Modelación de la concentración de monóxido de carbono en la atmósfera de la ZMVM mediante información obtenida de sensores remotos - Nieto Pedraza, Kevin (My University, 2018)
El objetivo de este proyecto es generar modelos atmosféricos que puedan predecir el comportamiento del monóxido de carbono en distintas fechas, utilizando como datos, la reflectancia de las bandas 1 a la 7 de la plataforma Landsat 8 y la concentración de monóxido de carbono obtenido por medio de la RAMA. Durante el desarrollo de la investigación se utilizaron parámetros estadísticos distintos a la R2, para la selección de modelos, como el Criterio de Información de Akaike que es la relación entre el sesgo y la varianza, así como el parámetro BIC entre otros. Además de que se analizó que en época de lluvias los modelos tienden a tener un comportamiento menos confiable en comparación al periodo de estiaje, donde los modelos tienen parámetros de mayor valor y confiabilidad para con ellos definir en qué época del año la percepción remota entrega mejores resultados, a su vez se utilizaron y compararon distintas regresiones lineales para tener una gama amplia de selección.
En el primer capítulo de este documento se habla de los antecedentes y contexto histórico de la contaminación atmosférica. En el segundo capítulo se trata de exponer el calentamiento global, tanto las causas y efectos que tienen en las actividades humanas, así como los principales contaminantes atmosféricos y efectos que tienen en la salud humana. Seguidamente el tercer capítulo, se aborda a la percepción remota de un enfoque general, exponiendo los diferentes sistemas, plataformas y usos, así como la justificación del uso del Landsat 8. En el cuarto capítulo se realiza una descripción del proceso realizado, así como de la zona de estudio, del parámetro seleccionado y la metodología, En el capítulo siguiente se exponen los resultados obtenidos, así como las diferentes regresiones que se aplicaron, el por qué la regresión Stepwise resulto la óptima y los diferentes parámetros de selección que existen dentro de la estadística para modelos y en el último capítulo se tienen las conclusiones
Keywords: contaminación atmosférica; percepción remota; Landsat8; monóxido de carbono en la atmosfera; concentración de monóxido utilzando sensores remotos