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dc.contributor.advisorSolórzano Acosta, Richard Andi
dc.contributor.authorPecho Chipa, Hugo
dc.date.accessioned2022-03-17T23:42:25Z
dc.date.available2022-03-17T23:42:25Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/84278
dc.description.abstractLa 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
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectImágenes multiespectraleses_PE
dc.subjectContaminación - Evaluaciónes_PE
dc.subjectProcesamiento de imagen - Técnicas digitaleses_PE
dc.titleEstimación de la concentración de material particulado mediante sensoramiento remoto en la provincia de Lima, 2020es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Ambientales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Ambientales_PE
dc.description.sedeLima Estees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionCalidad y Gestión de Recursos Naturaleses_PE
renati.advisor.dni45283270
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3248-046Xes_PE
renati.author.dni77174299
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorSernaque Auccahuasi, Fernando Antonio
renati.jurorValdiviezo Gonzales, Lorgio Gilberto
renati.jurorSolórzano Acosta, Richard Andi
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientales_PE
dc.description.rsuInnovación tecnológica y desarrollo sosteniblees_PE
dc.description.odsCiudades y comunidades sostenibleses_PE


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