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  4. Trabajo de Titulación Ingeniería Civil
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSanchez Mendieta, Carlos Eugenio-
dc.contributor.authorArmijos Puglla, Junior Vicente-
dc.date.accessioned2025-09-16T20:25:04Z-
dc.date.available2025-09-16T20:25:04Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationArmijos Puglla, J.V. (20025) Evaluación comparativa del índice de condición del pavimento (pci) mediante métodos tradicionales y tecnología de drones en vías urbanas. [Trabajo de titulación, Universidad Técnica de Machala]. Repositorio Institucional-Universidad Técnica de Machala.es_ES
dc.identifier.otherTrabajo_Titulacion_5080-
dc.identifier.urihttp://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/25027-
dc.descriptionEste estudio evaluó el Índice de Condición del Pavimento (PCI) en la calle Bella Rica, ubicada en el cantón Camilo Ponce Enríquez, Ecuador, comparando métodos tradicionales (inspección visual) con tecnología de drones. La investigación incluyó una revisión bibliográfica, evaluación in situ mediante el método PCI estándar, y levantamiento fotogramétrico con drones para generar ortomosaicos y modelos digitales de superficie (DSM). Los resultados mostraron una correlación significativa (R² = 0.88) entre ambos métodos, destacando que los drones detectaron un 18% más de microfisuras no identificadas visualmente. La vía presentó condiciones heterogéneas, con un 37% de tramos en estado "Excelente" (PCI > 85) y un 6.5% en estado crítico ("Pobre/Fallado", PCI < 40). Se concluye que la combinación de ambas metodologías optimiza la evaluación de pavimentos, especialmente en áreas extensas o de difícil acceso.es_ES
dc.description.abstractThis study evaluated the Pavement Condition Index (PCI) on Bella Rica Street, located in the canton of Camilo Ponce Enríquez, Ecuador, comparing traditional methods (visual inspection) with drone technology. The research included a literature review, on-site evaluation using the standard PCI method, and photogrammetric surveying with drones to generate orthomosaics and digital surface models (DSM). The results showed a significant correlation (R² = 0.88) between both methods, highlighting that drones detected 18% more micro-cracks not identified visually. The road exhibited heterogeneous conditions, with 37% of sections in "Excellent" condition (PCI > 85) and 6.5% in critical condition ("Poor/Failed," PCI < 40). It was concluded that combining both methodologies optimises pavement assessment, particularly in large or hard-to-access areases_ES
dc.format.extent83 p.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherMachala : Universidad Técnica de Machalaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectPAVEMENT CONDITION INDEX (PCI)es_ES
dc.subjectDRONES (UAV)es_ES
dc.subjectPHOTOGRAMMETRYes_ES
dc.subjectPAVEMENT ASSESSMENTes_ES
dc.titleEvaluación comparativa del índice de condición del pavimento (pci) mediante métodos tradicionales y tecnología de drones en vías urbanases_ES
dc.typeTrabajo Titulaciónes_ES
dc.emailjarmijos12@utmachala.edu.eces_ES
dc.cedula1104877848es_ES
dc.utmachtitulacion.titulacionProyecto técnicoes_ES
dc.utmachbibliotecario.bibliotecarioMoscoso Walteres_ES
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