Air pollution can cause many health problems, such as asthma, lung cancer, heart disease and stroke. Causes of air pollution include airborne contaminants, which can be solid particles, liquid droplets, or gases. Pollutants are often of natural or man-made origin. Therefore, assessing the quality of the environment in general and the air environment in particular is an urgent issue that needs attention and timely solutions. The approach in this article is to use a combination of remote sensing and GIS to calculate the correlation coefficient, thereby establishing a regression equation between the air quality index at measuring stations and the radiation value of the spectrum channels on Landsat 8 satellite images. The result is to find a univariate third-order linear regression equation with the coefficient R2=0.511137922. Testing the regression equation with 4 monitoring stations, the results achieved accuracy with RMSE=2.5. Key words: Correlation – Regression
air pollution
Air Quality Index (AQI)
GIS
Landsat.Ô nhiễm không khí có thể gây ra nhiều vấn đề sức khỏe, như hen suyễn, ung thư phổi, bệnh tim và đột quỵ. Các nguyên nhân dẫn đến ô nhiễm không khí bao gồm các chất gây ô nhiễm trong không khí, có thể là các hạt rắn, giọt chất lỏng, hoặc khí. Chất gây ô nhiễm thường có nguồn gốc tự nhiên hoặc do con người tạo ra. Do đó việc đánh giá chất lượng môi trường nói chung và môi trường không khí nói riêng là một vấn đề cấp thiết cần được quan tâm và có những giải pháp xử lý kịp thời. Phương pháp tiếp cận trong bài báo là sử dụng kết hợp viễn thám và GIS tính hệ số tương quan, từ đó lập phương trình hồi quy giữa chỉ số chất lượng không khí tại các trạm đo và giá trị bức xạ của các kênh phổ trên ảnh vệ tinh Landsat 8. Kết quả là tìm được phương trình hồi quy bậc 3 đơn biến với hệ số R2=0.511137922. Kiểm định phương trình hồi quy bằng 4 trạm quan trắc, kết quả đạt độ chính xác với RMSE=2.5. Từ khóa: Tương quan - Hồi quy
ô nhiễm không khí
chỉ số chất lượng không khí (AQI)
GIS, Landsat