| dc.contributor | Sardeiro, Simone Soraia Silva | |
| dc.contributor | Carvalho, Beatriz Trinchão Andrade de | |
| dc.creator | Rocha, Victor Luiz da Fonseca | |
| dc.date | 2022-06-21T11:38:13Z | |
| dc.date | 2022-06-21T11:38:13Z | |
| dc.date | 2022-03-16 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-28T22:35:06Z | |
| dc.date.available | 2023-09-28T22:35:06Z | |
| dc.identifier | Victor Luiz da Fonseca Rocha. Monitoramento de indicador de qualidade de ar por processamento de imagens de satélite. São Cristóvão, 2022. Monografia (graduação em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2022 | |
| dc.identifier | http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/15906 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9072709 | |
| dc.description | The scarcity in the number of meteorological centers for sampling in Brazil makes data on air quality scarce. The lack of frequent monitoring of air quality indicators is only noticed when it reaches levels that are harmful to health. There are several studies on air quality indicators, mainly focused on the PM2.5 indicator. Contamination by PM2.5, which is 2.5μm particulate matter, can cause heart problems, asthma in children and many respiratory problems. These risk factors demonstrate the importance of studying this indicator, since the type of particle it
represents can affect the entire population of an area, impairing the quality of life and health of the inhabitants. Remote sensing is a tool that uses satellite images to calculate the conditions of various indicators, such as temperature, soil quality and air quality. In order to have a good idea of air quality, this study proposes to deepen the knowledge about remote sensing and satellite image processing, applied to the problem of estimating the amount of PM2.5 in the air. A systematic review of the approaches and methods being used to address this problem was carried out. After
analyzing this review, the objective of this work was to study the functioning of systems and concepts, focusing on measurements, for evaluation and estimation. Finally, a system to predict PM2.5 was developed, and used to predict PM2.5 in São Paulo, obtaining '2 = 0.112 and RMSE = 17.15. Then, this work raises the possibility of applying the methods studied in Brazil, and a conclusion of the most current situation in Brazil, arriving at the need for the most recent meteorological studies for Brazil. | |
| dc.description | A escassez no número de centros meteorológicos para amostragem no Brasil torna os dados sobre
qualidade do ar escassos. A falta de acompanhamento frequente dos indicadores de qualidade
do ar somente é notada quando chega a níveis nocivos à saúde. Existem diversos estudos sobre
indicadores de qualidade do ar, focados principalmente no indicador de PM2,5. A contaminação
por PM2,5, que é o material particulado de 2,5μm, pode causar problemas cardíacos, asma em
crianças e diversos problemas respiratórios. Esses fatores de risco demonstram a importância
do estudo desse indicador, visto que o tipo de partícula que ele representa pode afetar toda a
população de uma área, prejudicando a qualidade de vida e saúde dos habitantes. O sensoriamento
remoto é uma ferramenta que utiliza imagens de satélite para calcular as condições de diversos
indicadores, como temperatura, qualidade do solo e qualidade do ar. Para termos uma boa
noção da qualidade do ar, este estudo tem como proposta aprofundar o conhecimento sobre
sensoriamento remoto e processamento de imagem de satélite, aplicados ao problema de estimar
quantidade de PM2,5 no ar. Foi feita uma revisão sistemática das abordagens e métodos que estão
sendo utilizados para esse problema. Após análise dessa revisão, o objetivo deste trabalho foi
estudar o funcionamento dos sistemas existentes e conceitos, focando em métricas para avaliação
e de estimativas. Por fim, um sistema para predizer PM2,5 foi desenvolvido, e utilizado na
predição de PM2,5 em São Paulo, obtendo '2 = 0.112 e RMSE = 17.15. Então, este trabalho
levanta a possibilidade de aplicar os métodos estudados no Brasil, e faz uma análise da situação
atual, chegando a conclusão que é necessário mais estações meteorológicas para amostragem no
Brasil. | |
| dc.description | São Cristóvão, SE | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | DCOMP - Departamento de Computação – Ciência da Computação – São Cristóvão - Presencial | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Sergipe | |
| dc.subject | Ciência da computação | |
| dc.subject | Ensino de computação | |
| dc.subject | PM2,5 | |
| dc.subject | Landsat 8 | |
| dc.subject | Processamento de imagens | |
| dc.subject | Qualidade do ar | |
| dc.subject | Image processing | |
| dc.subject | Air quality | |
| dc.subject | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO | |
| dc.title | Monitoramento de indicador de qualidade de ar por processamento de imagens de satélite | |
| dc.type | Monografia | |
