Clasificación del Impacto de las Variables Microclimáticas en la Formación del Índice de Varianza del Campo Térmico Urbano en Islas de Calor Urbanas en Cuiabá-Mato Grosso
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.6.p4849-4874Palabras clave:
UTFVI, datos de reanálisis, bosque aleatorio, variables microclimáticasResumen
Evaluar el impacto que tienen las variables microclimáticas, la humedad relativa del aire, el NDVI, la dirección y la velocidad del viento local en la aparición del fenómeno de isla de calor urbana (UHI) puede ayudarnos a comprender la formación de islas de calor. Una de las formas de evaluar es utilizar un enfoque de clasificación de datos a través de Random Forest para analizar los escenarios de influencia del Índice de Varianza del Campo Térmico Urbano (UTFVI) sobre estas variables microclimáticas y, de esta manera, entender qué tendencias pueden ocurrir dada la cambios de comportamiento de estas variables microclimáticas. Para lograr estos objetivos se realizará un modelado de datos con imágenes y datos de muestra obtenidos de los satélites Landsat 7, Landsat 8 y datos de reanálisis de ERA5. Con las imágenes obtenidas se realizará un procedimiento de clasificación de cobertura terrestre y con datos de reanálisis ERA5 se realizará la clasificación UTFVI. Al aplicar el algoritmo Random Forest, el modelo se generó con una muestra de datos reducida a niveles de indicación UTFVI para determinar la ocurrencia del Fenómeno UHI (fuerte, muy fuerte y extremo) y así obtener un modelo predictivo más preciso. Además de investigar el impacto de las variables microclimáticas en la UFTVI, buscamos detectar tendencias en las series temporales de variaciones de las variables microclimáticas en relación con la UTFVI y la obtención de resultados demuestra la importancia del aprendizaje automático para mejorar la detección de factores que conducen a condiciones peligrosas para la existencia del Fenómeno UHI.
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