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Asociaciones de métricas de áreas verdes con resultados de salud y comportamiento en diferentes tamaños de búfer y resoluciones de sensores de detección remota

Fecha de publicación: 21 febrero, 2019
Colección: Investigación | Categoría: ,

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Los datos satelitales se utilizan cada vez más para caracterizar las áreas verdes para los estudios de resultados de salud. La literatura sugiere que las áreasverdes dentro de los 500 m de la casa se utilizan a menudo para representar un barrio adecuado para caminar, reducir la contaminación del aire y el ruido y la curación natural.

En este estudio, se utilizaron datos satelitales de diferentes resoluciones espaciales para derivar el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), un indicador del verdor de la superficie, a distancias de amortiguación de 50, 100, 250 y 500 m. Los datos incluyeron los de resolución espacial de 2 m de WorldView2, resolución de 5 m de RapidEye y resolución de 30 m de Landsat.

Se descubrió que, después de las calibraciones radiométricas, los sensores RapidEye y WorldView2 tenían valores NDVI similares, mientras que las imágenes Landsat tendían a tener un NDVI mayor; sin embargo, estos sensores mostraron una distribución similar de la vegetación: las ubicaciones con mucha cobertura vegetal son altas en el NDVI y viceversa. Se vincularon las estimaciones de áreas verdes a una encuesta de salud y se identificó que los valores más altos de NDVI se asociaron significativamente con mejores resultados de salud. Además, se investigaron los impactos del tamaño del búfer y la resolución espacial del sensor en las asociaciones identificadas entre el NDVI y los resultados de salud.

En general, los resultados de salud identificados fueron similares en todos los sensores de diferentes resoluciones espaciales, pero se identificó una tendencia media en que un tamaño de búfer más grande se asocia con un mayor resultado de salud.

Título Original:

"Associations of green space metrics with health and behavior outcomes at different buffer sizes and remote sensing sensor resolutions"

Autor/es:

Payam Dadvand, Mark J. Nieuwenhuijsen, Jason G. Su, Xavier Bartoll
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Tipo de Documento: En Web
Año de publicación: 2019
Idioma: Inglés
País/territorio:
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