Clasificación del Nivel del Agua para la Detección Temprana de Inundaciones Usando el Método KNN

Las inundaciones ocurren cuando los niveles del agua superan los límites normales, provocando que los ríos se desborden e inundar áreas bajas. Los sistemas de alerta temprana para desastres por inundaciones son cruciales para mitigar los daños causados, como la pérdida de vidas y propiedades. Se puede desarrollar un sistema de clasificación de inundaciones utilizando datos de niveles de agua del Departamento de Recursos Hídricos para predecir la probabilidad de inundaciones utilizando el algoritmo de K-Vecinos más Cercanos (KNN). Este estudio tiene como objetivo determinar la clasificación del estado de inundación basada en niveles de agua utilizando el método KNN en el río Ciliwung. Los datos de la investigación se obtuvieron del sitio de datos abiertos de DKI Jakarta, consistiendo en 564 muestras. El estudio evaluó valores de K que van de 1 a 10. La precisión promedio en todos los escenarios de K fue del 99%, siendo el mejor valor de K el 1, que proporcionó una precisión, sensibilidad y especificidad del 100%. Estos resultados indican que el método KNN es efectivo para clasificar el estado de inundación basado en datos de niveles de agua, lo que lo convierte en una herramienta confiable para los sistemas de alerta temprana. Se espera que este sistema ayude a reducir los impactos negativos de las inundaciones proporcionando información precisa y oportuna al público y a las autoridades. Esta investigación hace una contribución significativa al desarrollo de la tecnología de mitigación de desastres, particularmente en la gestión del riesgo de inundaciones en áreas urbanas.