Evaluación de la condición superficial del pavimento flexible mediante el análisis de la información espectral contenida en imágenes satelitales

Abstract

La presente tesis propone una metodología que integra la espectrometría aplicada a pavimentos flexibles con el análisis de imágenes satelitales, desarrollando una herramienta remota y automatizada para evaluar el deterioro superficial de los pavimentos. Se utilizaron imágenes satelitales capturadas por el sensor WorldView-3 en la zona norte del distrito de Ancón y la carretera Panamericana Norte, las cuales fueron post-procesadas para su análisis. Las firmas espectrales de los daños superficiales en la carpeta asfáltica se extrajeron utilizando un espectrorradiómetro portátil ADC, basadas en el catálogo de fallas del Índice de Condición del Pavimento (PCI). Tras un proceso de filtrado y validación estadística, se creó una biblioteca de firmas espectrales representativas de las condiciones superficiales del pavimento flexible. Estas firmas mostraron diferencias significativas en su respuesta espectral, permitiendo su clasificación según el grado de pérdida de asfalto, validando la hipótesis de que es posible discriminar los diferentes estados de deterioro mediante firmas espectrales. La clasificación temática de las imágenes satelitales se realizó mediante el algoritmo SAM (Spectral Angle Mapper), logrando correlaciones superiores al 70 % en la exactitud global de la clasificación. Este trabajo no solo presenta una alternativa eficiente para la evaluación de pavimentos, sino que también ofrece una herramienta accesible para la gestión y mantenimiento periódico de la infraestructura vial.

This thesis proposes a methodology that integrates spectrometry applied to flexible pavements with the analysis of satellite images, developing a remote and automated tool for evaluating the surface deterioration of pavements. Satellite images captured by the WorldView–3 sensor were used in the northern area of the Ancón district and the Panamericana Norte highway, which were post– processed for analysis. Spectral signatures of surface damage in the asphalt layer were extracted using an ADC portable spectroradiometer, based on the Pavement Condition Index (PCI) failure catalog. Through a process of filtering and statistical validation, a library of spectral signatures representative of the surface conditions of flexible pavement was created. These signatures showed significant differences in their spectral response, allowing their classification according to the degree of asphalt loss and validating the hypothesis that it is possible to differentiate between various states of deterioration through spectral signatures. The thematic classification of satellite images was performed using the SAM (Spectral Angle Mapper) algorithm, achieving correlations higher than 70 % in global classification accuracy. This work not only presents an efficient alternative for pavement evaluation but also provides an accessible tool for the periodic management and maintenance of road infrastructure.