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Resumen de Análisis de islas de calor por medio de imágenes satelitales y sistemas de información geográficos en el área urbana de la Sabana de Bogotá

Juan Antonio Aragón Moreno, Esteban D. Rodríguez, Gustavo A. Varon, Gabriel Arturo Sanchéz Puín

  • español

    En esta investigación, los datos relacionados con la temperatura superficial (LST) recopilados del satélite Landsat 8 se compararon con los datos de temperatura seleccionados de las estaciones de superficie, ubicadas en la sabana de Bogotá, para identificar islas de calor urbanas. Se recortó el área de estudio de la imagen satelital para procesar las bandas del espectro 10, 4 y 5, usando un algoritmo de temperatura superficial para recolectar el mapeo satelital. Al mismo tiempo, estos datos se analizaron estadísticamente como espacialmente considerando la distancia y la elevación de las estaciones interpolando con el método de Cokriging y el software ArcGIS 10.3®, detectando espacialmente la geometría de las islas en zonas de alta urbanización, obteniendo la temperatura de píxeles y comparándolo con los datos de la estación de superficie, encontrando diferencias entre la temperatura en zonas urbanas comúnmente con más vegetación y los dos métodos utilizados para este estudio.

  • English

    In this research, the importance of remote sensors in the delimitation of the urban heat islands is denoted. These being the cause of harmful effects on human health, favouring the dispersion of pollutants and extreme temperatures, among others. Landsat 8 satellite images from the United States Geological Service (USGS) were used, with a total scene size 170 x 183 km, and meteorological data from official stations. The data related to surface temperature (LST) collected from the satellite were compared with the selected temperature data in surface meteorological stations, located in the Bogota Sabena. The study area was cropped from the satellite image to process spectrum bands 10, 4 and 5, using a surface temperature algorithm to collect the satellite mapping. These data were statistically and spatially analysed considering the distance and elevation between the stations and interpolating with the cokriging method and ArcGIS 10.3® software. The geometry of the islands was spatially detected in areas of high urbanization, obtaining the pixel temperature and comparing it with the data from the surface station, finding differences between the temperature in urban areas commonly with more vegetation and the two methods used for this study.


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