Relación entre la profundidad óptica del aerosol e índices de vegetación obtenidos a partir del sensor MODIS en la ciudad de Bogotá D.C.

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dc.contributor.advisorCarvajal Vanegas, Andrés Felipespa
dc.contributor.authorLinares Chacón, Linda Steffanyspa
dc.creator.cedula11952121394spa
dc.date.accessioned2023-08-03T17:14:52Z
dc.date.available2023-08-03T17:14:52Z
dc.date.issued2023-06-06spa
dc.description.abstractThe present study focused on determining the statistical relationship of a 10-year time series between aerosol optical depth (AOD) extracted from the MODIS sensor - MCD19A2 version 6 - Terra and Aqua, implementing the MAIAC algorithm, with the normalized difference vegetation index (NDVI) and enhanced vegetation index (EVI), at eight strategic points in the city of Bogotá: Usme, Tunjuelito, Bosa, Santa Fe, Candelaria Centro, Puente Aranda, Calle 80, and Usaquén.eng
dc.description.abstractEl presente estudio se enfocó en determinar la relación estadística de una serie de tiempo de 10 años entre la profundidad óptica del aerosol (AOD) extraído del sensor MODIS – MCD19A2 versión 6 – Terra y Aqua implementando el algoritmo MAIAC, con el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) e índice de vegetación mejorado (EVI), sobre ocho puntos estratégicos de la ciudad de Bogotá: Usme, Tunjuelito, Bosa, Santa fe, Candelaria centro, Puente Aranda, Calle 80 y Usaquénspa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Geomática Ambientalspa
dc.description.degreetypeInvestigaciónspa
dc.description.notesPresencialspa
dc.identifier.bibliographicCitationAhamed, T., Tian, L., Zhang, Y., & Ting, K. C. (2011). A review of remote sensing methods for biomass feedstock production. In Biomass and Bioenergy (Vol. 35, Issue 7, pp. 2455–2469). https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2011.02.028spa
dc.identifier.bibliographicCitationAklesso, M., Kumar, K. R., Bu, L., & Boiyo, R. (2018). Analysis of spatial-temporal heterogeneity in remotely sensed aerosol properties observed during 2005–2015 over three countries along the Gulf of Guinea Coast in Southern West Africa. Atmospheric Environment, 182, 313–324. https://doi.org/10.1016/J.ATMOSENV.2018.03.062spa
dc.identifier.bibliographicCitationAponte Aponte, C. A. (2017). Evaluación de la retención de material atmosférico en suspensión por el arbolado de un corredor vial de la localidad de Kennedy (Bogotá D.C).spa
dc.identifier.bibliographicCitationAránguez, E., María Ordóñez, J., Serrano, J., Aragonés, N., Fernández-Patier, R., Gandarillas, A., & Galán, I. (1999). CONTAMINANTES ATMOSFÉRICOS Y SU VIGILANCIA. In Rev Esp Salud Pública (Vol. 73).spa
dc.identifier.bibliographicCitationArciniégas Suárez, C. A. (2012). Diagnóstico y control de material particulado: Partículas suspendidas totales y fracción respirable PM 10.spa
dc.identifier.bibliographicCitationBa, R., Song, W., Lovallo, M., Zhang, H., & Telesca, L. (2022). Informational analysis of MODIS NDVI and EVI time series of sites affected and unaffected by wildfires. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 604, 127911. https://doi.org/10.1016/J.PHYSA.2022.127911spa
dc.identifier.bibliographicCitationCastaño, S., Reyes, J., & Vela, A. (1996). La Teledeteccion: sus bases. In Teledeteccion y Sistemas de Informacion Geografica. (pp. 183–194).spa
dc.identifier.bibliographicCitationCastells-Quintana, D., Dienesch, E., & Krause, M. (2021). Air pollution in an urban world: A global view on density, cities and emissions. In Ecological Economics (Vol. 189). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2021.107153spa
dc.identifier.bibliographicCitationChawala, P., Priyan R, S., & SM, S. N. (2023). Climatology and landscape determinants of AOD, SO2 and NO2 over Indo-Gangetic Plain. Environmental Research, 220. https://doi.org/10.1016/j.envres.2022.115125spa
dc.identifier.bibliographicCitationChen, S., Yu, H., Teng, X., Dong, M., & Li, W. (2022). Composition and size of retained aerosol particles on urban plants: Insights into related factors and potential impacts. Science of The Total Environment, 853, 158656. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.158656spa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Antonio Nariñospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UANspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8377
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñospa
dc.publisher.campusBogotá - Federmánspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Ambientalspa
dc.publisher.programMaestría en Geomática Ambientalspa
dc.rightsAcceso abierto
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAttribution 4.0 International (CC BY 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/spa
dc.subjectMODISes_ES
dc.subjectNDVIes_ES
dc.subjectEVIes_ES
dc.subjectAODes_ES
dc.subjectMaterial particuladoes_ES
dc.subject.ddc333es_ES
dc.subject.ddc171.23 L735res_ES
dc.subject.keywordMODISes_ES
dc.subject.keywordNDVIes_ES
dc.subject.keywordEVIes_ES
dc.subject.keywordAODes_ES
dc.subject.keywordParticulate matteres_ES
dc.titleRelación entre la profundidad óptica del aerosol e índices de vegetación obtenidos a partir del sensor MODIS en la ciudad de Bogotá D.C.es_ES
dc.typeTesis y disertaciones (Maestría y/o Doctorado)spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dcterms.audienceGeneralspa
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Maestría en Geomática ambiental