Discovering similarities in Landsat satellite images using the Kmeans method

This article different ways for the treatment and identification of similarities in satellite images. By means of the systematic review of the literature it is possible to know the different existing forms for the treatment of this type of objects and by means of the implementation that is described, the operation of the K-means algorithm is shown to help the segmentation and analysis of characteristics associated to the color. In this type of objects, a descriptive analysis of the results thrown by the method is finally carried out

Estimación de la concentración de material particulado mediante sensoramiento remoto en la provincia de Lima, 2020

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