Reconocimiento de senales sismo volcanicas mediante canales especificos basados en modelos ocultos de Markov
La actividad volcanica en nuestro planeta genera un gran impacto economico y social. Un sistema automatico capaz de detectar y clasificar eventos sismo volcanicos en tiempo real permite realizar una gestion mas eficaz del riesgo volcanico identificando precursores de erupciones y facilitando la toma de decisiones criticas como la necesidad de evacuacion de la poblacion. Por ello, son cada vez mas los observatorios que incorporan sistemas expertos automatizados de monitarizacion y prediccion de erupciones (Carniel et al. 2006; Ham et al. 2012; Boue et al. 2015) lo que explica el auge que los sistemas de reconocimiento automatico de senales sismo volcanicas (Volcano Seismic Recognition VSR) en los ultimos 10 anos (Orozco Alzate et al. 2012) Sin embargo, los sistemas VSR que funcionan sobre registros continuos en tiempo real y no supervisados hasta ahora solo han sido timidamente explorados por la comunidad cientifica, tratandose de un problema complejo dada la naturaleza y variabilidad de las senales sismo volcanicas, sometidas a solapamiento entre eventos, efectos de sitio y propagacion, ruidos, etc. Inspirandonos en los ultimos avances en las areas de inteligencia artificial y aprendizaje automatico, se abren nuevas lineas de investigacion prometedoras. Los Modelos Ocultos de Markov (Hidden Markov Models HMMs) dada su capacidad para modelar datos estocasticos en el espacio de representacion y en el tiempo, se han convertido en una de las tecnicas mas utilizadas en el area VSR (Ohrnberger, 2001; Alasonati et al. 2006; Benitez et al. 2007; Ibanez et al. 2009; Beyreuther et al. 2012) En esta tesis, proponemos una evolucion de los sistemas VSR clasicos basados en HMMs a un sistema estructurado en paralelo (Parallel System Architecture PSA) compuesto por distintos canales de reconocimiento cada uno de ellos especializado en un tipo de evento volcanico o clases concretas (Cortes et al. 2014) Esto permite el analisis por independiente de clases de eventos especialmente relevantes asi como el estudio de la mejor configuracion y el mejor conjunto de caracteristicas para describir cada clase propia del canal lo que contribuye a incrementar la eficacia de reconocimiento, la capacidad de analisis, la flexibilidad y funcionalidad del sistema VSR. La seleccion de caracteristicas describiendo los eventos juega un papel clave en el diseno de los sistemas VSR aumentando la rapidez de ejecucion, la eficacia y la fiabilidad de los resultados de reconocimiento y disminuyendo el coste computacional. En este escenario, esta tesis contribuye en una doble vertiente: 1. Se realiza un exhaustivo analisis de las principales tecnicas de descripcion de datos con especial enfasis en las caracteristicas disenadas para modelar eventos sismo volcanicos y se proponen varias parametrizaciones, construyendo un vector de caracteristicas hibrido que consigue mejores resultados que otros esquemas homogeneos (Alvarez et al. 2009; Cortes et al. 2014) 2. Se examinan distintas tecnicas de reduccion de dimensionalidad del vector de caracteristicas. Proponemos el algoritmo DFS generalizado como una mejora al DFS (Discriminative Feature Selection) de Alvarez et al. (2011) que obtuvo unos resultados notables al ser aplicado sobre las senales VSR permitiendo una interpretacion geofisica mas directa de la caracterizacion de los eventos y un modelado mas eficaz. Los resultados del sistema VSR PSA, configurado como un conjunto de detectores especificos obtienen el mejor promedio en la tasa de reconocimiento respecto a la opcion clasica en serie de sistemas VSR. Asimismo, facilita la evaluacion de los resultados gracias a la especializacion de los canales para discriminar eventos bajo circunstancias ruidosas o en presencia de eventos solapados, siendo una valiosa herramienta para el etiquetado semi supervisado al ofrecer al tecnico experto distintas opciones de clasificacion incluyendo las tasas de fiabilidad de cada una de ellas. Respecto a la reduccion de dimensionalidad, el algoritmo DFS generalizado se postula como la mejor opcion entre varios metodos actuales (Cortes et al. 2015) respecto a la eficacia medida como la relacion entre la tasa de reconocimiento y el coste computacional, a la vez que mantiene el significado geofisico del vector de descripcion lo que facilita la interpretacion y el analisis posterior. Alvarez, I. Cortes, G. De la Torre, A. Benitez, C. Garcia, L. Lesage, P. Arambula, R. Gonzalez, M. 2009. Improving feature extraction in the automatic classificaion of seismic events. Application to Colima and Arenal volcanoes. In: Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2009 IEEE International, IGARSS 2009. Vol. 4.IEEE, p. 526. Alvarez, I. Garcia, L. Cortes, G. Benitez, C. De la Torre, A. 2011. Discriminative Feature Selection for Automatic Classification of Volcano Seismic Signals. Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE (99) 1 5. Carniel, R. Di Cecca, M. Jaquet, O. 2006. A user friendly, dynamic web environment for remote data browsing and analysis of multiparametric geophysical data within the MULTIMO project. Journal of volcanology and geothermal research 153 (1) 80 96. Cortes, G. Benitez, M. Garcia, L. A. I. Ibanez, J. 2015. A Comparative Study of Dimensionality Reduction Algorithms Applied to Volcano Seismic Signals. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, 99 (PP) 1 11. Cortes, G. Garcia, L. Alvarez, I. Benitez, C. de la Torre, A. Ibanez, J. 2014. Parallel System Architecture (PSA) An efficient approach for automatic recognition of volcano seismic events. Journal of Volcanology and Geothermal Research 271 (0) 1 10. Ohrnberger, M. 2001. Continuous automatic classification of seismic signals of volcanic origin at Mt. Merapi, Java, Indonesia. Ph.D. thesis, Universitat Potsdam, Germany. Orozco Alzate, M. Acosta Munoz, C. Londono Bonilla, J. M. 2012. The Automated Identification of Volcanic Earthquakes: Concepts, Applications and Challenges. Earthquake Research and Analysis Seismology, Seismotectonic and Earthquake Geology, 345 370.