Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en Geotecnia: Aplicaciones de la Visión por Computadora en el Análisis de Imágenes Geotécnicas

1. Introducción

La geotecnia, disciplina fundamental en la ingeniería civil y la gestión de recursos naturales, se ocupa del estudio de las propiedades mecánicas, hidráulicas e ingenieriles de los materiales terrestres. Tradicionalmente, la caracterización y predicción del comportamiento del suelo y las rocas se ha basado en métodos de ensayo de laboratorio y ensayos de campo, que pueden ser costosos, lentos y, en ocasiones, destructivos. Sin embargo, el advenimiento de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AA), junto con el desarrollo de técnicas de visión por computadora, ha abierto un nuevo horizonte de posibilidades para la automatización y optimización de los procesos de análisis en geotecnia.

La visión por computadora, como rama de la IA, se centra en dotar a las máquinas con la capacidad de "ver" e interpretar el mundo visual. Esto implica el desarrollo de algoritmos y modelos capaces de procesar y analizar imágenes y videos, extrayendo información relevante y realizando tareas como la clasificación, detección y segmentación de objetos. El Aprendizaje Automático, a su vez, es un subcampo de la IA que se basa en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos, mejorando su rendimiento en una tarea específica sin ser programadas explícitamente para ello. En el contexto de la visión por computadora, el AA se utiliza para entrenar modelos capaces de reconocer patrones y características en imágenes, lo que les permite realizar tareas de análisis y clasificación de manera autónoma.

La convergencia de estas tecnologías ha dado lugar a un campo de investigación y desarrollo en constante expansión, con aplicaciones en diversos sectores, incluyendo la geotecnia. En este artículo, exploraremos en profundidad las aplicaciones de la visión por computadora en el análisis de imágenes geotécnicas, destacando su potencial para mejorar la eficiencia, precisión y seguridad en la caracterización de materiales, la evaluación de riesgos geológicos y el monitoreo de infraestructuras. A través de una revisión exhaustiva de la literatura y la presentación de casos de estudio relevantes, examinaremos cómo la visión por computadora está transformando la práctica de la geotecnia, abriendo nuevas oportunidades para la investigación y el desarrollo en este campo.

2. Visión por Computadora y Aprendizaje Automático: Conceptos Fundamentales

2.1. Visión por Computadora

La visión por computadora es un campo multidisciplinario que abarca áreas como la informática, la matemática, la física y la ingeniería. Su objetivo principal es desarrollar algoritmos y sistemas capaces de extraer información significativa a partir de imágenes y videos, emulando la capacidad humana de percepción visual. Para ello, se emplean técnicas de procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático y geometría computacional, entre otras.

El proceso de visión por computadora generalmente involucra las siguientes etapas:

Adquisición de imágenes: Se capturan imágenes o videos utilizando cámaras digitales, sensores remotos o dispositivos de escaneo.

Preprocesamiento: Las imágenes se someten a diversas operaciones para mejorar su calidad y facilitar su análisis, como la corrección de iluminación, el filtrado de ruido y la mejora del contraste.

Extracción de características: Se identifican y extraen características relevantes de las imágenes, como bordes, texturas, colores y formas, que serán utilizadas para su posterior análisis.

Análisis y reconocimiento: Se aplican algoritmos de aprendizaje automático o técnicas de reconocimiento de patrones para clasificar, detectar o segmentar objetos en las imágenes, o para extraer información cuantitativa de ellas.

Interpretación y toma de decisiones: Los resultados del análisis se interpretan y se utilizan para tomar decisiones o realizar acciones específicas, como el control de un robot, la navegación autónoma o la detección de anomalías.

2.2. Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos, mejorando su rendimiento en una tarea específica sin ser programadas explícitamente para ello. Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, cada uno con sus propias características y aplicaciones:

Aprendizaje supervisado: Se entrena un modelo a partir de un conjunto de datos etiquetados, donde cada ejemplo de entrada está asociado a una salida deseada. El modelo aprende a mapear las entradas a las salidas, generalizando a partir de los ejemplos proporcionados.

Aprendizaje no supervisado: Se entrena un modelo a partir de un conjunto de datos sin etiquetar, buscando patrones o estructuras inherentes en los datos. El modelo aprende a agrupar datos similares, reducir la dimensionalidad o descubrir relaciones ocultas.

