Mostrar el registro sencillo del ítem

Analysis of Environmental Pollution Using Remote Sensing Techniques and Principal Component Analysis

Análisis de la contaminación ambiental usando técnicas de teledetección y análisis de componentes principales

dc.creatorTello-Cifuentes, Lizette
dc.creatorDíaz-Paz, Jean P.
dc.date2021-01-30
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1710
dc.identifier10.22430/22565337.1710
dc.descriptionDue to population growth and industrialization, air pollution has become one of Colombia’s major issues in recent years. It affects large cities, harming the environment and human health. Therefore, in this paper, we propose a methodology to analyze air pollution in Medellín, Colombia using remote sensing techniques, Landsat-7 and Landsat-8 images, and air quality variables. The proposed methodology consists of four stages: (i) image preprocessing; (ii) image processing and calculation of the Surface Temperature (TS), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), and Normalized Difference Soil Index (NSI); (iii) interpolation of air quality variables, Particulate Matter (PM10 and PM2.5), Nitrogen Dioxide (NO2), and Ozone (O3); and (iv) principal component analysis. Based on the applied techniques, together with the estimation of the first major component (which contains 90% of information variation), an air quality map is obtained. According to this map, the sources of pollution are found in sectors with little vegetation cover, a great number of buildings, and high traffic flow. Conversely, areas with good air quality include sectors with greater vegetation cover, which are usually found in the limits of the city and in socioeconomic strata 4, 5, and 6. This map could be used as input for timely decision-making regarding urban planning because it allows for an early intervention in areas with poor air quality.en-US
dc.descriptionEn los últimos años, uno de los principales problemas en Colombia es la contaminación ambiental debido al crecimiento de la población y la industrialización. La contaminación afecta a las grandes ciudades, perjudicando el medio ambiente y la salud humana. Es por ello que se presenta una metodología para el análisis de la contaminación ambiental en Medellín, usando técnicas de percepción remota, imágenes Landsat 7 y 8 y variables de calidad del aire. La metodología está compuesta por cuatro etapas: i. Preprocesamiento de imágenes, ii. Procesamiento de imágenes, cálculo de los índices de temperatura de la superficie (TS), índice de vegetación normalizado (NDVI), índice de vegetación ajustado al suelo transformado (TSAVI), índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) y el índice normalizado del suelo (NSI), iii. Interpolación de variables de calidad del aire, Material Particulado (PM10), Material Particulado (PM2.5), Dióxido de Nitrógeno (NO2) y Ozono (O3); y, iv. Análisis de componentes principales. A partir de las técnicas aplicadas combinadas con la estimación del primer componente principal, el cual contenía el 90 % de variación de la información, se obtuvo un mapa de calidad ambiental que permitió identificar que los focos de contaminación se presentan en sectores con poca cobertura de vegetación, gran cantidad de construcciones y gran flujo vehicular. Por otro lado, las zonas con calidad de aire bueno son sectores que presentan una mayor cobertura de vegetación, por lo general ubicados en los extremos de la ciudad y de estrato socioeconómico 4, 5 y 6. Este mapa puede ser insumo en la oportuna toma de decisiones en cuanto a la planificación urbana, ya que permite la pronta intervención en las zonas donde la calidad ambiental es deficiente.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/xml
dc.formattext/html
dc.formatapplication/zip
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)en-US
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1710/1806
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1710/1815
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1710/1824
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1710/1922
dc.relation/*ref*/Ministerio de Salud y Protección Social Sostenible, Resolución 2154. “Por la cual se establece el reglamento técnico sobre los requisitos sanitarios que deben cumplir los aceites y grasas de origen vegetal o animal que se procesen, envasen, almacenen, transporten, exporten, importen y/o comercialicen en el país, destinados para el consumo humano y se dictan otras disposiciones.”, Agosto. 2012. https://www.invima.gov.co/documents/20143/441425/r+2154+de+2012+a+y+g+pdf.pdf/be0abb90-f383-c47d-9fa0-ab4d0c53172b
