Extracción de características de señales sísmicas empleando Wavelets

Abstract

La tierra es un planeta volcánicamente activo, donde a lo largo de la historia, erupciones volcánicas han sido causantes de desastres naturales. Con el objetivo de minimizar consecuencias catastróficas producto de erupción volcánica, se ha vuelto indispensable la generación de estrategias de alerta temprana para la población que esté bajo este riesgo. Es así que, varios sistemas de monitoreo equipados con instrumentos de alta precisión, registran las señales sísmicas que viajan por la superficie o el interior del suelo. Las señales sísmicas volcánicas son almacenadas, caracterizadas, reconocidas y clasificadas. La clasificación de las mismas tiene un papel clave para identificar eventos que puedan ser producto de un posible proceso eruptivo. Se han realizado estudios en lo que se refiere a reducir el tiempo de respuesta frente a un evento sísmico, motivo por el que este trabajo propone una extracción de características con el uso de la Transformada Wavelet para obtener un escalograma que representa el porcentaje de energía de cada coeficiente de la señal, graficarlo y posteriormente identificar los niveles de energía más significativos, mismos que son sinónimo de un evento sísmico. Los gráficos del escalograma se trabajaron mediante procesamiento digital de imágenes, para tratar al evento como una figura geométrica y así extraer características de la misma. Además, se calculó el coeficiente de energía de cada nivel de descomposición Wavelet, así como también la energía contenida en cada imagen obtenida. Estos coeficientes representaron individualmente una característica diferente del evento sísmico. Finalmente se obtuvo un banco de 16 características, que fue evaluado por tres diferentes clasificadores, en los cuales se corroboró que las características les brindaban las pautas necesarias para clasificar un evento, con una baja tasa de error.