Sobre mí
Héctor Camilo Pérez Contreras
🌍 Geólogo & Científico de Datos Geoespaciales
🎓 MSc. Geoinformática | 💻 Python/R + GIS + ML/DL
🔬 Especialista en Modelación de Amenazas Naturales con más de 5 años de experiencia combinando geología tradicional con tecnologías modernas para resolver problemas del mundo real.
Mi trayectoria
Como geólogo con especialización en Sistemas de Información Geográfica y candidato a MSc. en Geoinformática, he dedicado mi carrera a fusionar la ciencia de la tierra con tecnologías avanzadas para la gestión del riesgo de desastres y el desarrollo sostenible de territorios.
Mi investigación se ha centrado profundamente en el estudio de deslizamientos en zonas tropicales, desarrollando modelos computacionales avanzados como TRIGRS para estabilidad de laderas, modelos estadísticos bivariados y multivariados. Como parte de mi trabajo con PILOT-ML, he contribuido al desarrollo de herramientas innovadoras para la modelación de runout y análisis de probabilidad de deslizamientos, aplicando técnicas de machine learning y análisis geoespacial avanzado para mejorar la precisión de las evaluaciones de amenazas naturales en regiones tropicales.
Formación académica
- MSc. Geoinformática - Universidad de San Buenaventura
- Especialización en Sistemas de Información Geográfica - Universidad de San Buenaventura
- Geólogo - Universidad EAFIT
Áreas de especialización
- 🌋 Modelación de Amenazas Naturales y Deslizamientos Tropicales
- 🤖 Machine Learning aplicado a Geociencias
- 📊 Análisis Espacial Avanzado y SIG
- 💻 Desarrollo de Software Geoespacial
- 🛰️ Procesamiento de Imágenes Satelitales
- 🌐 Gemelos Digitales para Gestión del Riesgo de Desastres
Proyectos destacados
🔧 TRIGRS - Modelo de Estabilidad de Laderas
Modelo computacional que evalúa la estabilidad de laderas considerando la infiltración transitoria de lluvia. Desarrollado en Python con integración SIG avanzada.
🚀 PILOT-ML - Modelación de Runout
Sistema avanzado de modelación de runout y análisis de probabilidad de deslizamientos utilizando machine learning y técnicas geoespaciales innovadoras.
🏥 Sistema GRD-CRCSA
Sistema web para la Cruz Roja Colombiana Seccional Antioquia para evaluar la madurez en gestión del riesgo empresarial. Desarrollado en Python con Django.
🗺️ Geoportal - Plan de Gestión del Riesgo Hidroituango
Geoportal web para la gestión integral del riesgo del proyecto hidroeléctrico Hidroituango, integrando datos geoespaciales y herramientas de análisis SIG.
📋 Sistema de Gestión de Actividades
Sistema web para la gestión y seguimiento de actividades organizacionales, desarrollado con tecnologías modernas y arquitectura escalable.
🔥 Forest Fire Risk Analysis
Aplicación Dash para análisis de susceptibilidad y peligro de incendios forestales utilizando datos geoespaciales y librerías Python.