Comparación de modelos predictivos de ondulación geoidal mediante métodos de mínimos cuadrados colocación y redes neuronales, en la zona rural del cantón Guayaquil

Abstract

Para la obtención de la altura referida al nivel medio del mar, utilizada en ingeniería y cartografía en el Ecuador, se aplica un método basado únicamente en alturas niveladas utilizando el método de nivelación geométrica, el cual implica una considerable inversión en costos, personal y tiempo por punto medido. La ondulación geoidal se define como la diferencia entre alturas elipsoidales y alturas ortométricas. Para fines prácticos de esta investigación se considera a la altura referida al geoide (altura ortométrica) muy próxima a la altura sobre el nivel medio del mar (altura nivelada). Por lo tanto, es posible la obtención de alturas niveladas en base a datos de ondulación geoidal y de alturas elipsoidales. El objetivo del presente proyecto es comparar modelos predictivos de ondulación geoidal generados mediante métodos de Mínimos Cuadrados Colocación (MCC) y Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la obtención de alturas ortométricas en cualquier punto de la zona rural del cantón Guayaquil. Se utilizaron 298 puntos para la generación de los modelos predictivos tanto para el método de mínimos cuadrados colocación como para el método de redes neuronales artificiales, y fueron validados con puntos que fueron excluidos del modelamiento. El modelo predictivo con redes neuronales artificiales fue el que mejor se ajustó a la zona de estudio, con un RMSE de 7,3 cm, mientras que el modelo predictivo generado con mínimos cuadrados colocación obtuvo un RMSE de 8,6 cm.