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通过图像分析和数字化恢复几十年的模拟地震记录

作者:Petros Bogiatzis,哈佛大学


在20世纪70年代数字地震仪出现之前,科学家们依靠模拟地震仪来测量地震波。数以百万计的这些老化的地震记录被存档在世界各地的天文台,构成了一个巨大的有价值的科学信息的存储。然而,到目前为止,获取这些信息一直存在问题,因为现代分析技术是为数字地震仪开发的,并且需要离散的时间序列数据。

哈佛大学地震学组的Miaki Ishii教授和我开发了一种交互式软件工具,可以将模拟地震图的图像转换为时间序列数据,从而解锁了这些以前无法访问的模拟数据。DigitSeis软件使用MATLAB®图像处理算法识别时间标记和纠正图像失真,以建立每个信号的时间和幅度。我们的团队正在使用DigitSeis将20世纪30年代到50年代的地震图数字化,这些地震图都保存在哈佛-亚当·dziewozynski天文台(HRV)。随着我们将该技术应用于不同风格的录音,该软件将继续开发。迄今为止,大约有24张地震图已经数字化。

这项研究的结果之一将是在地壳构造平静的地区,如美国东北部,一个地震不常见的更大、更完整的地震目录。通过使地球科学家能够研究数字时代之前发生的单个地震和地震事件,扩展的目录将为地震趋势提供新的线索。

此外,使用DigitSeis将来自世界各地其他台站的记录数字化,特别是在地震目录不完整的地区,可以通过改进地震风险评估,从而确保建筑规范基于准确的数据,从而立即得到实际应用。

图1。1938年哈佛-亚当·德泽沃斯基天文台收集的模拟地震记录。

图1。1938年哈佛-亚当·德泽沃斯基天文台收集的模拟地震记录。

扫描地震图和准备图像

将地震记录数字化是一个多步骤的过程,包括手动和自动步骤。第一步是清理和扫描原始模拟地震记录,以创建高分辨率的数字图像。HRV收集的典型地震记录大约是14英寸乘36英寸,结果是几十兆字节的JPG数字图像文件。

为了使大型图像文件更容易处理,DigitSeis将图像从24位颜色降低到8位灰度,从而提供足够的精度,同时实现高效处理。然后,使用MATLAB开发的直方图校正算法,DigitSeis可以去除数据中因曝光、长期存储和扫描过程等因素而产生的伪影(图2)。

图2。原始地震记录图像(左上),通过直方图校正增强,以产生对比度提高的图像(左下)。每个图像的强度值直方图显示在右侧。

图2。原始地震记录图像(左上),通过直方图校正增强,以产生对比度提高的图像(左下)。每个图像的强度值直方图显示在右侧。

虽然我们的目标是尽可能自动化数字化,但用户可以在自动处理之前或之后修改图像和文件。例如,在DigitSeis执行对比度增强后,用户可以裁剪图像、去除背景噪声、微调对比度设置和调整图像的方向。在此阶段,用户还可以删除不需要的工件,例如手写的笔记或原始纸张上的污渍。使用DigitSeis中的“删除区域”工具,该工具基于图像处理工具箱™中的roipoly()函数,用户可以选择图像的一个区域以排除在数字化过程中(图3)。

图3。上图:地震记录的一段,显示了时辰(17和18)的痕迹。选择第一个定时音符(中间),然后删除(底部)。

图3。上图:地震记录的一段,显示了时辰(17和18)的痕迹。选择第一个定时音符(中间),然后删除(底部)。

识别痕迹和时间标记

下一步是将预处理图像中的对象分为三类:

地震的痕迹。地震道记录地面运动,是地震记录的主要特征。

时间标记偏移。地震记录上的每条轨迹每分钟被一个与主轨迹偏移的时间标记中断一次。这些偏移量帮助科学家确定地震记录中事件的准确时间。

噪音。此类别包括不应数字化的任何对象,例如未手动删除的污渍和注释。

DigitSeis使用MATLAB对象识别算法,分别用白色、绿色和红色来定位并突出显示痕迹、时间标记和噪声(图4)。色盲友好的方案也可用。

图4。一种地震记录,其中物体被分为痕迹(白色)、时间标记(绿色)和噪声(红色)。

图4。一种地震记录,其中物体被分为痕迹(白色)、时间标记(绿色)和噪声(红色)。

在这个阶段,DigitSeis还调用了我们在MATLAB中开发的算法来量化图像的水平和垂直失真。这种失真稍后在数字化过程中被纠正,以减少波形定时的不准确性。

数字化地震记录

数字化算法使用强度信息来计算地震图每条轨迹上每个点的单个数字值。然后DigitSeis显示结果。

虽然数字化是自动化的,但偶尔也需要人工改进。例如,大地震会导致信号轨迹相互交叉,使得用算法很难区分这两个信号。对于这些情况,DigitSeis支持手动分离信号。金宝app

接下来,DigitSeis纠正时间标记偏移,使用fminbnd ()通过调整每个时间标记及其轨迹来创建连续波形(图5)。

图5。数字化结果叠加在原始图像上。请注意,时间标记已经成功地与主跟踪相结合,以提供连续的时间序列。

图5。数字化结果叠加在原始图像上。请注意,时间标记已经成功地与主跟踪相结合,以提供连续的时间序列。

该过程的这一部分很容易在多核处理器上并行执行。我们已经创建了一个使用并行计算工具箱的DigitSeis版本®在多核处理器上同时处理多条轨迹。

在数字化过程之后,DigitSeis将时间序列数据保存到. mat文件或地震分析代码(SAC)数据文件。

使用DigitSeis数字化HRV集合

我们对HRV档案的最初工作集中在地震活动日期上。例如,从1938年11月13日到11月15日,HRV记录了几次大地震(图6)。其中包括千岛群岛地区的6.9级地震(图1),日本的7.0级地震(图2),以及后者的余震(图3)。

图6。1938年11月13日至11月15日的数字化地震图(左)和相关的频谱图(右)。波谱图中有编号的横线和箭头表示来自世界各地主要地震事件的表面波到达HRV。

图6。1938年11月13日至11月15日的数字化地震图(左)和相关的频谱图(右)。波谱图中有编号的横线和箭头表示来自世界各地主要地震事件的表面波到达HRV。

在DigitSeis中将地震图数字化后,我们使用得到的时间序列数据生成了一个频谱图。频谱图显示了在原始地震记录中几乎无法识别的额外地震。频谱图还显示了独特的噪音水平(可能是由于11月14日该地区的风暴),峰值约为0.14和0.25 Hz。这些峰值的频率与现代仪器在2014年同一地点记录的噪声频率一致。这一发现说明了旧模拟地震图的另一个潜在用途:了解风暴活动是如何随时间变化的。

下一个步骤

随着我们继续处理HRV档案中的地震图,我们越来越了解数字化过程中的哪些步骤可以通过改进的自动化来简化。一旦我们将档案的重要部分数字化,我们计划将结果发布在哈佛地震学小组的网站上或在地震学联合研究机构(IRIS)数据库中。

我们已经将DigitSeis作为开源MATLAB代码公开提供。其他天文台已经表示有兴趣使用该软件将他们自己的地震记录档案数字化。

致谢

以下人员参与了DigitSeis的测试和哈佛收藏的数字化工作:Hiromi Ishii, Isabella Lorrainy Altoé, Alexandra Karamitrou, Thomas Lee, George Liu和Victor Salles。我还要感谢这个项目得到了美国地质调查局地震灾害项目奖No。金宝appG14AP00016和G16AP00021。

作者简介

Petros Bogiatzis是哈佛大学哈佛地震学小组的研究助理。除了模拟地震图的数字化,他的主要研究方向是地震层析成像。他拥有希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学地球物理学博士学位。

发布2016年- 93048v00

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