Urban Tree Management in the Company Centrales Eléctricas del Norte de Santander.

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Authors: Oscar Julián Hernández Roa
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Abstract

Este proyecto se realizó en el área de influencia de Centrales Eléctricas del Norte de Santander (CENS) con el propósito de mejorar la forma en que se maneja el arbolado urbano. Para esto, se combinaron dos partes principales: por un lado, se hicieron ensayos de campo con fitohormonas que frenan el crecimiento de los árboles y con el uso de enredaderas como método de control en especies de rápido desarrollo. Con esto se buscó disminuir la interferencia que genera la vegetación en la red eléctrica y reducir la necesidad de podas constantes. Al mismo tiempo, se trabajó con la aplicación forestal ECOSIMAC, que permitió registrar de manera organizada información de cada árbol, como su ubicación, tamaño, estado sanitario y los tratamientos aplicados. Para lograr un buen manejo de la herramienta se realizaron capacitaciones a coordinadores, interventores y jefes de cuadrilla, lo que aseguró que todos siguieran un mismo protocolo en la toma de datos. Gracias a esto se pudo calcular de forma más precisa las tasas de crecimiento de diferentes especies y obtener datos útiles para la empresa. Con la información recolectada, se propuso usar inteligencia artificial para predecir en qué momento y lugar sería necesario realizar podas, optimizando recursos y mejorando la seguridad de las redes eléctricas. Además, se generaron mapas de calor en Python que muestran la concentración de individuos y especies por alimentador, lo que facilita identificar zonas críticas y priorizar intervenciones. En general, el proyecto combina prácticas de campo con herramientas digitales, ofreciendo una alternativa práctica e innovadora para el manejo del arbolado urbano y la planificación del mantenimiento en CENS.

Fields of Study & Subjects

Urban Arborization and Environmental Studies Power Line Inspection Robots Smart Grid and Power Systems

Publication details

Journal / source
Universidad Industrial de Santander
Publication date
11 February 2026
Language
ES
Document type
Thesis