La clasificación automática de señales sísmicas se ha llevado a cabo típicamente sobre representaciones de características. Trabajos de investigación recientes han mostrado que construir clasificadores sobre representaciones de disimilitud es una solución más práctica y, algunas veces, más precisa para ciertos problemas de reconocimiento de patrones.
En este artículo consideramos clasificadores Bayesianos construidos sobre representaciones de disimilitud. Mostramos que tales clasificadores son una alternativa viable y confiable para la clasificación automática de señales sísmicas. Nuestros experimentos fueron llevados a cabo sobre una base de datos que contiene señales sísmicas detectadas por dos estaciones seleccionadas de la red de monitoreo del Volcán Nevado del Ruiz. Las representaciones de disimilitud fueron construidas mediante el cálculo de distancias Euclidianas y de una medida no Euclidiana sobre los espectros normalizados, ésta última está basada en la diferencia de área entre curvas espectrales. Los resultados muestran que aunque las disimilitudes Euclidianas tienen propiedades ventajosas, las medidas no Euclidianas pueden resultar benéficas para comparar espectros de señales sísmicas.
INTRODUCCIÓN
El volcán Nevado del Ruiz (NRV) está cubierto por un gran volumen de nieve y hielo, formando un glaciar que tiene un volumen de unos 1200~1500 millones de metros cúbicos. El NRV tiene tres cráteres: Arenas -el actualmente activo-, y dos cráteres parásitos: Olleta y Piraña. Desde el inicio del registro digital en el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Manizales (VSOM), se ha registrado una gran y creciente cantidad de datos en las redes de monitoreo. La clasificación de las señales sísmicas es una cuestión crucial para descubrir la interacción entre los terremotos volcánicos y los procesos volcánicos. La base de datos disponible de VSOM es adecuada para aplicar técnicas de clasificación/aprendizaje automático.
En este estudio, consideramos tres clases de señales sísmicas originadas en el NRV: terremotos volcano-tectónicos (VT), terremotos de largo período (LP) y terremotos de hielo (IC); por supuesto, para cada volcán monitorizado sísmicamente, los sismólogos utilizan su propia clasificación con descripciones más detalladas de cada subtipo de terremotos (Zobin, 2003). En la actualidad, el personal de VSOM clasifica los terremotos volcánicos mediante una inspección visual; este método impone una gran carga de trabajo a los analistas sísmicos. En consecuencia, una herramienta de clasificación automática reduce drásticamente esta ardua tarea y también hace que la clasificación sea fiable y objetiva, eliminando los errores asociados a las tediosas evaluaciones y al cambio de personal.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Movimiento relativo entre Santa Cruz y el bloque Puerto Rico-Islas Vírgenes del Norte derivado de observaciones GPS continuas (1995-2014)
Artículo:
Cartografía Social como recurso metodológico para el análisis patrimonial. Experiencias de mapeo en Miramar (Córdoba, Argentina)
Artículo:
Avances recientes en la recuperación microbiana de petróleo (MEOR) en China
Artículo:
Evaluación de escenarios alternativos para la causa de las subpresiones en los sedimentos del Ordovícico a lo largo del flanco oriental de la cuenca de Michigan
Artículo:
Investigación sobre los mecanismos de deformación de una calzada de roca blanda de alta tensión y la tecnología de lechada de doble cáscara
Artículo:
Creación de empresas y estrategia : reflexiones desde el enfoque de recursos
Artículo:
Importancia, manejo y control de extraíbles e incrustaciones (pitch) en la fabricación de papel
Artículo:
Estudio sobre la evaluación de la sostenibilidad de los productos innovadores
Libro:
Planta de tratamiento de aguas residuales