Hacia un sistema de detección automática de señales del volcán Cotopaxi

Actualmente el Volcán Cotopaxi ha experimentado un incremento progresivo en su actividad sísmica, por lo que los especialistas requieren herramientas de alta eficiencia y confiabilidad para la monitorización volcánica. Este artículo presenta una detección basada en clasificación supervisada de los eventos sismo-volcánicos y no volcánicos registrados durante el año 2010. Nuestro algoritmo emplea cuatro características adquiridas por medio de la energía de los coeficientes de aproximación y detalle de la descomposición wavelet analizados con las familias Daubechies y Symlet. La clasificación de eventos fue realizada con el algoritmo de árboles de decisión empleando técnicas embebidas: validación cruzada y podamiento para una reducción del número de características. Los mejores resultados son obtenidos con la aplicación de la wavelet madre Symlet con una exactitud del 99% y una precisión de 98%.

• Autores: Lara-Cueva, Roman; Paillacho-Salazar, Valeria; Villalva-Chaluisa, Michelle
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/60434
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60434; http://bdigital.unal.edu.co/58766/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Descomposición multinivel wavelet; árbol de decisión; extracción de características; detección de eventos sísmicos; Multilevel decomposition wavelet; decision tree; feature extraction; seismic event detection
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional