Análisis comparativo de grupos de características para la clasificación de señales sísmicas VT y LP del volcán Cotopaxi.

Abstract

El Ecuador posee varios volcanes en estado activo, de los cuales el volcán Cotopaxi ha sido considerado como el más peligroso, es por esto que el Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional (IGEPN) ha destinado una gran cantidad de recursos para monitorearlo permanentemente. Al tener una vigilancia constante, se recopilan grandes cantidades de datos a través de sensores, esta información debe ser sometida a etiquetación y clasificación del tipo de evento suscitado, por lo que esta ardua labor no debería ser ejecutada manualmente pues consumiría cuantiosos recursos y tiempo. Con esto surge la necesidad de implementar métodos de aprendizaje automático, los cuales permiten obtener resultados más rápidos y precisos. En el presente trabajo se compara los siguientes grupos de características en la tarea de clasificación de señales sísmicas (VT y LP): características espectrales obtenidas directamente de los métodos de estimación de densidad espectral de potencia de Burg y Welch y las características de la base de datos SeisBenchV1 documentadas en [1] . Ambos grupos de características alimentan un clasificador para posteriormente medir la exactitud con la que se desempeñan en esta tarea. Este análisis se llevó a cabo con y sin reducción de dimensionalidad, usando análisis de componentes principales (PCA). Los resultados demostraron que los datos más relevantes se consiguieron en la estación VC1 en comparación con la estación BREF, de lo que se puede dictaminar que la estación más desafiante a ser analizada es BREF, esto debido a que puede existir más presencia de ruido al momento de captar las señales.