dc.relation/*ref*/A. M. Muñoz D.; J. J. Paz V.; C. M. Quiroz P., “Efectos de la contaminación atmosférica sobre la salud de adultos que laboran en diferentes niveles de exposición,” Rev. Fac. Nac. Salud Pública, vol. 25, no. 2, pp. 85–94, 2007. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-386X2007000200010&script=sci_abstract&tlng=es
dc.relation/*ref*/M. Romero Placeres; F. D. Olite; M. Álvarez Toste, “La contaminación del aire: su repercusión como problema de salud,” Rev. Cuba. Hig. Epidemiol., vol. 44, no. 2, pp. 1–14, 2006. http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S1561-30032006000200008&script=sci_arttext&tlng=en
dc.relation/*ref*/E. Aránguez et al., “Contaminantes atmosféricos y su vigilancia,” Rev. Esp. Salud Pública, vol. 73, no. 2, pp. 123–132, Mar. 1999. http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1135-57271999000200003
dc.relation/*ref*/S. Hantson et al., “Cadena de preprocesamiento estándar para las imágenes Landsat del Plan Nacional de Teledetección,” Rev. Teletección, no. 36, pp. 51–61, 2011. https://www.semanticscholar.org/paper/Cadena-de-pre-procesamiento-est%C3%A1ndar-para-las-del-Hantson-Salinero/30c9d0949c5193f198a8c2c303eb7807758f85b9?p2df
dc.relation/*ref*/M. Preciado; A. Aldana, “Análisis de presencia de islas de calor en Santiago de Cali empleando técnicas de teledetección,” Ventana Inform., no. 24, pp. 95–114, Jul. 2011. https://doi.org/10.30554/ventanainform.24.162.2011
dc.relation/*ref*/B. P. Page; L. G. Olmanson; D. R. Mishrac, “A harmonized image processing workflow using Sentinel-2/MSI and Landsat-8/OLI for mapping water clarity in optically variable lake systems,” Remote Sens. Environ., vol. 231, p. 111284, Sep. 2019. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111284
dc.relation/*ref*/W. Mueller et al., “Urban greenspace and the indoor environment: Pathways to health via indoor particulate matter, noise, and road noise annoyance,” Environ. Res., vol. 180, p. 108850, Jan. 2020. https://doi.org/10.1016/j.envres.2019.108850
dc.relation/*ref*/I. Moreira; C. Linares; F. Follos; G. Sánchez-Martínez; J. M. Vellón; J. Díaz, “Short-term effects of Saharan dust intrusions and biomass combustion on birth outcomes in Spain,” Sci. Total Environ., vol. 701, p. 134755, Jan. 2020. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134755
dc.relation/*ref*/Y. Zhang; Z. Li, “Remote sensing of atmospheric fine particulate matter (PM2.5) mass concentration near the ground from satellite observation,” Remote Sens. Environ., vol. 160, pp. 252–262, Apr. 2015. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.02.005
dc.relation/*ref*/C. I. Alvarez-Mendoza; A. C. Teodoro; N. Torres; V. Vivanco, “Assessment of Re-mote Sensing Data to Model PM10 Estimation in Cities with a Low Number of Air Quality Stations: A Case of Study in Quito, Ecuador,” Environments, vol. 6, no. 7, p. 85, Jul. 2019. https://doi.org/10.3390/environments6070085
dc.relation/*ref*/L. C. Messer; J. S. Jagai; K. M. Rappazzo; D. T. Lobdell, “Construction of an environmental quality index for public health research,” Environ. Health, vol. 13, no. 1, p. 39, May 2014. https://doi.org/10.1186/1476-069X-13-39
dc.relation/*ref*/M. A. Musse; D. A. Barona; L. M. Santana Rodriguez, “Urban environmental quality assessment using remote sensing and census data,” Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinformation, vol. 71, pp. 95–108, Sep. 2018. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.05.010
dc.relation/*ref*/L. M. Santana Rodríguez; L. A. Escobar Jaramillo; P. A. Capote, “Estimación de un índice de calidad ambiental urbano, a partir de imágenes de satélite,” Rev. Geogr. Norte Gd., no. 45, pp. 77–95, May. 2010. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-34022010000100006
dc.relation/*ref*/S. C. Grabich et al., “Additive Interaction between Heterogeneous Environmental Quality Domains (Air, Water, Land, Sociodemo-graphic, and Built Environment) on Preterm Birth,” Front. Public Health, vol. 4, pp. 232, Oct. 2016. https://doi.org/10.3389/fpubh.2016.00232
dc.relation/*ref*/H. Aguilar-Arias; R. Mora-Zamora; C. Vargas-Bolaños, “Metodología para la corrección atmosférica de imágenes Aster, Rapideye, Spot 2 y Landsat 8 con el módulo Flaash del software ENVI,” Rev. Geográfica América Cent., vol. 2, no. 53, pp. 39–59, May. 2014. https://doi.org/10.15359/rgac.2-53.2
dc.relation/*ref*/M. G. Martínez Mena, “Detección de cambio en reservorios acuíferos basados en el índice espectral de sequía,” (Tesis de Maestría), Universidad Politécnico de Madrid, Madrid, 2017. http://oa.upm.es/45195/
dc.relation/*ref*/C. Gonzaga Aguilar, “Aplicación de índices de vegetación derivados de imágenes satelitales Landsat 7 ETM+ y Aster para la caracterización de la cobertura vegetal en la zona centro de la provincia de Loja, Ecuador,” (Tesis de Maestría), Universidad Nacional de La Plata, Argentina, 2014. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/34487
