Analysis of Environmental Pollution Using Remote Sensing Techniques and Principal Component Analysis
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Due to population growth and industrialization, air pollution has become one of Colombia’s major issues in recent years. It affects large cities, harming the environment and human health. Therefore, in this paper, we propose a methodology to analyze air pollution in Medellín, Colombia using remote sensing techniques, Landsat-7 and Landsat-8 images, and air quality variables. The proposed methodology consists of four stages: (i) image preprocessing; (ii) image processing and calculation of the Surface Temperature (TS), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), and Normalized Difference Soil Index (NSI); (iii) interpolation of air quality variables, Particulate Matter (PM10 and PM2.5), Nitrogen Dioxide (NO2), and Ozone (O3); and (iv) principal component analysis. Based on the applied techniques, together with the estimation of the first major component (which contains 90% of information variation), an air quality map is obtained. According to this map, the sources of pollution are found in sectors with little vegetation cover, a great number of buildings, and high traffic flow. Conversely, areas with good air quality include sectors with greater vegetation cover, which are usually found in the limits of the city and in socioeconomic strata 4, 5, and 6. This map could be used as input for timely decision-making regarding urban planning because it allows for an early intervention in areas with poor air quality.
En los últimos años, uno de los principales problemas en Colombia es la contaminación ambiental debido al crecimiento de la población y la industrialización. La contaminación afecta a las grandes ciudades, perjudicando el medio ambiente y la salud humana. Es por ello que se presenta una metodología para el análisis de la contaminación ambiental en Medellín, usando técnicas de percepción remota, imágenes Landsat 7 y 8 y variables de calidad del aire. La metodología está compuesta por cuatro etapas: i. Preprocesamiento de imágenes, ii. Procesamiento de imágenes, cálculo de los índices de temperatura de la superficie (TS), índice de vegetación normalizado (NDVI), índice de vegetación ajustado al suelo transformado (TSAVI), índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) y el índice normalizado del suelo (NSI), iii. Interpolación de variables de calidad del aire, Material Particulado (PM10), Material Particulado (PM2.5), Dióxido de Nitrógeno (NO2) y Ozono (O3); y, iv. Análisis de componentes principales. A partir de las técnicas aplicadas combinadas con la estimación del primer componente principal, el cual contenía el 90 % de variación de la información, se obtuvo un mapa de calidad ambiental que permitió identificar que los focos de contaminación se presentan en sectores con poca cobertura de vegetación, gran cantidad de construcciones y gran flujo vehicular. Por otro lado, las zonas con calidad de aire bueno son sectores que presentan una mayor cobertura de vegetación, por lo general ubicados en los extremos de la ciudad y de estrato socioeconómico 4, 5 y 6. Este mapa puede ser insumo en la oportuna toma de decisiones en cuanto a la planificación urbana, ya que permite la pronta intervención en las zonas donde la calidad ambiental es deficiente.
En los últimos años, uno de los principales problemas en Colombia es la contaminación ambiental debido al crecimiento de la población y la industrialización. La contaminación afecta a las grandes ciudades, perjudicando el medio ambiente y la salud humana. Es por ello que se presenta una metodología para el análisis de la contaminación ambiental en Medellín, usando técnicas de percepción remota, imágenes Landsat 7 y 8 y variables de calidad del aire. La metodología está compuesta por cuatro etapas: i. Preprocesamiento de imágenes, ii. Procesamiento de imágenes, cálculo de los índices de temperatura de la superficie (TS), índice de vegetación normalizado (NDVI), índice de vegetación ajustado al suelo transformado (TSAVI), índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) y el índice normalizado del suelo (NSI), iii. Interpolación de variables de calidad del aire, Material Particulado (PM10), Material Particulado (PM2.5), Dióxido de Nitrógeno (NO2) y Ozono (O3); y, iv. Análisis de componentes principales. A partir de las técnicas aplicadas combinadas con la estimación del primer componente principal, el cual contenía el 90 % de variación de la información, se obtuvo un mapa de calidad ambiental que permitió identificar que los focos de contaminación se presentan en sectores con poca cobertura de vegetación, gran cantidad de construcciones y gran flujo vehicular. Por otro lado, las zonas con calidad de aire bueno son sectores que presentan una mayor cobertura de vegetación, por lo general ubicados en los extremos de la ciudad y de estrato socioeconómico 4, 5 y 6. Este mapa puede ser insumo en la oportuna toma de decisiones en cuanto a la planificación urbana, ya que permite la pronta intervención en las zonas donde la calidad ambiental es deficiente.