Aplicación de sensoramiento espacio-temporal para predecir la contaminación atmosférica por PM2.5 usando datos observados (año: 2019-2023) en Lima Este (Perú)

Descripción del Articulo

La presente investigación propone un enfoque innovador para el monitoreo y análisis de la calidad del aire utilizando imágenes satelitales y técnicas avanzadas de análisis multitemporal. Este estudio utiliza imágenes satelitales de Landsat 8, Sentinel-2 y SPOT 6/7. La investigación es aplicada con u...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Garcia Reyes, Luis Fernando
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/171724
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Teledetección
Contaminación atmosférica
Satélite meteorológico
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description La presente investigación propone un enfoque innovador para el monitoreo y análisis de la calidad del aire utilizando imágenes satelitales y técnicas avanzadas de análisis multitemporal. Este estudio utiliza imágenes satelitales de Landsat 8, Sentinel-2 y SPOT 6/7. La investigación es aplicada con un enfoque cuantitativo no experimental. Los resultados de mi estudio se identificaron variaciones estacionales con mayor concentración en estaciones secas por sus condiciones atmosféricas y en invierno registra menor concentración debido a la inversión térmica. La correlación del AOD Y PM2.5 fue muy notable, especialmente en distritos de San Juan de Lurigancho y Santa Anita, hubo una correlación de 0.25 a 0.32 y PM2.5 entre los 46 y 53 μg/m3 donde la actividad vehicular y la densidad poblacional influyeron en los niveles de contaminación. La evaluación espacio-temporal reveló picos vespertinos significativos en todos los distritos excepto de la molina, destacando las concentraciones más altas en Santa Anita y San Juan de Lurigancho, durante el periodo 2021 la contaminación ha aumentado, debido a la reactivación económica de las postpandemia, donde la actividad vehicular y la densidad poblacional influyeron en los niveles de contaminación.
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