Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016

Descripción del Articulo

The work consists of finding the mathematical model that estimates the concentration of PM2.5 particulate matter as a function of humidity with the calculation of the Normalized Index of Humidity Difference (NDMI) and the atmospheric reflectance of Landsat 8 satellite imagery in Metropolitan Lima. t...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: García Rivas Plata, Cecilia Edith
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional de Trujillo
Repositorio:UNITRU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:dspace.unitru.edu.pe:20.500.14414/16953
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14414/16953
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Material particulado fino
PM2.5
Contaminación del aire
NDMI
Imagen satelital
Teledetección
id UNIT_220156241e9bb5d2a25e0396b1a60d8e
oai_identifier_str oai:dspace.unitru.edu.pe:20.500.14414/16953
network_acronym_str UNIT
network_name_str UNITRU-Tesis
repository_id_str 4801
dc.title.es_PE.fl_str_mv Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016
title Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016
spellingShingle Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016
García Rivas Plata, Cecilia Edith
Material particulado fino
PM2.5
Contaminación del aire
NDMI
Imagen satelital
Teledetección
title_short Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016
title_full Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016
title_fullStr Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016
title_full_unstemmed Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016
title_sort Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016
author García Rivas Plata, Cecilia Edith
author_facet García Rivas Plata, Cecilia Edith
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv González Castro, Jeanette Baldramina
Elías Silupu, Jorge Wilmer
dc.contributor.author.fl_str_mv García Rivas Plata, Cecilia Edith
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Material particulado fino
PM2.5
Contaminación del aire
NDMI
Imagen satelital
Teledetección
topic Material particulado fino
PM2.5
Contaminación del aire
NDMI
Imagen satelital
Teledetección
description The work consists of finding the mathematical model that estimates the concentration of PM2.5 particulate matter as a function of humidity with the calculation of the Normalized Index of Humidity Difference (NDMI) and the atmospheric reflectance of Landsat 8 satellite imagery in Metropolitan Lima. the years 2015 and 2016. We used 19 Landsat 8 OLI satellite images downloaded from United State Geological Survey (USGS) servers in Path 7 and Row 68 for the years 2015 and 2016. Those with the lowest possible cloud cover were considered. Observations of daily PM2.5 concentrations were obtained from seven fixed monitoring stations located in Metropolitan Lima administered by the National Meteorology and Hydrology Service of Peru (SENAMHI). The digital levels of the Landsat 8 OLI satellite images were converted to TOA Reflectance (on the roof of the atmosphere) with angular correction. Applying multiple linear regression it was found that the concentration of daily PM2.5 has a high correlation with atmospheric reflectances for bands 1-4 and NDMI. The least squares method obtained the best model that correlates the five predictor variables RB1, RB2, RB3, RB4 and NDMI with the concentration of PM2.5 in Metropolitan Lima for the years 2015 and 2016. When applying the significance test F It was found that the proposed model as a whole explains the variance of the variable PM2.5 better than expected (p-value = 4.716x10-5) whose predictors significantly favor the correlation. The significance test was also xiv performed by individual predictor by means of F-test, checking that all predictors contribute to the model, so there is a correlation of the variables atmospheric reflectances in the visible bands and NDMI with the concentration of PM2.5, obtaining a correlation R = 0.847 and coefficient of determination R2 = 0.717409.
publishDate 2018
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-04-20T17:51:23Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-04-20T17:51:23Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2018
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.14414/16953
url https://hdl.handle.net/20.500.14414/16953
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv http://creativecommons.org/licences/by-nc-nb/2.5/pe/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licences/by-nc-nb/2.5/pe/
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de Trujillo
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de Trujillo
Repositorio Institucional - UNITRU
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNITRU-Tesis
instname:Universidad Nacional de Trujillo
instacron:UNITRU
instname_str Universidad Nacional de Trujillo
instacron_str UNITRU
institution UNITRU
reponame_str UNITRU-Tesis
collection UNITRU-Tesis
bitstream.url.fl_str_mv https://dspace.unitru.edu.pe/bitstreams/d1849a50-100b-4cac-96e7-2ccc54ec59b8/download
https://dspace.unitru.edu.pe/bitstreams/15cdd781-22de-4bb9-9be8-30511aa2235f/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bd747a3abbe0ddebf9c8faacb7c7a415
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional - UNITRU
