Atribución-NoComercial 2.5 Colombia (CC BY-NC 2.5 CO)Cáceres Jiménes, Jhon JairoRojas Gelvez, YurleyHereira Cabana, Jorge Andrés2024-05-222024-05-222024-04-262024-04-26https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/42565Los modelos de regresión de uso del suelo se valen de datos de monitoreo de la calidad del aire y de variables geográficas, comprendidas en sistemas de información geográfica, para realizar estimaciones más acertadas en áreas más grandes donde los datos de monitoreo son relativamente escasos. Existen casos de aplicación de estos modelos tanto a nivel nacional como internacional, sin embargo, en ninguno de los estudios revisados en la presente investigación se ocupan de describir cómo se obtienen las variables geográficas o cómo deben estar dispuestas en los sistemas de información geográfica. En consecuencia, este proyecto busca brindar un procedimiento acertado que permita la recopilación, procesamiento y consolidación de información necesaria en la implementación de los modelos de regresión de uso del suelo. El procedimiento se desarrolló mediante el software ArcGIS y se concentró en variables específicas como el uso del suelo, el tipo de vía y la densidad poblacional, las cuales son bastante comunes en distintos casos de aplicación de los modelos. Se evidenciaron diversas problemáticas en cuanto a la obtención y la calidad de la información, lo que manifiesta la pronta necesidad de una mejoría en los estándares de las bases de datos geográficos disponibles al público a nivel nacional.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessModelos de regresión de uso del sueloSistemas de información geográficaUso del sueloTipo de víaDensidad poblacionalUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coLand use regression modelsGeographic information systemsLand useRoad typePopulation densityhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)