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dc.contributor.authorCéspedes Rojas, Jonnathan
dc.contributor.authorCuero Duque, Jaime Andrés
dc.contributor.authorHernández, Francisco
dc.coverage.spatialSeccional Bucaramangaspa
dc.date.accessioned2020-12-15T20:23:11Z
dc.date.available2020-12-15T20:23:11Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11912/7269
dc.description17 P.spa
dc.description.abstractAlgunas prácticas de producción agroindustrial, emiten material particulado fino que contribuye a la formación de aerosoles atmosféricos. Para evaluar el impacto de estas emisiones se monitorea la calidad de aire con estaciones para la medición de PM10. Esta investigación presenta un método para el uso de sensores remotos con datos MOD02 de los sensores MODIS, procesados mediante Scripts Python. Se relacionan la emisión de partículas con las imágenes de reflectividad. Las imágenes obtenidas se utilizan para generar series de tiempo de la concentración de PM10, que son comparadas con los datos generados en las estaciones de la red de calidad de aire, y con la concentración de material particulado calculada con la aplicación de modelos gaussianos para modelar la dispersión de partículas originadas en fuentes fijas. Los resultados obtenidos validan el uso de sensores remotos como un método versátil y efectivo, complementario al monitoreo de la calidad del aire convencional.spa
dc.description.abstractsome agribusiness production practices emit fine particulate matter contributes to the formation of atmospheric aerosols. To assess the impact of these emissions air quality stations for measuring PM10 monitors. This investigation presents a method for the use of remote sensors MOD02 MODIS sensor data processed by Python Scripts. Particulate emissions are related to the reflectivity images. The images obtained are used to generate time series of the concentration of PM10, which are compared with data generated on the network stations for air quality, and the concentration of particulate material calculated by applying Gaussian models to model the dispersion of particles originating from stationary sources. The results validate the use of remote sensing as a versatile and effective method, complementary to the monitoring of air quality standard.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUPBspa
dc.relation.ispartofPuente. Revista Científicaspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAerosoles (Aerosols)spa
dc.subjectPM10spa
dc.subjectMODISspa
dc.subjectModelo Gaussiano (Gaussian Model)spa
dc.subjectAerosolsspa
dc.subjectGaussian Modelspa
dc.titleMetodología para medir las concentraciones de aerosoles atmosféricos usando técnicas de teledetecciónspa
dc.typearticlespa
dc.rights.accessRightsopenAccessspa
dc.type.hasVersionpublishedVersionspa
dc.description.sectionalBucaramangaspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Pontificia Bolivarianaspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional de la Universidad Pontificia Bolivarianaspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.co/


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