Caracterización de señales volcánicas para la clasificación supervisada de eventos sísmicos
- 70 páginas: Ilustraciones, tablas
Formato digital
Tesis, Facultad de Ingeniería, Programa de Ingeniería Electrónica
Incluye referencias bibliográficas
Tradicionalmente, la vigilancia de un volcán está a cargo de los observatorios vulcanológicos donde el estudio de la sismicidad volcánica es una herramienta importante, junto con otras ciencias pueden describir la mecánica interna de la edificación volcánica. Este análisis requiere detección y registro de las señales en las estaciones vulcanológicas, transmisión a los observatorios, en donde se realiza un preprocesamiento a la señal en busca de características distintivas para su clasificación, una interpretación de la tasa de sismos, la ubicación y otros aspectos. Generalmente, esta tarea en su mayoría es ejecutada por operadores humanos expertos quienes, en temporadas de alta actividad volcánica ralentizan el tratamiento de las señales y en ocasiones resulta no ser efectivo. En la actualidad, se han desarrollado investigaciones que proponen la clasificación automática de los eventos sismo-volcánicos, basadas en técnicas de aprendizaje de maquina (machine learning), con el fin de determinar el tipo evento registrado. No obstante, aún no existen métodos concretos de caracterización y clasificación. Diversos enfoques muestran grandes avances, pero debido a la variabilidad que presentan estas señales no hay un método definido de caracterización, lo que representa un problema abierto y acertado para la investigación. Por lo anterior, en este trabajo se desarrolló una metodología de comparación de técnicas de extracción de características. Se utilizó representación de las señales sísmicas en el dominio del tiempo, frecuencia, tiempo-frecuencia y Cepstral. Se optimizó el conjunto de atributos realizando selección de características por asignación de ponderados. Se ejecutó una clasificación supervisada haciendo uso de registros conocidos, obtenidos de una base de datos de eventos sismo volcánicos, facilitada por el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Manizales (OVSM). Finalmente, se obtuvo medidas de desempeño de la clasificación para determinar el subconjunto de características que mejor representan y discriminan las señales.