Análisis de la calidad del aire en Bogotá durante el periodo de incendios forestales en 2024 usando técnicas de teledetección
dc.contributor.advisor | Upegui Cardona, Erika Sofia | |
dc.contributor.advisor | Valbuena Gaona, Martha Patricia | |
dc.contributor.author | Camacho Cortes, Daniel Felipe | |
dc.contributor.orcid | Upegui Cardona, Erika Sofía [0000-0003-0973-7140] | |
dc.date.accessioned | 2025-05-27T16:27:39Z | |
dc.date.available | 2025-05-27T16:27:39Z | |
dc.date.created | 2025-05-08 | |
dc.description | El presente estudio presenta una comparación de los niveles de monóxido de carbono (CO), dióxido de nitrógeno (NO₂), ozono troposferico(O₃) y dióxido de azufre (SO₂) detectados mediante el sensor TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) del programa Sentinel-5P durante el año 2024, con enfoque en las fechas en que se registraron incendios forestales asociados al fenómeno del niño. Los incendios forestales se identifican mediante el uso de imágenes satelitales PlanetScope a las cuales se les calcula los índices espectrales NDVI, BAI, NDWI y OSAVI para identificar las zonas en donde se dio un mayor cambio en la cobertura terrestre mediante mosaicos multidimensionales. Seguido de esto se compara la información en las imágenes TROPOMI con la información obtenida por las estaciones de monitoreo de calidad del aire del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) mediante la interpolación de estas mismas para obtener mapas de diferencia de niveles digitales. Gracias a este análisis se concluye que los gases CO y NO₂ presentan un comportamiento similar tanto en los datos de las imágenes TROPOMI como en los datos de las estaciones de monitoreo del IDEAM. A su vez, el O₃ presento un comportamiento muy estable sin grandes variaciones para ambas fuentes de información. En cambio, para el SO₂ no se observó un comportamiento similar ni una tendencia marcada entre ambos grupos de datos. Los resultados de este estudio resaltan la utilidad de usar índices espectrales en las imágenes Planet para delimitar las zonas afectadas por los incendios forestales y adicional, destacan la importancia de integrar mediciones satelitales TROPOMI con información terrestre para obtener una visión y análisis más completo de la calidad del aire en escenarios de incendios forestales. | |
dc.description.abstract | This study presents a comparison of carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO₂), tropospheric ozone (O₃), and sulfur dioxide (SO₂) levels detected by the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) onboard the Sentinel-5P satellite during 2024, with a focus on the dates when wildfires associated with the El Niño phenomenon were recorded. The wildfires were identified using PlanetScope satellite imagery, from which spectral indices such as NDVI, BAI, NDWI, and OSAVI were calculated to detect areas with the greatest changes in land cover through the creation of multidimensional mosaics. Subsequently, the information obtained from TROPOMI images was compared with air quality data from monitoring stations operated by the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies (IDEAM) using interpolation methods to generate digital difference maps. The analysis revealed that CO and NO₂ exhibited similar patterns in both TROPOMI data and IDEAM monitoring station data. In contrast, O₃ showed a very stable behavior with no significant variations in either data source. However, SO₂ did not display a consistent pattern or clear trend across the two datasets. The results of this study highlight the usefulness of applying spectral indices to Planet imagery for delineating areas affected by wildfires and emphasize the importance of integrating TROPOMI satellite measurements with ground-based data to achieve a more comprehensive understanding of air quality during wildfire events. | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/95722 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas | |
dc.relation.references | Acevedo, J. A. A., & Hernández, G. M. V. (2013). Fenología de ambientes tropicales en el marco de la Teledetección. GeoFocus. International Review of Geographical Information Science and Technology, 13_2, Article 13_2. | |
dc.relation.references | Aránguez, Emiliano, Ordóñez, José María, Serrano, Javier, Aragonés, Nuria, Fernández-Patier, Rosalía, Gandarillas, Ana, & Galán, Iñaki. (1999). Contaminantes atmosféricos y su vigilancia. Revista Española de Salud Pública, 73(2), 123-132 | |