repository.mail.fl_str_mv repositorios@unitru.edu.pe
_version_ 1807290425300484096
spelling González Castro, Jeanette BaldraminaElías Silupu, Jorge WilmerGarcía Rivas Plata, Cecilia Edith2023-04-20T17:51:23Z2023-04-20T17:51:23Z2018https://hdl.handle.net/20.500.14414/16953The work consists of finding the mathematical model that estimates the concentration of PM2.5 particulate matter as a function of humidity with the calculation of the Normalized Index of Humidity Difference (NDMI) and the atmospheric reflectance of Landsat 8 satellite imagery in Metropolitan Lima. the years 2015 and 2016. We used 19 Landsat 8 OLI satellite images downloaded from United State Geological Survey (USGS) servers in Path 7 and Row 68 for the years 2015 and 2016. Those with the lowest possible cloud cover were considered. Observations of daily PM2.5 concentrations were obtained from seven fixed monitoring stations located in Metropolitan Lima administered by the National Meteorology and Hydrology Service of Peru (SENAMHI). The digital levels of the Landsat 8 OLI satellite images were converted to TOA Reflectance (on the roof of the atmosphere) with angular correction. Applying multiple linear regression it was found that the concentration of daily PM2.5 has a high correlation with atmospheric reflectances for bands 1-4 and NDMI. The least squares method obtained the best model that correlates the five predictor variables RB1, RB2, RB3, RB4 and NDMI with the concentration of PM2.5 in Metropolitan Lima for the years 2015 and 2016. When applying the significance test F It was found that the proposed model as a whole explains the variance of the variable PM2.5 better than expected (p-value = 4.716x10-5) whose predictors significantly favor the correlation. The significance test was also xiv performed by individual predictor by means of F-test, checking that all predictors contribute to the model, so there is a correlation of the variables atmospheric reflectances in the visible bands and NDMI with the concentration of PM2.5, obtaining a correlation R = 0.847 and coefficient of determination R2 = 0.717409.El trabajo consistió en encontrar el modelo matemático que estime la concentración de material particulado PM2.5 diario en función de la humedad con el cálculo del Índice Normalizado de Diferencia de Humedad (NDMI) y la reflectancia atmosférica de imágenes satelitales Landsat 8 en Lima Metropolitana para los años 2015 y 2016. Se utilizaron 19 imágenes satelitales Landsat 8 OLI descargadas desde los servidores de United State Geological Survey (USGS) en el Path 7 y Row 68 para los años 2015 y 2016. Se consideró aquellas con menor cobertura nubosa posible. Las observaciones de concentraciones de PM2.5 diario se obtuvo desde de siete estaciones fijas de monitoreo ubicadas en Lima Metropolitana administradas por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI). Los niveles digitales de las imágenes satelitales Landsat 8 OLI fueron convertidas a Reflectancia TOA (en el techo de la atmósfera) con corrección angular. Aplicando regresión lineal múltiple se encontró que la concentración de PM2.5 diaria tiene alta correlación con las reflectancias atmosféricas para las bandas 1-4 y el NDMI. Por el método de mínimos cuadrados se obtuvo el mejor modelo que correlaciona las cinco variables predictoras RB1, RB2, RB3, RB4 y NDMI con la concentración de PM2.5 en Lima Metropolitana para los años 2015 y 2016. Al aplicar el test de significancia F se comprobó que el modelo propuesto en su xii conjunto explica la varianza de la variable PM2.5 mejor de lo esperado (p-value = 4.716x10-5) cuyos predictores favorecen de forma significativa a la correlación. También se realizó la prueba de significancia por predictor individual mediante F-test comprobándose que todos los predictores contribuyen al modelo por lo que hay correlación de las variables de reflectancias atmosféricas en las bandas visibles y NDMI con la concentración de PM2.5 obteniéndose una correlación R= 0.847 y coeficiente de determinación R2=0.717409.TesisspaUniversidad Nacional de Trujilloinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licences/by-nc-nb/2.5/pe/Universidad Nacional de TrujilloRepositorio Institucional - UNITRUreponame:UNITRU-Tesisinstname:Universidad Nacional de Trujilloinstacron:UNITRUMaterial particulado finoPM2.5Contaminación del aireNDMIImagen satelitalTeledetecciónConcentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016info:eu-repo/semantics/doctoralThesisSUNEDUDoctoradoDoctor en Ciencias AmbientalesDoctorado en Ciencias AmbientalesUniversidad Nacional de Trujillo. Escuela de PosgradoLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://dspace.unitru.edu.pe/bitstreams/d1849a50-100b-4cac-96e7-2ccc54ec59b8/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALGarcia Rivas Plata, Cecilia Edith.pdfGarcia Rivas Plata, Cecilia Edith.pdfapplication/pdf2497614https://dspace.unitru.edu.pe/bitstreams/15cdd781-22de-4bb9-9be8-30511aa2235f/downloadbd747a3abbe0ddebf9c8faacb7c7a415MD5120.500.14414/16953oai:dspace.unitru.edu.pe:20.500.14414/169532023-04-20 12:51:23.485http://creativecommons.org/licences/by-nc-nb/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://dspace.unitru.edu.peRepositorio Institucional - UNITRUrepositorios@unitru.edu.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
score 13.940932
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).