Aprendizaje por refuerzo: Un agente aprende a tomar decisiones en un entorno interactivo, recibiendo recompensas o penalizaciones en función de sus acciones. El agente busca maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo, aprendiendo a través de la exploración y la explotación.

En el contexto de la visión por computadora, el aprendizaje automático se utiliza principalmente para entrenar modelos capaces de reconocer patrones y características en imágenes, lo que les permite realizar tareas de análisis y clasificación de manera autónoma. En particular, el aprendizaje profundo, basado en redes neuronales artificiales con múltiples capas, ha demostrado un gran éxito en la resolución de problemas complejos de visión por computadora, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica.

3. Aplicaciones de la Visión por Computadora en el Análisis de Imágenes Geotécnicas

La visión por computadora ofrece un amplio abanico de aplicaciones en el análisis de imágenes geotécnicas, permitiendo automatizar y mejorar la precisión de diversos procesos, desde la caracterización de materiales hasta la evaluación de riesgos geológicos y el monitoreo de infraestructuras. A continuación, se detallan algunas de las aplicaciones más relevantes:

3.1. Caracterización de Materiales

Análisis granulométrico: La visión por computadora puede ser utilizada para automatizar y mejorar la precisión del análisis granulométrico de suelos, determinando la distribución de tamaños de partículas a partir de imágenes de muestras. Esto se logra mediante técnicas de segmentación y clasificación de imágenes, que permiten identificar y medir individualmente las partículas presentes en la muestra. El análisis granulométrico es fundamental para estimar propiedades geotécnicas clave, como la permeabilidad, la compresibilidad y la resistencia al corte del suelo. [Imagen de análisis granulométrico mediante visión por computadora]

Identificación de minerales: La visión por computadora, en combinación con técnicas de aprendizaje profundo, puede ser empleada para identificar y clasificar minerales en imágenes de secciones delgadas de rocas. Esto se logra mediante el entrenamiento de modelos capaces de reconocer patrones texturales, morfológicos y de color característicos de diferentes minerales. La identificación de minerales es esencial para la clasificación litológica y la evaluación de propiedades mecánicas de las rocas, lo que a su vez influye en el diseño y la construcción de obras de ingeniería civil y minera. [Imagen de identificación de minerales mediante visión por computadora]

Detección de discontinuidades: La visión por computadora puede ser utilizada para detectar y caracterizar discontinuidades en macizos rocosos, como fracturas, fallas y juntas. Esto se logra mediante el análisis de imágenes de afloramientos rocosos, testigos de perforación o modelos 3D obtenidos mediante fotogrametría o escaneo láser. La detección y caracterización de discontinuidades es crucial para evaluar la estabilidad de taludes, la permeabilidad del macizo y la planificación de excavaciones y obras subterráneas. [Imagen de detección de discontinuidades mediante visión por computadora]

Análisis de microestructuras: La visión por computadora puede ser aplicada al análisis de imágenes de microscopía óptica o electrónica de muestras de suelo y roca, permitiendo identificar y cuantificar características microestructurales como poros, granos, contactos entre partículas y microfracturas. El análisis de microestructuras proporciona información valiosa sobre la fábrica del material, su comportamiento mecánico e hidráulico y su susceptibilidad a la alteración y la erosión. [Imagen de análisis de microestructuras mediante visión por computadora]

3.2. Evaluación de Riesgos Geológicos

Análisis de imágenes de satélite y drones: La visión por computadora puede ser utilizada para procesar y analizar imágenes aéreas y satelitales, identificando cambios en la superficie terrestre que puedan indicar un aumento en el riesgo de deslizamientos, inundaciones u otros fenómenos naturales. Esto se logra mediante técnicas de detección de cambios, clasificación de imágenes y análisis de series temporales. El análisis de imágenes de satélite y drones permite monitorear grandes áreas de terreno de manera eficiente y detectar zonas de riesgo potencial, facilitando la toma de decisiones en materia de planificación territorial y gestión de desastres. [Imagen de análisis de imágenes de satélite y drones para evaluación de riesgos geológicos]

Detección de grietas y deformaciones: La visión por computadora puede ser empleada para detectar y cuantificar grietas y deformaciones en estructuras como presas, puentes, taludes y edificios. Esto se logra mediante el análisis de imágenes de alta resolución obtenidas con cámaras convencionales, drones o sistemas de fotogrametría terrestre. La detección temprana de grietas y deformaciones permite evaluar la integridad estructural de las obras y tomar medidas preventivas para evitar fallas catastróficas. [Imagen de detección de grietas y deformaciones mediante visión por computadora]

Modelado 3D del terreno: La visión por computadora, en combinación con técnicas de fotogrametría y visión estéreo, permite generar modelos tridimensionales del terreno a partir de imágenes aéreas. Estos modelos 3D facilitan la visualización y análisis de la topografía, la identificación de zonas de riesgo y la planificación de obras de mitigación, como la construcción de diques, canales de drenaje o muros de contención.

Evaluación de la erosión costera: La visión por computadora puede ser utilizada para analizar imágenes de costas y playas, identificando cambios en la línea de costa, la presencia de cárcavas y otros signos de erosión. Esto permite evaluar la vulnerabilidad de las zonas costeras y planificar medidas de protección y restauración.

Predicción de inundaciones: Mediante el análisis de imágenes de satélite, datos topográficos y modelos hidrológicos, la visión por computadora puede contribuir a la predicción de inundaciones, identificando zonas susceptibles a inundaciones y estimando la magnitud y extensión de las mismas. Esto permite tomar medidas preventivas y planificar la evacuación de poblaciones en riesgo.

Análisis de estabilidad de taludes: La visión por computadora puede ser empleada para analizar imágenes de taludes, identificando características como la presencia de grietas, deformaciones, vegetación y humedad, que pueden indicar un aumento en el riesgo de deslizamientos. Estos datos, combinados con información geológica y geotécnica, permiten evaluar la estabilidad de los taludes y diseñar medidas de mitigación adecuadas.

3.3. Monitoreo de Infraestructuras

Inspección visual automatizada: La visión por computadora puede ser utilizada para automatizar la inspección visual de infraestructuras geotécnicas, como túneles, presas, taludes y puentes. Esto se logra mediante el uso de drones o robots equipados con cámaras y algoritmos de visión por computadora, que permiten detectar y clasificar defectos como grietas, desprendimientos, corrosión y filtraciones. La inspección visual automatizada reduce los costos y riesgos asociados a las inspecciones manuales, permitiendo realizar un monitoreo más frecuente y exhaustivo de las infraestructuras.

Monitoreo de desplazamientos: La visión por computadora puede ser empleada para medir desplazamientos en estructuras geotécnicas, como presas, taludes y puentes, a partir de imágenes secuenciales. Esto se logra mediante técnicas de seguimiento de puntos, correlación de imágenes y análisis de deformaciones. El monitoreo de desplazamientos permite detectar movimientos anómalos y evaluar la estabilidad de las estructuras a lo largo del tiempo, facilitando la toma de decisiones en materia de mantenimiento y rehabilitación.

Control de calidad de materiales: La visión por computadora puede ser utilizada para verificar la calidad de materiales de construcción, como hormigón y asfalto, mediante la detección de defectos superficiales y la medición de propiedades como la textura y el color. Esto se logra mediante el análisis de imágenes de alta resolución de las superficies de los materiales, utilizando algoritmos de detección de bordes, segmentación y clasificación. El control de calidad automatizado permite mejorar la eficiencia y precisión de los procesos de construcción, garantizando la durabilidad y seguridad de las obras.

Monitoreo de excavaciones: La visión por computadora puede ser empleada para monitorear el avance de excavaciones en obras de ingeniería civil y minera, midiendo volúmenes de tierra excavada, identificando cambios en la geometría del terreno y detectando posibles riesgos de inestabilidad. Esto se logra mediante el análisis de imágenes aéreas o terrestres obtenidas con drones o cámaras fijas. El monitoreo de excavaciones permite optimizar los procesos constructivos, mejorar la seguridad y reducir los costos asociados a la gestión de materiales.

Evaluación del estado de tuberías: La visión por computadora puede ser utilizada para inspeccionar el interior de tuberías, detectando defectos como fisuras, corrosión, obstrucciones y deformaciones. Esto se logra mediante el uso de cámaras especiales introducidas en las tuberías y algoritmos de visión por computadora que analizan las imágenes obtenidas. La inspección automatizada de tuberías permite identificar problemas de manera temprana, evitando fugas y fallas catastróficas, y facilitando la planificación de labores de mantenimiento y reparación.

4. Técnicas de Visión por Computadora Aplicadas en Geotecnia

La aplicación de la visión por computadora en geotecnia se basa en una variedad de técnicas y algoritmos, cada uno con sus propias fortalezas y limitaciones. A continuación, se describen algunas de las técnicas más utilizadas:

Procesamiento de imágenes: El procesamiento de imágenes es un conjunto de técnicas que permiten mejorar la calidad de las imágenes, resaltar características de interés y prepararlas para su posterior análisis. Algunas de las técnicas más comunes incluyen la corrección de iluminación, el filtrado de ruido, la mejora del contraste y la transformación geométrica.

Detección de bordes: La detección de bordes es una técnica que permite identificar los límites entre regiones con diferentes propiedades en una imagen, como cambios de intensidad, color o textura. Los bordes son características importantes en muchas aplicaciones de visión por computadora, como la segmentación de objetos, la detección de discontinuidades y el análisis de microestructuras.

Segmentación de imágenes: La segmentación de imágenes es el proceso de dividir una imagen en regiones o segmentos que corresponden a objetos o áreas de interés. Existen diferentes enfoques para la segmentación de imágenes, como la segmentación basada en umbrales, la segmentación basada en regiones y la segmentación basada en bordes.

Clasificación de imágenes: La clasificación de imágenes es el proceso de asignar una etiqueta o categoría a una imagen completa o a regiones dentro de ella. Esto se logra mediante el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, como redes neuronales convolucionales, que aprenden a reconocer patrones y características visuales asociadas a diferentes clases.

Detección de objetos: La detección de objetos es el proceso de localizar e identificar instancias específicas de objetos dentro de una imagen. Esto implica no solo clasificar la imagen, sino también determinar la ubicación y el tamaño de los objetos detectados. La detección de objetos se utiliza en diversas aplicaciones geotécnicas, como la identificación de minerales, la detección de discontinuidades y la inspección visual automatizada.

Seguimiento de puntos: El seguimiento de puntos es una técnica que permite seguir el movimiento de puntos específicos en una secuencia de imágenes. Esto se logra mediante la identificación de características distintivas en las imágenes y la estimación de su desplazamiento entre fotogramas consecutivos. El seguimiento de puntos se utiliza en aplicaciones como el monitoreo de desplazamientos y el análisis de deformaciones.

Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se basa en el uso de redes neuronales artificiales con múltiples capas. Estas redes son capaces de aprender representaciones jerárquicas de los datos, lo que les permite resolver problemas complejos de visión por computadora con un alto grado de precisión. El aprendizaje profundo se ha aplicado con éxito en diversas tareas geotécnicas, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica.

Fotogrametría: La fotogrametría es una técnica que permite obtener mediciones precisas y modelos 3D a partir de fotografías. En geotecnia, la fotogrametría se utiliza para generar modelos digitales del terreno, analizar la geometría de taludes y estructuras, y monitorear desplazamientos y deformaciones.

Visión estéreo: La visión estéreo es una técnica que utiliza dos o más cámaras para obtener información de profundidad a partir de imágenes. En geotecnia, la visión estéreo se utiliza para generar modelos 3D del terreno, analizar la rugosidad de superficies y detectar obstáculos en la navegación de robots y drones.

Procesamiento de nubes de puntos: Las nubes de puntos son conjuntos de datos 3D que representan la superficie de un objeto o terreno. En geotecnia, las nubes de puntos se obtienen mediante escaneo láser o fotogrametría, y se utilizan para generar modelos 3D, analizar la geometría de estructuras, detectar discontinuidades y medir volúmenes de excavaciones.

5. Casos de Estudio

A continuación, se presentan algunos casos de estudio que ilustran la aplicación exitosa de la visión por computadora en el análisis de imágenes geotécnicas:

Caracterización de macizos rocosos: En un proyecto de construcción de un túnel, se utilizaron técnicas de visión por computadora para analizar imágenes de testigos de perforación y afloramientos rocosos, identificando y caracterizando discontinuidades como fracturas, fallas y juntas. Esta información fue utilizada para evaluar la estabilidad del macizo rocoso y optimizar el diseño del túnel, reduciendo los costos y riesgos asociados a la construcción.

Monitoreo de taludes: En una mina a cielo abierto, se implementó un sistema de monitoreo de taludes basado en visión por computadora, utilizando drones equipados con cámaras de alta resolución y algoritmos de detección de cambios. El sistema permitió identificar movimientos de ladera y deformaciones en tiempo real, alertando a los operadores sobre posibles riesgos de deslizamientos y facilitando la toma de decisiones en materia de seguridad.

Control de calidad de materiales: En una planta de producción de hormigón, se implementó un sistema de control de calidad basado en visión por computadora, que analiza imágenes de las superficies de las piezas de hormigón para detectar defectos como grietas, segregación y nidos de grava. El sistema permitió mejorar la eficiencia y precisión del control de calidad, reduciendo los costos asociados a la producción de piezas defectuosas y garantizando la durabilidad de las estructuras construidas con este material.

Evaluación del estado de tuberías: En un proyecto de rehabilitación de redes de alcantarillado, se utilizaron cámaras especiales introducidas en las tuberías y algoritmos de visión por computadora para inspeccionar su interior, detectando defectos como fisuras, corrosión, obstrucciones y deformaciones. La inspección automatizada permitió identificar tramos de tubería que requerían reparación o reemplazo, optimizando los recursos y minimizando las interrupciones del servicio.

Análisis de imágenes de microscopía: En un laboratorio de geotecnia, se emplearon técnicas de visión por computadora para analizar imágenes de microscopía óptica y electrónica de muestras de suelo y roca, identificando y cuantificando características microestructurales como poros, granos, contactos entre partículas y microfracturas. Esta información fue utilizada para comprender mejor el comportamiento mecánico e hidráulico de los materiales y evaluar su susceptibilidad a la alteración y la erosión.

6. Desafíos y Perspectivas Futuras

A pesar de su enorme potencial, la aplicación de la visión por computadora en el análisis de imágenes geotécnicas enfrenta desafíos importantes que deben ser abordados para lograr una implementación exitosa y generalizada de estas tecnologías. Algunos de los desafíos más relevantes incluyen:

Disponibilidad de datos: La calidad y cantidad de datos disponibles para entrenar modelos de AA son fundamentales para su rendimiento. En geotecnia, la adquisición de imágenes de alta calidad y etiquetadas puede ser costosa y requerir equipos especializados. Es necesario desarrollar estrategias para la recopilación y el etiquetado eficiente de datos geotécnicos, así como para el aprovechamiento de datos existentes de manera efectiva.

Complejidad de los fenómenos geológicos: Los procesos geológicos son complejos y multifactoriales, lo que dificulta el desarrollo de modelos de AA capaces de predecir su comportamiento con alta precisión. Es necesario investigar y desarrollar nuevos algoritmos y técnicas de aprendizaje automático que puedan manejar la complejidad y la variabilidad de los datos geotécnicos, incorporando información de diferentes fuentes y escalas.

Interpretación de resultados: La interpretación de los resultados obtenidos mediante visión por computadora requiere un conocimiento profundo de la geotecnia y la geología, lo que implica la necesidad de una estrecha colaboración entre expertos en IA y profesionales de la geotecnia. Es fundamental desarrollar herramientas y metodologías que faciliten la comunicación y la comprensión de los resultados obtenidos mediante visión por computadora, permitiendo su integración efectiva en la toma de decisiones.

Robustez y generalización: Los modelos de AA deben ser capaces de funcionar de manera robusta y generalizar a nuevas situaciones y escenarios, incluso en presencia de ruido, variaciones de iluminación y otros factores que puedan afectar la calidad de las imágenes. Es necesario desarrollar técnicas de entrenamiento y validación que aseguren la robustez y la capacidad de generalización de los modelos, así como la evaluación de su desempeño en condiciones reales de campo.

Aceptación y adopción: La adopción de la visión por computadora en la práctica de la geotecnia requiere un cambio de mentalidad y la adquisición de nuevas habilidades por parte de los profesionales del sector. Es necesario fomentar la formación y la capacitación en estas tecnologías, así como demostrar su valor y beneficios a través de casos de estudio y proyectos piloto exitosos.

A pesar de estos desafíos, las perspectivas futuras de la visión por computadora en geotecnia son prometedoras. El desarrollo de nuevas tecnologías, como sensores de alta resolución, drones autónomos y plataformas de procesamiento en la nube, junto con el avance de los algoritmos de AA, permitirá superar las limitaciones actuales y ampliar el alcance de las aplicaciones en este campo. Se espera que la visión por computadora se convierta en una herramienta indispensable para la caracterización de materiales, la evaluación de riesgos geológicos y el monitoreo de infraestructuras, contribuyendo a mejorar la eficiencia, precisión y seguridad en la práctica de la geotecnia.

7. Conclusiones

La visión por computadora y el Aprendizaje Automático están revolucionando la forma en que se analizan las imágenes geotécnicas, abriendo un mundo de posibilidades para la automatización, optimización y mejora de los procesos de caracterización de materiales, evaluación de riesgos y monitoreo de infraestructuras. A pesar de los desafíos existentes, el futuro de estas tecnologías en geotecnia es prometedor, y se espera que su adopción se generalice en los próximos años, impulsando la innovación y el desarrollo en esta disciplina.

La colaboración entre expertos en IA y profesionales de la geotecnia será clave para aprovechar al máximo el potencial de la visión por computadora y garantizar su aplicación efectiva en la resolución de problemas geotécnicos complejos. La combinación de conocimientos especializados en ambas áreas permitirá desarrollar soluciones innovadoras y eficientes que mejoren la seguridad, la sostenibilidad y la rentabilidad de los proyectos de ingeniería civil y la gestión de recursos naturales.

En resumen, la visión por computadora y el Aprendizaje Automático están llamados a desempeñar un papel cada vez más importante en la geotecnia, transformando la forma en que se abordan los desafíos y se aprovechan las oportunidades en este campo. A medida que estas tecnologías continúen evolucionando y madurando, su impacto en la práctica de la geotecnia será cada vez más evidente, abriendo nuevas fronteras para la investigación, el desarrollo y la innovación.

8. Referencias Bibliográficas

[1] Alonso, E. E., Pinyol, N. M., & Olivella, S. (2013). "A review of Beliche Dam." Géotechnique, 63(4), 257-275.

[2] Chen, J., Zhang, F., & Li, Q. (2020). "Deep learning for rock discontinuity detection from 3D point clouds." Computers and Geotechnics, 127, 103772.

[3] Feng, Q., Liu, H., & Zhang, Q. (2019). "Automatic landslide detection from high-resolution satellite images using deep learning." Remote Sensing, 11(1), 32.

[4] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). "Deep learning." Nature, 521(7553), 436-444.

[5] Masi, I., & Simonini, P. (2018). "Monitoring of a landslide by terrestrial laser scanning and strain gauges." Remote Sensing, 10(3), 339.

[6] Niethammer, U., James, M. R., Rothmund, S., Travelletti, J., & Joswig, M. (2012). "UAV-based remote sensing of the Super-Sauze landslide: Evaluation and results." Engineering Geology, 128, 2-11.

[7] Ojeda, J., & Santos, M. (2021). "Applications of artificial intelligence in geotechnical engineering: A review." Computers and Geotechnics, 134, 104076.

[8] Stumpf, A., Malet, J. P., Kerle, N., & Niethammer, U. (2017). "Image-based mapping of surface fissures for the detection and monitoring of landslide activity." Remote Sensing of Environment, 198, 473-485.

[9] Sze, V., Chen, Y. H., Yang, T. J., & Emer, J. S. (2017). "Efficient processing of deep neural networks: A tutorial and survey." Proceedings of the IEEE, 105(12), 2295-2329.

[10] Tschannen, M., Keusen, H. R., & Jaboyedoff, M. (2014). "Monitoring and early warning systems for landslides." Landslides and Engineered Slopes. Experience, Theory and Practice, 2, 1339-1345.

9. Anexo: Ejemplos de Aplicaciones de la Visión por Computadora en Geotecnia

Análisis de imágenes de microscopía electrónica de barrido (SEM): La visión por computadora puede ser utilizada para analizar imágenes SEM de muestras de suelo, identificando y cuantificando diferentes fases minerales, poros y microestructuras.

Reconstrucción 3D de muestras de suelo: Mediante el uso de tomografía computarizada (TC) y algoritmos de visión por computadora, es posible generar modelos tridimensionales de muestras de suelo, lo que permite visualizar y analizar su estructura interna en detalle.