dc.relation.references | Armenteras, D., González, T. M., & Retana, J. (2011). Forest fragmentation and edge influence on fire occurrence and intensity under different management types in Amazon forests. Biological Conservation, 144(7), 2166–2175 | |
dc.relation.references | Arrecha, Darwin, et al. Reflexiones Sobre El Uso de Percepción Remota e Inteligencia Artificial Para La Valoración de Servicios Ecosistémicos Hídricos En La Subcuenca Río Palacé Yla Subcuenca Río Las Piedras, En El Departamento Del Cauca. 2022, pp. 63–72 | |
dc.relation.references | Bogotá. (2024). Bogotá. Recuperado de https://bogota.gov.co | |
dc.relation.references | Bogotá Ilustrada. (2019, enero 9). Los cerros orientales: El emblema de Bogotá. Bogotá Ilustrada. Recuperado de: https://bogotailustrada.com/los-cerros-orientales-el-emblema-de-bogota/ | |
dc.relation.references | Bowman, D. M. J. S., Balch, J., Artaxo, P., Bond, W. J., Carlson, J. M., Cochrane, M. A., D’Antonio, C. M., DeFries, R. S., Doyle, J. C., Harrison, S. P., Johnston, F. H., Keeley, J. E., Krawchuk, M. A., Kull, C. A., Marston, J. B., Moritz, M. A., Prentice, I. C., Roos, C. I., Scott, A. C., Swetnam, T. W., van der Werf, G. R., & Pyne, S. J. (2011). The human dimension of fire regimes on Earth. Journal of Biogeography, 38(12), 2223-2236 | |
dc.relation.references | Brimblecombe, P. (2012). Air pollution: History, science, and regulation. Cambridge University Press | |
dc.relation.references | Cárdenas, R., & Restrepo, J. D. (2020). The impact of urbanization and industrialization on wildfire susceptibility in Colombia. Journal of Environmental Management, 264, 110389 | |
dc.relation.references | Castro, M., & Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Bogotá). Centro de Investigaciones y Desarrollo Científico (2001). Sistema Radarsat: propuesta metodológica para la implementación del sistema de Radarsat en el programa curricular de Ingeniería Catastral y Geodesia. Universidad Distrital Francisco José de Caldas | |
dc.relation.references | Chen, X.-L., Zhao, H.-M., Li, P.-X., & Yin, Z.-Y. (2006). Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote Sensing of Environment, 104(2), 133–146 | |
dc.relation.references | Cheng, Y., & Zhang, J. (2017). Integrating satellite imagery and spatial statistical models for predicting air pollution and assessing future scenarios. Remote Sensing of Environment, 198, 22-35 | |
dc.relation.references | Colombia Histórica. (2024). La sabana de Bogotá: Clima y geografía revelados – Descubre su impacto único. Recuperado de https://www.colombiahistorica.com | |
dc.relation.references | Chuvieco, E., Martin, M. P., & Palacios, A. (2002). Assessment of different spectral indices in the red-near-infrared spectral domain for burned land discrimination. International Journal of Remote Sensing, 23(23), 5103-5110 | |
dc.relation.references | Cressie, N., & Wikle, C. K. (2011). Statistics for spatio-temporal data. Wiley | |
dc.relation.references | ESA (European Space Agency). (2018). Sentinel-5 Precursor Product User Guide. Consultado en: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-5p | |
dc.relation.references | España-Boquera, María Luisa, Champo-Jiménez, Omar, & Uribe-Salas, María Dolores. (2024). Extensión y severidad de incendios forestales en Michoacán en 2021 a partir de imágenes Sentinel-2. Polibotánica, (57), 125-144. Epub 19 de abril de 2024 | |
dc.relation.references | Esri. (2023). Work with multidimensional raster data. ArcGIS Pro documentation. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/help/data/imagery/multidimensional-raster-data.htm | |
dc.relation.references | Forero Castro, D. D. (2019). Metodología para la incorporación de datos del sensor TROPOMI del satélite Sentinel 5-P al monitoreo de la calidad del aire en Bogotá D.C. [Trabajo de grado, Universidad Distrital Francisco José de Caldas]. Repositorio Institucional | |
dc.relation.references | Gan, C. M., Gross, B., Wu, Y., & Moshary, F. (2007). Analysis of the Impact of Wildfires on Air Quality in Idaho and Montana Using Satellite Remote Sensing and Ground-Based Measurements. Environmental Science & Technology, 41(20), 6985-6992 | |
dc.relation.references | García, R., López, J. A., & Pérez, M. A. (2023). Detection of 2021 wildfires in the northwest of Michoacán using Sentinel-2 imagery. Journal of Remote Sensing and Environmental Monitoring, 11(4), 123-135 | |
dc.relation.references | Graedel TE, Grutzen PJ. Una atmósfera cambiante. Inves Ciencia 1989; 158:22-32 | |
dc.relation.references | Griffin, D., McLinden, C. A., Racine, J., Keller, C. A., & Boersma, K. F. (2019). High-resolution mapping of nitrogen dioxide with TROPOMI: First results and validation over the Canadian oil sands. Geophysical Research Letters, 46(2), 1049–1060 | |
