Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016

Abstract

The work consists of finding the mathematical model that estimates the concentration of PM2.5 particulate matter as a function of humidity with the calculation of the Normalized Index of Humidity Difference (NDMI) and the atmospheric reflectance of Landsat 8 satellite imagery in Metropolitan Lima. the years 2015 and 2016. We used 19 Landsat 8 OLI satellite images downloaded from United State Geological Survey (USGS) servers in Path 7 and Row 68 for the years 2015 and 2016. Those with the lowest possible cloud cover were considered. Observations of daily PM2.5 concentrations were obtained from seven fixed monitoring stations located in Metropolitan Lima administered by the National Meteorology and Hydrology Service of Peru (SENAMHI). The digital levels of the Landsat 8 OLI satellite images were converted to TOA Reflectance (on the roof of the atmosphere) with angular correction. Applying multiple linear regression it was found that the concentration of daily PM2.5 has a high correlation with atmospheric reflectances for bands 1-4 and NDMI. The least squares method obtained the best model that correlates the five predictor variables RB1, RB2, RB3, RB4 and NDMI with the concentration of PM2.5 in Metropolitan Lima for the years 2015 and 2016. When applying the significance test F It was found that the proposed model as a whole explains the variance of the variable PM2.5 better than expected (p-value = 4.716x10-5) whose predictors significantly favor the correlation. The significance test was also xiv performed by individual predictor by means of F-test, checking that all predictors contribute to the model, so there is a correlation of the variables atmospheric reflectances in the visible bands and NDMI with the concentration of PM2.5, obtaining a correlation R = 0.847 and coefficient of determination R2 = 0.717409.El trabajo consistió en encontrar el modelo matemático que estime la concentración de material particulado PM2.5 diario en función de la humedad con el cálculo del Índice Normalizado de Diferencia de Humedad (NDMI) y la reflectancia atmosférica de imágenes satelitales Landsat 8 en Lima Metropolitana para los años 2015 y 2016. Se utilizaron 19 imágenes satelitales Landsat 8 OLI descargadas desde los servidores de United State Geological Survey (USGS) en el Path 7 y Row 68 para los años 2015 y 2016. Se consideró aquellas con menor cobertura nubosa posible. Las observaciones de concentraciones de PM2.5 diario se obtuvo desde de siete estaciones fijas de monitoreo ubicadas en Lima Metropolitana administradas por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI). Los niveles digitales de las imágenes satelitales Landsat 8 OLI fueron convertidas a Reflectancia TOA (en el techo de la atmósfera) con corrección angular. Aplicando regresión lineal múltiple se encontró que la concentración de PM2.5 diaria tiene alta correlación con las reflectancias atmosféricas para las bandas 1-4 y el NDMI. Por el método de mínimos cuadrados se obtuvo el mejor modelo que correlaciona las cinco variables predictoras RB1, RB2, RB3, RB4 y NDMI con la concentración de PM2.5 en Lima Metropolitana para los años 2015 y 2016. Al aplicar el test de significancia F se comprobó que el modelo propuesto en su xii conjunto explica la varianza de la variable PM2.5 mejor de lo esperado (p-value = 4.716x10-5) cuyos predictores favorecen de forma significativa a la correlación. También se realizó la prueba de significancia por predictor individual mediante F-test comprobándose que todos los predictores contribuyen al modelo por lo que hay correlación de las variables de reflectancias atmosféricas en las bandas visibles y NDMI con la concentración de PM2.5 obteniéndose una correlación R= 0.847 y coeficiente de determinación R2=0.717409.Tesi