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Solórzano Acosta, Richard Andi
Pecho Chipa, Hugo
2022-03-17T23:42:25Z
2022-03-17T23:42:25Z
2021
https://hdl.handle.net/20.500.12692/84278
La contaminación del aire es una de las mayores preocupaciones, ya que, genera afectaciones en la salud y el ambiente, por otro lado, el monitoreo mediante estaciones convencionales tiene un alto costo y requiere constante mantenimiento generando brechas temporales a largo plazo. En tal sentido, la provincia de Lima por su gran expansión urbana tiene una alta contaminación por material particulado y las estaciones actuales tienen desventajas. Es por ello, que el objetivo de esta investigación fue estimar la concentración de material particulado mediante sensoramiento remoto en la provincia de Lima. Para ello, se utilizaron las imágenes multiespectrales del sensor MSI a bordo de los satélites Sentinel 2A y 2B, por otro lado, se solicitaron a las estaciones automáticas de SENAMHI los datos de material particulado (PM10 y PM2.5) a escala diaria y horaria para el periodo conformado por los años 2017 al 2020. Las imágenes multiespectrales se dividieron según el porcentaje de nubosidad (20% <= NUBOSIDAD < 20%), así mismo, se calculó la reflectancia en la parte superior de la atmosfera (TOA). De esta manera, en función a los datos de material particulado solicitados se identificaron las bandas espectrales que influyeron significativamente en la estimación de estos contaminantes, adicionalmente, mediante el análisis de varianza se validaron las ecuaciones obtenidas (p-valor < 0.05), finalmente al contrastar los valores medidos con los estimados se obtuvo como resultado que el poder estimador para las concentraciones de PM10 a escala diaria fueron mayores con coeficientes de determinación de 0.63 (20% <= NUBOSIDAD) y de 0.65 (NUBOSIDAD < 20%), para el caso de las concentraciones horarias se obtuvieron coeficientes de determinación de 0.52 (20% <= NUBOSIDAD) y 0.35 (NUBOSIDAD < 20%). En el caso de las concentraciones de PM2.5 el poder estimador fue mínimo, puesto que, se obtuvieron valores de 0.41 (20% <= NUBOSIDAD) y 0.45 (NUBOSIDAD < 20%) a escala diaria y de 0.30 (20% <= NUBOSIDAD) y 0.34 (NUBOSIDAD < 20%) a escala horaria. (en_US)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
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https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Imágenes multiespectrales (es_PE)
Contaminación - Evaluación (es_PE)
Procesamiento de imagen - Técnicas digitales (es_PE)
Estimación de la concentración de material particulado mediante sensoramiento remoto en la provincia de Lima, 2020 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (es_PE)
Ingeniería Ambiental (es_PE)
Ingeniero Ambiental (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
45283270
https://orcid.org/0000-0003-3248-046X (es_PE)
77174299
612076 (es_PE)
Sernaque Auccahuasi, Fernando Antonio
Valdiviezo Gonzales, Lorgio Gilberto
Solórzano Acosta, Richard Andi
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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