EJE 07-07 Estimación de la concentración de material particulado menor a 10 micras a través de sensores remotos en el área urbana de la ciudad de Cuenca - Abad, Lorena; Mejía, Danilo (Memorias y Boletines de la Universidad del Azuay, 2017)
RESUMEN Cuenca presenta alta contaminación atmosférica incluyendo emisiones por material particulado, que afectan a la salud de los pobladores y al desarrollo biótico por su interacción y permanencia en la atmósfera. Se identifica una ecuación empírica para estimar concentraciones de PM10 a partir de correlaciones entre mediciones terrestres del contaminante con valores derivados de imágenes satelitales Landsat 8. Se genera un modelo de regresión lineal múltiple aplicando la reflectancia en el tope de la atmósfera (TOA) y niveles digitales (DN), con un coeficiente de determinación múltiple R2 0.55 y un valor-p de 0.002. Se obtiene un mapa de distribución de PM10 para estimar concentraciones de este contaminante en sitios sin cobertura de la red de monitoreo de la ciudad. Incluir bandas térmicas en los modelos mejora notablemente el coeficiente de determinación. Sin embargo, existen zonas donde los valores estimados de PM10 superan los rangos promedio, recomendando una validación in situ. Palabras clave: calidad del aire, contaminación urbana, material particulado, PM10, sensores remotos, Landsat 8. ABSTRACT Cuenca city presents high atmospheric pollution values due to traffic, industrial activity, and urban expansion, among other factors. Within the city main pollutants, particulate matter affects the citizen’s health and biotic development due to their atmospheric interaction and permanence. The aim of the study is to identify an empirical equation to estimate particulate matter less than 10 micrometers in diameter (PM10) concentrations through correlations between in situ measurements of this pollutant with values derived from Cuenca’s urban area Landsat 8 satellite imagery. A multiple linear regression model is generated applying top of the atmosphere reflectance (TOA) and digital numbers (DN), which gives a multiple determination coefficient R2 of 0.55 and a p-value of 0.002. The generated PM10 distribution map allows the estimation of the pollutant’s concentration in places where the monitoring network has no coverage. However, there are certain locations where estimated PM10 values overpasses the average range, for which an in-situ validation is suggested. Keywords: air quality, urban pollution, particulate matter, PM 10, remote sensing, Landsat 8.