dc.relation/*ref*/L. M. Boix, “Integración de sensores y uso de índices de vegetación para evaluar la producción en plantaciones de cítricos en Málaga,” (Tesis Doctoral), Universidad de Málaga, España. 2016. https://riuma.uma.es/xmlui/handle/10630/11250
dc.relation/*ref*/D. Rodríguez Pérez; N. Sánchez Carnero; J. A. Domínguez Gómez; C. Santa Marta Pastrana, Cuestiones de Teledetección. Madrid: Editorial UNED, 2015.
dc.relation/*ref*/H. Xu, “Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery,” Int. J. Remote Sens., vol. 27, no. 14, pp. 3025–3033, Jul. 2006. https://doi.org/10.1080/01431160600589179
dc.relation/*ref*/L. Jiménez, “Estimación de la concentración del contaminante gaseoso NOX en el Distrito Metropolitano de Quito, a partir de imágenes de satélite Landsat 7 ETM / Landsat 8 OLI de los años 2010, 2013 y 2015, considerando modelos estadísticos a partir de correlación entre estaciones de monitoreo atmosférico y los índices ambientales,” (Tesis de Maestría), Universidad de las fuerzas armadas, Espe, Sangolquí. 2018. http://repositorio.espe.edu.ec/xmlui/bitstream/handle/21000/13909/T-ESPE-057823.pdf?sequence=1&isAllowed=y
dc.relation/*ref*/L. Nikroo; M. Kompani-Zare; A. R. Sepaskhah; S. R. F. Shamsi, “Groundwater depth and elevation interpolation by kriging methods in Mohr Basin of Fars province in Iran,” Environ. Monit. Assess., vol. 166, no. 1, pp. 387–407, Jul. 2010. https://doi.org/10.1007/s10661-009-1010-x
dc.relation/*ref*/M. Villatoro; C. Henríquez; F. Sancho, “Comparación de los interpoladores IDW Y Kriging en la variación espacial de pH, Ca, CICE y P del suelo,” Agron. Costarric., vol. 32, no. 1, pp. 95–105, 2008. https://www.mag.go.cr/rev_agr/v32n01-095.pdf
dc.relation/*ref*/D. S. Álvarez Osorio; A. Cárdenas Contreras; J. C. Matiz León, “Modelos digitales batimétricos generados por métodos de interpolación IDW, KRIGING, SHEPARD y B-SPLINE en el Archipiélago de Islas del Rosario,” UD Geomática, no. 5, Dec. 2011. https://doi.org/10.14483/23448407.3641
dc.relation/*ref*/Á. León González; H. Llinás Solano; J. Tilano, “Análisis multivariado aplicando componentes principales al caso de los desplazados,” Ing. Desarro., no. 23, pp. 119–142, Jan. 2008. http://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/2098/1349
dc.relation/*ref*/H. Ramírez Murillo; C. A. Torres-Pinzón; E. F. Forero-García, “Estimación del potencial fotovoltaico mediante minería de datos en cuatro ciudades de Colombia,” TecnoLógicas, vol. 22, no. 46, Sep. 2019. https://doi.org/10.22430/22565337.1345
dc.relation/*ref*/C. Chávez, S. Sánchez, and J. DelaCerda, “Análisis De Componentes Principales Funcionales En Series De Tiempo Económicas (Analysis of Principal Functional Components in Economic Time Series),” Int. Gest. Conoc. Tecnol., vol. 3, no. 2, pp. 13–25, Dec. 2015. https://www.upo.es/revistas/index.php/gecontec/article/view/1694
dc.relation/*ref*/A. Martínez Osorio, “Islas de calor en el área urbana del Valle de Aburrá,” (Tesis de Maestría), Universidad Nacional de Colombia-Sede Medellín, Medellín, 2017. http://bdigital.unal.edu.co/57837/1/1039453046.2017.pdf
dc.relation/*ref*/V. M. Rodríguez-Moreno; S. H. Bullock, “Comparación espacial y temporal de índices de la vegetación para verdor y humedad y aplicación para estimar LAI en el Desierto Sonorense,” Rev. Mex. Cienc. Agríc., vol. 4, no. 4, pp. 611–623, Jun. 2013. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-09342013000400010
dc.rightsCopyright (c) 2020 TecnoLógicasen-US
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0en-US
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 24 No. 50 (2021); e1710en-US
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 24 Núm. 50 (2021); e1710es-ES
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.subjectRemote sensingen-US
dc.subjectair pollutionen-US
dc.subjectair qualityen-US
dc.subjectimage processingen-US
dc.subjectprincipal component analysisen-US
dc.subjectPercepción remotaes-ES
dc.subjectcontaminación atmosféricaes-ES
dc.subjectcalidad del airees-ES
dc.subjectprocesamiento de imágeneses-ES
dc.subjectanálisis de componentes principaleses-ES
dc.titleAnalysis of Environmental Pollution Using Remote Sensing Techniques and Principal Component Analysisen-US
dc.titleAnálisis de la contaminación ambiental usando técnicas de teledetección y análisis de componentes principaleses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch Papersen-US
dc.typeArtículos de investigaciónes-ES


Ficheros en el ítem

FicherosTamañoFormatoVer

No hay ficheros asociados a este ítem.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem