Detección automática de martemotos ante la presencia de diferentes tipos de ruido - Zampieri, Emiliano Jair (2023)
Este trabajo de tesis se centra en el procesamiento y picado automático de eventos en datos sísmicos marcianos obtenidos por la misión InSight (Interior Exploration using Seismic Investigations, Geodesy and Heat Transport) de la NASA. Los datos están contaminados por distintos tipos de ruido que provienen de múltiples fuentes y se caracterizan por su alta energía y, en algunos casos, por presentar una significativa polarización. A su vez, los eventos marcianos presentan baja relación señal-ruido, por lo que su detección resulta desafiante. El objetivo de este trabajo es desarrollar e implementar estrategias para el filtrado de la energía de señales indeseadas y la posterior detección de eventos. Dicha detección se realiza mediante cuatro algoritmos de detección automática previamente utilizados en Sismología global. En un primer paso, el procesamiento propuesto se basa en el análisis de la variación de la energía presente en los sismogramas a lo largo de cada día marciano con el fin de discriminar los períodos exentos de variaciones causadas por los vientos y las altas temperaturas. Más allá de los ruidos de tipo climático, una de las principales dificultades está dada por la presencia de ruidos instrumentales de alta energía conocidos como glitches, que enmascaran significativamente las señales de interés, impidiendo su correcta detección. Teniendo en cuenta la alta polarización lineal de este tipo de ruido, el método propuesto permite discriminarlo a través de la rotación del dato de manera tal que su energía quede contenida en una sola de las componentes. Esto se lleva a cabo mediante el uso de ventanas móviles que recorren el dato muestra a muestra. Como resultado, se logra que los glitches concentren la mayor parte de su energía en una única componente y las señales de interés en otra. En esta última se aplican cuatro métodos de detección automática de eventos: (1) el método de Allen (RAM), (2) el método de Earle Shearer (ESM), (3) el método de Baer y Kradolfer (BKM), y (4) el método de Allen modificado (MAM). Los resultados permiten concluir que el proceso de rotación facilita la detección de los eventos marcianos independientemente de la presencia de glitches. Esto, a su vez, favorece una eficaz comparación entre cada uno de los algoritmos de picado automático utilizados, permitiendo finalmente seleccionar el método más apropiado para procesar los datos marcianos.