論文の概要: A Framework for Real-Time Volcano-Seismic Event Recognition Based on Multi-Station Seismograms and Semantic Segmentation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20595v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 21:02:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:14.292564
• Title: A Framework for Real-Time Volcano-Seismic Event Recognition Based on Multi-Station Seismograms and Semantic Segmentation Models
• Title（参考訳）: 多段階地震図とセマンティックセグメンテーションモデルに基づくリアルタイム火山地震イベント認識フレームワーク
• Authors: Camilo Espinosa-Curilem, Millaray Curilem, Daniel Basualto,
• Abstract要約: 火山モニタリングでは、火山活動を理解し、タイムリーに警告を発する上で、地震事象の効果的な認識が不可欠である。 本研究では, セマンティックモデルを用いて, 多チャンネル1次元信号の2次元表現へのストレートフォワード変換を適用することで, 地震イベント認識を自動化する手法を提案する。 本フレームワークは,5つの地震イベントクラスに対して,検出と分類を同時に行うため,最小限の事前処理でマルチステーション地震データを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In volcano monitoring, effective recognition of seismic events is essential for understanding volcanic activity and raising timely warning alerts. Traditional methods rely on manual analysis, which can be subjective and labor-intensive. Furthermore, current automatic approaches often tackle detection and classification separately, mostly rely on single station information and generally require tailored preprocessing and representations to perform predictions. These limitations often hinder their application to real-time monitoring and utilization across different volcano conditions. This study introduces a novel approach that utilizes Semantic Segmentation models to automate seismic event recognition by applying a straight forward transformation of multi-channel 1D signals into 2D representations, enabling their use as images. Our framework employs a data-driven, end-to-end design that integrates multi-station seismic data with minimal preprocessing, performing both detection and classification simultaneously for five seismic event classes. We evaluated four state-of-the-art segmentation models (UNet, UNet++, DeepLabV3+ and SwinUNet) on approximately 25.000 seismic events recorded at four different Chilean volcanoes: Nevados del Chill\'an Volcanic Complex, Laguna del Maule, Villarrica and Puyehue-Cord\'on Caulle. Among these models, the UNet architecture was identified as the most effective model, achieving mean F1 and Intersection over Union (IoU) scores of up to 0.91 and 0.88, respectively, and demonstrating superior noise robustness and model flexibility to unseen volcano datasets.
• Abstract（参考訳）: 火山モニタリングでは、火山活動を理解し、タイムリーに警告を発する上で、地震事象の効果的な認識が不可欠である。 伝統的な手法は、主観的で労働集約的な手動分析に依存している。 さらに、現在の自動的なアプローチは、検出と分類を別々に行うことが多く、ほとんどの場合、単一のステーション情報に依存し、予測を行うために調整された前処理と表現を必要とする。 これらの制限は、しばしば、異なる火山条件をまたいだリアルタイムの監視と利用への応用を妨げる。 本研究では, セマンティックセグメンテーションモデルを用いて, 多チャンネル1D信号を2次元表現に変換することで, 地震イベント認識を自動化する手法を提案する。 本フレームワークでは, マルチステーション地震データを最小限の事前処理と統合し, 5つの地震イベントクラスを同時に検出・分類する。 チリの4つの火山(Nevados del Chill\an Volcanic Complex, Laguna del Maule, Villarrica, Puyehue-Cord\on Caulle)で記録された約25万件の地震イベントについて, 最先端セグメンテーションモデル(UNet, UNet++, DeepLabV3+, SwinUNet)を評価した。 これらのモデルの中で、UNetアーキテクチャは最も効果的なモデルとして同定され、平均 F1 と IoU (Intersection over Union) のスコアはそれぞれ 0.91 と 0.88 に達し、火山のデータセットに対して優れたノイズの堅牢性とモデルの柔軟性を示す。

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