dc.relation.references | Gualteros, J., Hernández, D., & Upegui, E. (2020). Monitoreo de co usando sentinel-5p y gee: caso Cundinamarca en tiempos de covid-19. Tecnología Investigación y Academia, 8(3), 73-83 | |
dc.relation.references | Hannah, L., & Cramer, W. (2018). Satellite remote sensing for monitoring and assessing large-scale ecological systems. Journal of Applied Remote Sensing, 12(3), 032205 | |
dc.relation.references | Hansen, M. C., Potapov, P. V., Moore, R., Hancher, M., & Seto, K. C. (2013). High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science, 342(6160), 850-853 | |
dc.relation.references | Hengl, T., Heuvelink, G. B. M., & Stein, A. (2004). A generic framework for spatial prediction of soil variables based on regression-kriging. Geoderma, 120(1-2), 75–93. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2003.08.018 | |
dc.relation.references | Huete, A. R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3), 295-309 | |
dc.relation.references | Ialongo, I., Virta, H., Eskes, H., Hovila, J., & Douros, J. (2020). Comparison of TROPOMI/Sentinel-5 Precursor NO₂ observations with ground-based measurements in Helsinki. Atmospheric Measurement Techniques, 13(1), 205–218. https://doi.org/10.5194/amt-13-205-2020 | |
dc.relation.references | Introducción a La Percepción Remota. http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/bitstream/handle/132.248.52.100/230/A4.pdf?sequence=6&isAllowed=y#:~:text=El%20espectro%20electromagn%C3%A9tico%20es%20la,la%20fuerza%20electromagn%C3%A9tica%3A%20el%20fot%C3%B3n | |
dc.relation.references | Johnston, F. H., Henderson, S. B., Chen, Y., Randerson, J. T., Marlier, M., DeFries, R. S., & Bowman, D. M. (2012). Estimated global mortality is attributable to smoke from landscape fires. Environmental Health Perspectives, 120(5), 695-701 | |
dc.relation.references | Kaufman, Y. J., & Tanré, D. (2015). Aerosol optical thickness and aerosol size distribution: New methods for retrieval and evaluation. Remote Sensing of Environment, 166, 191-204 | |
dc.relation.references | Keeley, J. E. (2009). Fire intensity, fire severity and burn severity: A brief review and suggested usage. International Journal of Wildland Fire, 18(1), 116-126 | |
dc.relation.references | Key, C. H., & Benson, N. C. (1999). The Normalized Burn Ratio, a Landsat TM radiometric index of burn severity incorporating multi-temporal differencing. US Geological Survey, 2000 | |
dc.relation.references | Li, J., & Heap, A. D. (2014). Spatial interpolation methods applied in the environmental sciences: A review. Environmental Modelling & Software, 53, 173–189. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2013.12.008 | |
dc.relation.references | Li, X., & Zhang, Y. (2018). Satellite remote sensing of atmospheric pollutants: Advances in monitoring and measurement techniques. Atmospheric Environment, 180, 15-28 | |
dc.relation.references | Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., & Chipman, J. W. (2015). Remote sensing and image interpretation (7th ed.). | |
dc.relation.references | Lillo-Saavedra, Mario F, & Gonzalo, Consuelo. (2008). Aplicación de la Metodología de Fusión de Imágenes Multidirección-Multiresolución (MDMR) a la Estimación de la Turbidez en Lagos. Información tecnológica, 19(5), 137-146 | |
dc.relation.references | Lu, G. Y., & Wong, D. W. (2008). An adaptive inverse-distance weighting spatial interpolation technique. Computers & Geosciences, 34(9), 1044-1055. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2007.07.010 | |
dc.relation.references | Luque, J. (2012). Radiación electromagnética: Fundamentos y aplicaciones en teledetección. Editorial Universitaria | |
dc.relation.references | NASA ARSET. Fundamentos de La Teledetección (Percepción Remota). https://appliedsciences.nasa.gov/sites/default/files/2023-02/Fundamentals_of_RS_Span.pdf | |
dc.relation.references | Nisperuza T, D, Vásquez L, L, Morales G, S y Puerta G, L. (2020). Teledetección: una herramienta para estudios de calidad del aire en la zona urbana del Valle de Aburrá. Sello Editorial Tecnológico de Antioquia | |
dc.relation.references | Pausas, J. G. (2020). Incendios forestales. Los libros de la Catarata | |
dc.relation.references | Pérez, M. (2001). Longitudes de onda y su aplicación en la teledetección. Revista de Tecnología y Ciencias Ambientales, 8(2), 45-59 | |
dc.relation.references | Pineda, C., & Díaz, R. (2021). Challenges in air quality monitoring networks in Colombia: Costs, coverage, and technological limitations. Environmental Monitoring and Assessment, 193(9), 585 | |
