Pre DInSAR Establece el límite de la línea temporal en días. Determina el % máximo de la línea base crítica. Gráfico de Conexión Generación modelos de deformación de la superficie terrestre en software ENVI METODOLOGÍA 03/03/2017- 14/06/2018 40 set imágenes SLC Sentinel 1B 11/01/2021- 30/01/2022 54 set imágenes SLC Sentinel 1B 1)Procesamiento Inicial Fase 2: Procesamiento DInSAR Formato Admitido por ENVI: .sml 2) Flujo de Trabajo Interferométrico Generación modelos de deformación de la superficie terrestre en software ENVI METODOLOGÍA Fase 2: Procesamiento DInSAR Corregistro y generación del Interferograma Diferencial Estándar IMAGEN MASTER (Fecha inicial) IMAGEN ESCLAVA (Fecha Consecutiva) Establece el método para obtener el interferograma filtrado. • Boxcar window • GOLDSTEIN • Adaptive Window • Adaptive Non- Local InSAR. Proporciona valores absolutos de fase. Refina la fase de los interferogramas diferenciales desenrrollados. Establece valores de deformación en proyección vertical. Proceso Interferométrico SBAS. Establece valores de deformación en proyección vertical. GCP 1) Corregistro Generación modelos de deformación de la superficie terrestre en software SNAP METODOLOGÍA Fase 2: Procesamiento DInSAR 07/06/2017- 26/06/2018 32 set imágenes SLC Sentinel 1B 17/01/2021- 19/12/2022 29 set imágenes SLC Sentinel 1B modelo global SRTM de 1 arco de segundo Corregistro exitoso Corregistro fallido 2) Formación Interferogramas y Coherencias Generación modelos de deformación de la superficie terrestre en software SNAP METODOLOGÍA Fase 2: Procesamiento DInSAR 07/06/2017- 26/06/2018 32 set imágenes SLC Sentinel 1B 17/01/2021- 19/12/2022 29 set imágenes SLC Sentinel 1B Coherencia Fase DInSAR elimina la contribución de la superficie terrestre; que se considera igual en ambas adquisiciones de imágenes; a fin de que la variación de fase restante pueda atribuirse a los cambios de deformación de la superficie. Eliminar líneas transversales de la imagen Reduce el moteado. Píxel cuadrado de la imagen de salida. Para acentuar las franjas de los Interferogramas. 3) Fase a Deformación Generación modelos de deformación de la superficie terrestre en software SNAP METODOLOGÍA Fase 2: Procesamiento DInSAR 07/06/2017- 26/06/2018 32 set imágenes SLC Sentinel 1B 17/01/2021- 19/12/2022 29 set imágenes SLC Sentinel 1B Cambio de fase a deformación Desenrrollo de fase. Bandas principales. Corrección del TerrenoApilamiento de l s series temporales de deformación METODOLOGÍA Vértice IX-L3-1A-AJ, materializado en una placa sobre el muro del pasamano de la entrada a la estación de transferencia del trole Villaflora. Validación DInSAR Tecnología tradicional (Nivelación Geométrica) Red Control Vertical IGM Evidencias Fotográficas En campo Información Secundaria Fase 3: Validación DInSAR IX-L3-1A-AJ IX-L3-2A-AJ Punto deformado (hundimiento) Punto estable Vértice IX-L3-2A-AJ, materializado en una placa en una plataforma de concreto sobre los tanques de combustible en la gasolinera San Bartolo, por el centro comercial El Recreo. Se trata de un punto de primer orden, en cuanto a precisión vertical se refiere. In-Situ Línea de nivelación geométrica compuesta: Club Armada Sangolquí Sur Pucará Solanda La Armenia 1 La Gasca Evidencias Fotográficas en 5 Zonas: Desnivel Consistencia y confiabilidad de los resultados de deformación Nivel de Confianza METODOLOGÍA Fase 3: Validación DInSAR Línea de nivelación geométrica compuesta Equipo NivelaciónTrabaj de Campo Nivelación en el punto de idaregreso METODOLOGÍA Fase 3: Validación DInSAR Línea de nivelación geométrica compuesta Trabajo de Gabinete Diferencia entre la sumatoria de las lecturas de los hilos medios corregidos atrás y adelante. Desnivel de las líneas de nivelación ∆𝐴𝐵= 𝑙𝐴𝑇 − 𝑙𝐴𝐷 Nivelación realizada en el proyecto (2022) y del IGM (2008), para poder comparar con la deformación que se produjo entre ambos. Promedio Desniveles líneas nivelación 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑛𝑖𝑣𝑒𝑙 2022 = ∆𝐴𝐵 + ∆′𝐴𝐵 2 Deformación in situ de la placa de control vertical IX-L3-2A-AJ ∆ 𝐷𝑒𝑠𝑛𝑖𝑣𝑒𝑙 = 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑛𝑖𝑣𝑒𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑏𝑎𝑗𝑜 𝑑𝑒 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎𝑐𝑖ó𝑛 − 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑛𝑖𝑣𝑒𝑙 𝐼𝐺𝑀 𝐷𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑆𝑁𝐴𝑃 𝑣𝑠 𝐸𝑁𝑉𝐼 = 𝐷𝑒𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐿𝑂𝑆 𝑆𝑁𝐴𝑃 − 𝐷𝑒𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐿𝑂𝑆 𝐸𝑁𝑉𝐼 ∆′𝐴𝐵= 𝑙𝐴𝑇 − 𝑙𝐴𝐷 Resultados Proceso interferométrico SBAS de imágenes Sentinel-1 en ENVI Período 2017-2018 Período 2021-2022 Período 2017-2018 Período 2021-2022 In te rf er o g ra m as d if er en ci al es F il tr o G o ld st ei n C o h er en ci a Presencia de sitios montañosos y con vegetación. Franjas mejor acentuadas. Zonas de alta coherencia. Zonas de baja coherencia. Resultados Modelos de deformación de la superficie terrestre (LOS) en ENVI Período 2017-2018 Período 2021-2022 Sur Pucará Solanda -35 mm -31.38 mm La Gasca Club Armada Sur Pucará La Armenia 1 -8 mm -11.82 mm 7 mm -7.15 mm Proceso interferométrico SBAS de imágenes Sentinel-1 en ENVI La Gasca Club Armada Sur Pucará La Armenia 1 Solanda Sur Pucará Resultados Modelos de deformación de la superficie terrestre (Vertical) en ENVI -55.09 mm -44 mm Período 2017-2018 Período 2021-2022 -10.20 mm -11.50 mm 10.5 mm -17.37 mm Proceso interferométrico SBAS de imágenes Sentinel-1 en ENVI Resultados Interferogramas diferenciales Período 2017-2018 Período 2021-2022 Período 2017-2018 Período 2021-2022 Presencia de sitios montañosos y con vegetación. Franjas mejor acentuadas. DMQ Series temporales Stacking DInSAR en SNAP Filtro Goldstein DMQ Zonas de alta coherencia. Zonas de baja coherencia. C o h er en ci a Rucu Pichincha Club Armada Resultados Modelos de deformación de la superficie terrestre (LOS) en SNAP -15.4 mm Período 2017-2018 Período 2021-2022 4 mm -10.8 mmSolanda Series temporales Stacking DInSAR Resultados Fase 3: Validación DInSAR Nivelación geométrica compuesta Comparación de nivelación IGM vs Trabajo de Investigación Deformación (diferencia desnivel) obtenida de la nivelación geométrica compuesta Comparación de las series temporales de deformación en las distintas plataformas de procesamiento Comparación de las deformaciones DInSAR en base a la nivelación geométrica LOS: Línea de Vista del satélite VD: Desplazamiento Vertical Análisis de la diferencia de deformación en SNAP vs ENVI Comparación de la coherencia y RMSE de los puntos analizados en las series temporales Resultados Fase 3: Validación DInSAR Nivel de Confianza A partir de la estadística descriptiva estándar, se pudo analizar la distribución de los datos a un nivel de confianza del 95% de la muestra, tanto en ENVI como SNAP, en el período de investigación 2021-2022. Otra forma de analizar la variabilidad de un conjunto de datos es, observando los valores de la moda, mediana y media; si estos valores son semejantes, indicarán que hay menor incertidumbre al empleo de esos datos, y mejor distribución en la variabilidad de los muestreos de la población. Rango de datos se encuentra distribuida de forma uniforme. Valores cercanos a 0 Distribución de los datos no es coherente ni equiparada Valores cercanos a 1 Solanda En Solanda, 233 casas tienen daños estructurales (grietas, hundimientos, inundaciones). Otras 43 viviendas están totalmente destruidas. Sus moradores dicen que todo inició con la construcción de la parada Solanda del Metro de Quito, en julio de 2017. Solanda RESULTADOS DEL ARCHIVO FOTOGRÁFICO Pucará Ubicado en el sur de la ciudad, se observa que algunas casas de esta zona presentan daños estructurales como grietas y paredes cuarteadas. Pucará RESULTADOS DEL ARCHIVO FOTOGRÁFICO Club de Tripulación de la Armada- Valle de Los Chillos Un tramo de la vía E35 quedó destruido en Sangolquí, cantón Rumiñahui, debido a las lluvias ocurridas el 17 de febrero del 2022. Las precipitaciones elevaron la creciente un río y se partió un tramo de la vía a la altura del redondel de ingreso a Selva Alegre. Club de Tripulación de la Armada RESULTADOS DEL ARCHIVO FOTOGRÁFICO La Gasca Las fuertes lluvias que cayeron la tarde del lunes, 31 de enero de 2022, en Quito; ocasionaron un aluvión en el sector de La Gasca, que inundó calles, dañó viviendas, vehículos y ocasionó pérdidas humanas. La Gasca RESULTADOS DEL ARCHIVO FOTOGRÁFICO La Armenia 1- Valle de Los Chillos En la urbanización de La Armenia 1, un pequeño tramo de la calle quedó destruido debido al levantamiento de la superficie ocurrido durante 2021-2022. Como consecuencia en la infraestructura, es posible visualizar que en las paredes de la casa aledaña se muestran grietas en la fachada. La Armenia 1 RESULTADOS DEL ARCHIVO FOTOGRÁFICO CONCLUSIONES Procesamiento y análisis de los productos DInSAR Reveló que las imágenes del sensor Sentinel-1, debida a su corta base perpendicular y resolución temporal baja; permiten obtener resultados de alta coherencia en el área urbana del DMQ. 1 Mientras que, las áreas montañosas o con alta densidad de vegetación mostraron resultados de coherencia bajos. Tiempo de Procesamiento ENVI es más óptimo y rápido con imágenes Sentinel-1, con la desventaja de ser un programa de alto costo. 2 SNAP a pesar de requerir más tiempo de trabajo, tiene la ventaja de ser gratuito y accesible a cada usuario . Análisis en 5 sectores del DMQ Se identificaron principalmente 4 zonas con mayor hundimiento, y una con levantamiento. 3 Sectores de Solanda y Pucará, donde mayor deformación se evidenció durante el 1er período; mientras que, en el 2do período siguen incurriendo en una tendencia de movimiento negativa, pero es mínima. Control de Calidad ( 2 Técnicas in-situ) 4 La deformación obtenida a través del procesamiento interferométrico diferencial fue muy similar a la obtenida en campo. Basándose en la validación de los datos, el método DInSAR puede utilizarse en la supervisión de la deformación del terreno en zonas urbanas con una buena precisión, en cualquier momento y con un coste moderado. Imágenes satelitales SAR Sentinel-1 Con una resolución de 5x20 m en rango y acimut, respectivamente; permitieron obtener mapas de deformación de la superficie terrestre LOS y en proyección vertical con una precisión milimétrica. 5 logrando abarcar una gran capacidad de cobertura espacial a un re olución dec métrica. En función e la finalidad del estudio La posibilidad de visualizar zonas extensas, con alta precisión, hace que la técnica DInSAR sea preferible a otras técnicas terrestres tradicionales (como nivelación o GNSS) sin poder sustituirlas por completo. 6 Metodología para identificar zonas con posible riesgo Presentándose una afectación directa a las infraestructuras, a la comunidad y al entorno. 7 Siendo de alto impacto, y permitiendo que las autoridades correspondientes puedan empezar a realizar estudios puntuales en este tipo de zonas con esta misma técnica. RECOMENDACIONES • Para mejorar la calidad de las series temporales de deformación generadas, es recomendable utilizar las órbitas ascendente y descendente del satélite con el objetivo de descomponer el desplazamiento tanto en vertical como horizontal; con el fin de tener resultados de acuerdo la dirección de los movimientos. • Se sugiere realizar un análisis interferométrico seguido de períodos de investigación largos (donde la imagen cero o ‘super máster’ sea una), para conseguir un análisis de deformación más preciso en cuanto a los valores matemáticos de deformación). • Con los métodos de control de evaluación, hacer líneas de nivelación en las zonas de estudio para mejorar la calidad de la comprobación, o implementar redes de monitoreo continuo para obtener alta precisión de los cambios producidos en la componente vertical • De acuerdo al archivo fotográfico y gráficas de la deformación vertical en ambos períodos de investigación, se cree necesario seguir monitoreando de cerca las zonas que presentaron mayores hundimientos o levantamientos. Esta nueva tecnología podría ser usada por los gobiernos autónomos descentralizados con el objeto de poder implementarse en el campo de gestión de riesgos y desastres. • La técnica DInSAR podría utilizarse para establecer un servicio de seguimiento mensual o anual de las deformaciones de la superficie terrestre a un coste moderado, en conjunto con los datos de apoyo en la observación sobre el terreno (gravedad, GPS, etc.); así como para el monitoreo volcánico, deshielo glaciar, etc. GRACIAS POR SU ATENCIÓN UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS ESPE “Metodología para identificar la deformación del relieve topográfico aplicando Interferometría Diferencial Radar (DInSAR) en el área del Distrito Metropolitano de Quito.” DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA TIERRA Y DE LA CONSTRUCCIÓN CARRERA DE INGENIERÍA GEOGRÁFICA Y DEL MEDIO AMBIENTE Autoras: Cruz Balseca Andrea Belén Cruz Balseca Jessenia Belén Docente Evaluador: Ing. Marco Luna, PhD. Director del proyecto: Ing. Eduardo Kirby Powney, MSc. Director de Carrera: Ing. Alexander Robayo Nieto, MSc. Secretaria Académica: Abg. Michelle Benavides.