Las redes de monitoreo de la calidad del aire reguladas por ley proporcionan mediciones precisas pero escasas de las concentraciones de masa de PM2.5. Se necesitan mapas de alta resolución espacial de los valores de concentración de masa de PM2.5 para estimar mejor la exposición de los ciudadanos a la contaminación del aire exterior y las consecuencias sanitarias. Para abordar esto, se llevó a cabo una campaña de campo en Teltow, una ciudad mediana al suroeste de Berlín, Alemania, durante el período 2021-2023. Una red de sensores ópticos desplegada por Pollutrack incluyó estaciones de monitoreo fijas, así como sensores móviles montados en los techos de autobuses y automóviles. Esta configuración proporciona mapas de contaminación por PM2.5 con una resolución espacial de hasta 100 m en las principales carreteras. La fiabilidad de las mediciones de Pollutrack se estableció primero mediante la comparación con las mediciones de la Agencia Federal del Medio Ambiente de Alemania (UBA) y cálculos de modelado basados en pronósticos meteorológicos de alta resolución. Utilizando estos datos validados, se generaron mapas para 2023, destacando las concentraciones medias de masa de PM2.5 y el número de días por año por encima del valor de 15 ug/m (el máximo diario recomendado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 2021). Los hallazgos indican que los niveles de PM2.5 en Teltow están generalmente en el rango de bueno a moderado. Los valores más altos (puntos críticos) se detectan principalmente a lo largo de las autopistas y carreteras, donde las velocidades del tráfico son más altas en comparación con las calles del centro de la ciudad. Además, las concentraciones de masa de PM2.5 son más altas en la calle que en las aceras. Los resultados se compararon además con los de la ciudad de París, Francia, obtenidos utilizando la misma metodología. Los paralelismos observados entre los dos conjuntos de datos subrayan la fuerte correlación entre la densidad del tráfico y las concentraciones de PM2.5. Finalmente, el estudio discute las ventajas de integrar redes de sensores de alta resolución con enfoques de modelado para mejorar la comprensión de la variabilidad localizada de PM2.5 y evaluar mejor la exposición pública a la contaminación del aire.