Integración de Teledetección y Redes Neuronales profundas con Tensorflow para la predicción de la calidad del aire en la parroquia Calderón de la ciudad de Quito - Sancho Zurita, Jaime Vladimir; Trujillo Moreno, Graciela Elizabeth; Sancho Solano, Mónica Paola; Espinoza Altamirano, Anthony Danilo; Crespo Nuñez, Ximena Luz (Arandu UTIC, 2025)
El presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo de la calidad del aire utilizando una combinación de datos obtenidos mediante teledetección y redes neuronales profundas implementadas con TensorFlow. Se recopilaron datos históricos de calidad del aire, incluyendo mediciones de contaminantes como dióxido de carbono, monóxido de carbono, ozono, óxidos de nitrógeno y partículas suspendidas, junto con datos de teledetección como imágenes de satélite que capturan variables atmosféricas relevantes y la distribución de contaminantes. Estos datos se utilizaron para entrenar un modelo de red neuronal profunda, que sea capaz de predecir los niveles de contaminación del aire en diferentes áreas geográficas y condiciones climáticas. El objetivo final es proporcionar una herramienta precisa y eficaz para la gestión y control de la calidad del aire, aprovechando la integración de tecnologías de teledetección y aprendizaje profundo.