Analisi neurale per la classificazione automatica dei dati sismici: applicazioni
alla sismicità dei vulcani italiani
F.Giudicepietro(1), L.D'Auria(1) , M.Martini(1), A.M.Esposito(1), S. Scarpetta(3,4), M. Marinaro(2,3,4)
1. Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia Sezione di Napoli - Osservatorio Vesuviano, Napoli, 80124, Italy
2.Dip. di Fisica E.R. Caianiello Univ. di Salerno, Baronissi (SA), 84081, Italy
3.INFM Sezione di Salerno and INFN Gruppo Coll. di Salerno Baronissi (SA), 84081, Italy.
4. Istituto Internazionale per gli Alti Studi Scientifici (IIASS) Vietri sul Mare (SA), 84019, Italy
Negli ultimi anni, l'introduzione di sistemi automatici per il monitoraggio delle aree a rischio
vulcanico ha consentito l'analisi dei dati sismici in tempo reale, con un grosso beneficio nella
gestione delle crisi sismiche e vulcaniche.
In questo contesto, le reti neurali possono essere considerate un potente ed interessante strumento
per la classificazione automatica dei differenti segnali sismici, grazie alla loro capacità di adattarsi a
casi specifici.
In questo lavoro, presentiamo una panoramica delle applicazioni di tecniche neurali supervisionate
e non, al problema della classificazione dei dati sismici registrati al Vesuvio ed a Stromboli.
Le applicazioni riguardano l'implementazione di sistemi neurali automatici per discriminare tra
esplosioni artificiali sottomarine, esplosioni dovute ad attività minerarie, tuoni e terremoti locali al
Vesuvio.
Inoltre verranno presentate applicazioni delle reti neurali alla classificazione della sismicità del
vulcano Stromboli (explosion quakes, tremore vulcanico e frane) realizzate usando tecniche di
analisi supervisionata e non.
