Abstract:
A más de conocer las coordenadas UTM (Este y Norte) o coordenadas
geodésicas (latitud y longitud) de cualquier punto de la superficie terrestre surge la
necesidad de obtener con precisión el valor de la altura referida al nivel medio de los
mares, debido a su aplicación práctica en diversas obras de ingeniería. Por ello se
investiga metodologías que pueda entregar buenos resultados en lo que a
precisiones se refiere, siendo para el presente estudio la predicción de ondulaciones
geoidales a través del entrenamiento de una red neuronal artificial en un área
aproximada de 490 Km2 del Distrito Metropolitano de Quito, a través de un
aprendizaje supervisado utilizando el algoritmo de retropropagación del error
(backpropagation).
La formulación de modelos de ondulaciones geoidales se lleva a cabo a través
de cálculos que combinan algunos métodos tanto topográficos (nivelación) como
geodésicos (determinaciones de alturas elipsoidales a través del GPS), para a partir
de éstas conocer los valores de las alturas ortométricas (a través de la relación H ¿ h
N) ; para cuando se necesite conocer nuevos valores de altura se emplee dicho
modelo para no recurrir a métodos como la nivelación, abaratando de esta manera
recursos como tiempo y dinero.