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dc.contributor.advisorBenítez Ortúzar, María Del Carmen es_ES
dc.contributor.advisorIbáñez Godoy, Jesús Miguel es_ES
dc.contributor.authorCortés Moreno, Guillermoes_ES
dc.contributor.otherUniversidad de Granada. Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicacioneses_ES
dc.contributor.otherInstituto Andaluz de Geofísicaes_ES
dc.date.accessioned2016-07-07T09:50:30Z
dc.date.available2016-07-07T09:50:30Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2015-12-18
dc.identifier.citationCortés Moreno, G. Reconocimiento de señales sismo-volcánicas mediante canales específicos basados en modelos ocultos de Markov. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/42050]es_ES
dc.identifier.isbn9788491254492
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/42050
dc.description.abstractLa actividad volcánica en nuestro planeta genera un gran impacto económico y social. Actualmente la monitorización de volcanes se fundamenta principalmente en el análisis de la actividad sísmica de los eventos considerados precursores de erupciones. Un sistema automático que sea capaz de detectar y clasificar eventos sismo-volcánicos en tiempo real permitiría una gestión más eficaz al evaluar del riesgo volcánico sobre todo cuando previo a una erupción el incremento de la actividad es tal que compromete la fiabilidad de la clasificación supervisada llevada a cabo por los técnicos de los observatorios. Un análisis detallado de la situación es crucial a la hora de tomar decisiones que pueden ser críticas como la necesidad de evacuación de la población. Los sistemas automáticos de reconocimiento de señales sismo-volcánicas (Volcano- Seismic Recognition - VSR) en una etapa de aprendizaje construyen modelos probabilísticos para cada tipo de evento o clases a partir del análisis de datos previamente clasificados por técnicos expertos. Dichos modelos permiten posteriormente una clasificación sobre registros continuos de forma automática y no supervisada. El funcionamiento en tiempo real de estos sistemas ha sido tímidamente explorado por la comunidad científica lo que se une al problema complejo del modelado dada la naturaleza y variabilidad de las señales sismo-volcánicas sometidas a solapamiento entre eventos, efectos de sitio, ruidos, etc. Tomando inspiración en los últimos avances en las áreas de inteligencia artificial, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, se abre un mundo de lineas de investigación muy interesantes que están atrayendo la atención de los geofísicos y los observatorios, no solo por la posibilidad de monitorizar el grado de actividad sísmica en tiempo real, sino también por la ventaja de contar con una herramienta robusta y fiable de clasificación automática no susceptible de sufrir errores inevitablemente asociados a la condición humana como la falta de un criterio unificado, el cansancio y la variabilidad en la toma de decisiones debido a factores subjetivos o psicológicos. Por ello, son cada vez más los observatorios vulcanológicos que incorporan sistemas expertos automatizados de monitarización y métodos de predicción de erupciones (Carniel et al., 2006; Ham et al., 2012; Boué et al., 2015), lo que explica el auge que los sistemas de reconocimiento automático de eventos sismo-volcánicos están teniendo en los últimos 10 años (Orozco-Alzate et al., 2012). Complementariamente, la capacidad del cerebro humano de describir y analizar una se centra gran parte de los últimos trabajos de inteligencia artificial: el aprendizaje profundo (deep learning) o cómo enseñar a las máquinas a describir y aprender lo verdaderamente importante. Aspecto que también hay que tener en cuenta en los sistemas VSR: enseñar al sistema qué características son importantes para describir los eventos y cómo evaluar correctamente los resultados de clasificación. Los Modelos Ocultos de Markov (Hidden Markov Models - HMMs), dada su naturaleza estructurada y su capacidad para modelar datos doblemente estocásticos en el espacio secuencial (el tiempo en nuestro caso) y en el espacio de descripción de los datos, se han convertido en una de las técnicas más utilizadas en el área VSR (Ohrnberger, 2001; Alasonati et al., 2006; Benítez et al., 2007; Ibáñez et al., 2009; Beyreuther et al., 2012). En esta tesis, proponemos una evolución de los sistemas VSR clásicos 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 volcánico o clases concretas (Cortés et al., 2014). Esto permite el análisis por independiente de clases de eventos especialmente relevantes, así como el estudio de la mejor configuración y el mejor conjunto de características para describir cada tipo de canal (evento), contribuyendo así a incrementar la eficacia de reconocimiento y la capacidad de análisis así como la flexibilidad y funcionalidad del sistema. El objetivo último es la construcción de un sistema automático no supervisado de carácter general que sea fácilmente integrable en los centros de monitorización de volcanes activos.es_ES
dc.description.sponsorshipTesis Univ. Granada. Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicacioneses_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido parcialmente financiado por varios proyectos y grupos de investigación: Grupo de investigación en geofísica y sismología RNM104 de la Junta de Andalucía. Proyecto APASVO (Algoritmos avanzados de procesamiento de la señal PArareconocimiento y caracterización de las señales Sismo-VOlcánicas), TEC2012-315511 del Grupo de investigación en Señales, Telemática y Comunicaciones (GSTC), TIC-123 de la Junta de Andalucía. Proyectos españoles de investigación ES-2012-051822, CGL2012-31472/BTE y subprograma de ayudas FPI-MICINN Proyecto MED-SUV (MEDiterranean SUpersite Volcanoes) de la Unión Europea, que ha sido subvencionado por el 7º Programa de la UE, EC-FP7, para la investigación, desarrollo tecnológico y aplicación bajo la concesión nº 308665.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Granadaes_ES
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/308665en_EN
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
dc.subjectSismología es_ES
dc.subjectProcesado de señaleses_ES
dc.subjectProcesos de Markoves_ES
dc.subjectVulcanismo es_ES
dc.subjectAnálisis del riesgo volcánicoes_ES
dc.subjectProcesos estocásticos es_ES
dc.titleReconocimiento de señales sismo-volcánicas mediante canales específicos basados en modelos ocultos de Markoves_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.subject.udc550.348es_ES
dc.subject.udc551.21es_ES
dc.subject.udc2500es_ES
europeana.typeTEXT
europeana.dataProviderUniversidad de Granada. España.
europeana.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess


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