Repositorio UFRO · Omeka S

Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations

Primer Autor	Araujo Rios, Ricardo
Co-autores	Curilem, Millaray de Mello, Rodrigo Fernandes Huenupan, Fernando San Martin, Cesar Franco, Luis Hernandez, Erasmo
Título	Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations
Editorial	ELSEVIER SCIENCE BV
Revista	JOURNAL OF VOLCANOLOGY AND GEOTHERMAL RESEARCH
Lenguaje	en
Resumen	The surveillance of active volcanoes around the world has become a critical security issue for many countries, requiring a continuous monitoring of seismic signals. By analyzing such signals, we intend to understand volcanic activities (e.g. explosions, eruptions and depressurization) and take decisions to reduce the effects and damages to the economy and society of nearby regions. Active volcanoes constantly produce signals, which may then be characterized as data streams, making impractical the presence of specialists to monitor and label every activity. To overcome this drawback, we present a new and straightforward approach to discriminate volcano seismic signals using spectrogram cross-correlations (SPCC) in conjunction with the K-Nearest Neighbors algorithm, a supervised machine learning strategy. Experiments were performed on signals collected from the Llaima volcano (Chile), and results confirmed the ability of our approach to discriminate events with a sensitivity over 95% for three out of the five classes considered. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved. La vigilancia de volcanes activos en todo el mundo se ha convertido en un problema crítico de seguridad para muchos países, lo que requiere el monitoreo continuo de señales sísmicas. Mediante el análisis de dichas señales, buscamos comprender la actividad volcánica (p. ej., explosiones, erupciones y despresurización) y tomar decisiones para reducir los efectos y daños a la economía y la sociedad de las regiones cercanas. Los volcanes activos producen señales constantemente, que pueden caracterizarse como flujos de datos, lo que dificulta la presencia de especialistas para monitorear y etiquetar cada actividad. Para superar esta desventaja, presentamos un enfoque nuevo y sencillo para discriminar señales sísmicas volcánicas mediante correlaciones cruzadas de espectrogramas (SPCC) junto con el algoritmo K-Nearest Neighbors, una estrategia de aprendizaje automático supervisado. Se realizaron experimentos con señales recopiladas del volcán Llaima (Chile) y los resultados confirmaron la capacidad de nuestro enfoque para discriminar eventos con una sensibilidad superior al 95 % para tres de las cinco clases consideradas. (C) 2018 Elsevier B.V. Todos los derechos reservados.
Tipo de Recurso	Artículo original
Description	Los autores agradecen al proyecto FONDEF IDeA 1T15I10027 por financiar parte del estudio, al PNPD/CAPES por el apoyo al puesto postdoctoral en el Departamento de Computación de la Universidad Federal de Bahía y al OVDAS por proporcionar los conjuntos de datos. The authors would like to thank the FONDEF IDeA 1T15I10027 project for financing part of the study, the PNPD/CAPES for supporting the postdoctoral position in the dept of Computer Science at Federal University of Bahia and the OVDAS for providing the datasets.
doi	10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
Formato Recurso	pdf
Palabras Claves	Volcano monitoring Pattern recognition Seismic spectrograms Volcano-seismic events processing Monitoreo de volcanes Reconocimiento de patrones Espectrogramas sísmicos Procesamiento de eventos volcánico-sísmicos.
Ubicación del archivo	http://dx.doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
Categoría OCDE	Geosciences, Multidisciplinary
Materias	Volcano monitoring Pattern recognition Seismic spectrograms Volcano-seismic events processing Monitoreo de volcanes Reconocimiento de patrones Espectrogramas sísmicos Procesamiento de eventos volcánico-sísmicos.
Disciplinas de la OCDE	Vulcanología Ciencias de la Computación Geociencias
Versión del recurso (Recomendado-único)	version publicada
Tipo de ruta	hibrida verde
Access Rights	metadata
Derechos de acceso	metadata
Id de Web of Science	WOS:000451493100006
Título de la cita (Recomendado-único)	Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations
Identificador del recurso (Mandatado-único)	Artículo original
Editorial	ELSEVIER SCIENCE BV
Revista/Libro	JOURNAL OF VOLCANOLOGY AND GEOTHERMAL RESEARCH
Categoría WOS	Geociencias, Multidisciplinar
ISSN	0377-0273
Idioma	en
Referencia del Financiador (Mandatado si es aplicable-repetible)	ANID FONDEF IDeA 1T15I10027 PNPD/CAPES
Descripción	The authors would like to thank the FONDEF IDeA 1T15I10027 project for financing part of the study, the PNPD/CAPES for supporting the postdoctoral position in the dept of Computer Science at Federal University of Bahia and the OVDAS for providing the datasets.
Formato	pdf
Página de inicio (Recomendado-único)	63
Página final (Recomendado-único)	78
Entidad financiadora	ANID FONDEF IDeA 1T15I10027#PNPD/CAPES