dc.relation.references | “PlanetScope.” Planetek, https://www.planetek.it/sites/default/files/social-banners/Dove_satellite_Planet_labs_1200.jpg | |
dc.relation.references | Poveda, G., Mesa, O. J., Hoyos, C. D., Agudelo, P. A., & Zuluaga, M. D. (2001). The annual cycle of precipitation in the tropical Americas: The influence of the ENSO phenomenon on the annual cycle and on precipitation anomalies. Weather and Climate, 25(4), 101–133 | |
dc.relation.references | Reid, C. E., & Maestas, M. M. (2019). Wildfire smoke exposure under climate change: impact on respiratory health of affected communities. Current Opinion in Pulmonary Medicine, 25(2), 179-187 | |
dc.relation.references | Rondeaux, G., Steven, M., & Baret, F. (1996). Optimization of soil-adjusted vegetation indices. Remote sensing of environment, 55(2), 95-107 | |
dc.relation.references | Ruiz, M. (2017). Estimación de la desviación estándar. Estadística Española, 59(192), 37-44 | |
dc.relation.references | Sánchez, Jose Ignacio. “Sentinel, Los Satélites Vigilantes de La Tierra.” Nosolosig, 26 June 2014, https://www.nosolosig.com/articulos/sentinel-los-satelites-vigilantes-de-la-tierra | |
dc.relation.references | Short, N. M. (1982). Remote sensing: Principles and applications. Prentice-Hall | |
dc.relation.references | Solís Chipa, V. (2023). Análisis de Contaminantes del aire atmosférico (CO, NO2 y SO2), a través de imágenes Sentinel-5P de la región de Apurímac periodo 2018-2021 | |
dc.relation.references | Tello-Cifuentes, Lizette, & Díaz-Paz, Jean P. (2021). Análisis de la contaminación ambiental usando técnicas de teledetección y análisis de componentes principales. TecnoLógicas, 24(50), 22-41. Epub March 01, 2021 | |
dc.relation.references | Tran, B. N., Tanase, M. A., Bemmett, L. T., y Aponte, C. (2018). Evaluation of Spectral Indices for Assessing Fire Severity in Australian Temperate Forests. Remote sensing, 10, 1680 | |
dc.relation.references | TROPOMI (s.f.). Methane. Sitio web oficial de TROPOMI. Recuperado el 26 de noviembre de 2024, de https://www.TROPOMI.eu/data-products/methane | |
dc.relation.references | Valencia, Alexander, Suárez Castaño, Rodrigo, Sánchez, Alejandra, Cardozo, Elmer, Bonilla, Marcela, & Buitrago, César. (2009). Gestión de la contaminación ambiental: cuestión de corresponsabilidad. Revista de Ingeniería, (30), 90-99 | |
dc.relation.references | Vega Araya, Mauricio. (2024). El fenómeno ENOS y el análisis de la variabilidad de las series de tiempo de precipitación en el Área de Conservación Guanacaste, Costa Rica. Revista Geográfica de América Central, (72), 491-513 | |
dc.relation.references | Veneros, Jaris, et al. “Aplicación de Sensores Remotos Para El Análisis de Cobertura Vegetal y Cuerpos de Agua.” Idesia (Arica), vol. 38, no. 4, 2020, pp. 99–107, https://doi.org/10.4067/S0718-34292020000400099 | |
dc.relation.references | Watson, D. F., & Philip, G. M. (1985). A refinement of inverse distance weighted interpolation. Geo-processing, 2(4), 315-327 | |
dc.relation.references | World Health Organization. (2016). Ambient air pollution: A global assessment of exposure and burden of disease. World Health Organization | |
dc.rights.acceso | Abierto (Texto Completo) | |
dc.rights.accessrights | OpenAccess | |
dc.subject | Calidad del aire | |
dc.subject | Contaminación | |
dc.subject | Incendios forestales | |
dc.subject | Sentinel-5P | |
dc.subject | PlanetScope | |
dc.subject | TROPOMI | |
dc.subject.keyword | Air quality | |
dc.subject.keyword | Pollution | |
dc.subject.keyword | Forest fires | |
dc.subject.keyword | Sentinel 5P | |
dc.subject.keyword | PlanetScope | |
dc.subject.keyword | TROPOMI | |
dc.subject.lemb | Ingeniería Catastral y Geodesia -- Tesis y disertaciones académicas | |
dc.subject.lemb | Calidad del aire -- Bogotá | |
dc.subject.lemb | Incendios forestales | |
dc.subject.lemb | Detección a distancia | |
dc.subject.lemb | Monóxido de carbono -- Medición | |
dc.title | Análisis de la calidad del aire en Bogotá durante el periodo de incendios forestales en 2024 usando técnicas de teledetección | |
dc.title.titleenglish | Air Quality Analysis in Bogotá During the 2024 Wildfire Period Using Remote Sensing Techniques | |
dc.type | bachelorThesis | |
dc.type.degree | Monografía | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Archivos
Bloque de licencias
1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
- Nombre:
- license.txt
- Tamaño:
- 7 KB
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descripción: